JP3548372B2 - 文字認識装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，帳票に記入された文字を認識する文字認識装置に関する。
特に，帳票に記入する文字領域が指定され，濁点，半濁点を一文字として記入する帳票の文字認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来使用されている文字認識装置は，半角文字の読み取りと全角文字の読み取りは，別であり，また文字を記入するルールも半角文字のカナでは，濁点や半濁点をそのかかる文字とは別の文字枠に記入するのが普通である。これはＥＢＣＤＩＣコード（半角コード）に濁点，半濁点のついたカナコードがないことによる。
【０００３】
図１２により従来の技術を説明する。
図１２において，
１１１は帳票に記入された手書き文字等の文字を表し，ヤマダを帳票に記入した例を示す。第１の枠にヤ，第２の枠にマが記入され，第３の枠のダはタと濁点を同一枠に誤記入したものである。１１１’は正しく記入された例であり，第３の枠にタ，第４の枠に濁点を記入したものである。
【０００４】
１１２は，記入文字を１文字ずつ文字認識した結果である。１文字毎の文字認識は，帳票に記入された文字を画像データとして読み取り，１文字を切出し，切り出された１文字毎の特徴を抽出し，文字毎に特徴をもつ文字認識辞書１２０と比較し，一文字毎に文字認識をする。１１２はそのようにして得られた結果であり，第１の枠の文字をヤ，第２の枠の文字をマ，第３の枠の文字を１文字のダと文字認識したことを示す（文字認識辞書は濁点，半濁点付きの文字の特徴を持ち，それらを１文字として文字認識することができる，例えば，タと濁点「゛」が同じ枠に記入されている場合には１文字のダに文字認識する）。
【０００５】
１１３は知識処理であって，１文字ずつの文字認識結果１１２について知識辞書１１４を参照して，文字認識された文字列の意味を表す単語を検索するものである。図１２の例の場合，記入文字１１１の入力領域が姓名の記入領域であることから，文字認識結果１１２の意味は姓名についてのものであると判断し，姓名についての知識辞書１１４を参照して，文字認識された文字列の姓名を認識する。
【０００６】
１１４は知識辞書であって，文字列の表す意味の抽象概念毎に，意味を表す単語を保持するものであり，図１２は姓名を文字数毎に保持するものを示す（３文字の姓名としてヤマノ等，４文字の姓名としてヤマタ゛等をもつことを示す）。知識辞書は，半角文字に対しては，例えば，タと濁点「゛」はそれぞれ１文字とみなし，タ゛のように２文字にみる。１文字の濁点付きのダはもたない。
【０００７】
１１７は出力処理であって，知識処理の認識結果を出力するものである。
１２０は文字認識辞書であり，一文字毎に特徴をもつものである。
１２１は文字毎に特徴をもつことを表す。
【０００８】
図１２の場合，タと濁点が同一の枠に記入されていることから，文字認識装置は，記入された文字を１文字の濁点付きのダと判定し，文字認識結果はヤ，マ，ダの三文字であると判断する。そこで，文字認識装置は，記入された領域が姓名についての領域であることから３文字のヤマダについて姓名の知識辞書１１４を参照する。そして，その知識辞書のヤマノ，ヤマタ等の３文字の単語を文字認識結果１１２と比較するが，３文字の姓名辞書にはヤマダは存在しないので，正しい結果（ヤマダ）を出力することができない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
一文字の記入領域が枠等で定められた帳票に対して，一般の利用者が記入する場合，濁点や半濁点とそれにかかる文字は同じ枠に書くのが自然である。従って，文字認識装置で指定される記入文字のルールは守られないことが多い。そして，このように誤記入された文字は知識辞書の単語にないので知識処理が全く効かなくなり，正しい文字認識結果を出力することができない。
【００１０】
さらに，図１２の１１１’のように，正しく記入された場合にも，半角表示ではヤ，マ，タ， ゛のようにタと濁点「゛」を別の文字として扱い４文字として表示する。そのため，表示された認識結果の修正等でカーソル操作をする場合に操作が煩わしいという問題があった。
【００１１】
本発明は，濁点や半濁点と文字が同じ枠に書かれた場合にも，正しく知識処理できる文字認識装置を提供することを目的とする。また，認識結果を修正する等の場合にも操作を能率良く行うことのできる文字認識装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は，帳票の文字を読み取る文字読み取り部と，文字読み取り部の読み取った文字列の文字数を判断する文字数判断部と，濁点および半濁点をそれぞれ１文字として扱う知識辞書と，前記知識辞書を参照して，前記文字数判断部が判断した，読み取った文字列の文字数の単語を第１のテーブルに格納し，読み取った文字列の文字数に１を加算した文字数から読み取った文字列の文字数を２倍にした文字数までの文字数となる単語を第２のテーブルに格納する知識辞書参照部と，前記第２のテーブルを参照して，濁点あるいは半濁点を統合すると前記文字数判断部が判断した，読み取った文字列の文字数となる単語を抽出し，濁点あるいは半濁点を統合した単語を前記第１のテーブルに格納する統合部と，前記第１のテーブルに格納された単語について文字認識結果と比較し，もっとも距離の近いもの，もしくは距離の近い順に候補順位をつけて表示出力する表示部とを備えるようにした。
【００１３】
図１は本発明の基本構成を示す。
図１において，
１は文字認識部であって，文字の記入領域が定められた帳票等に記入された文字，例えば１文字毎の文字認識結果である（文字認識結果の文字数をｎとする）。
【００１４】
２は知識処理部であって，文字認識部１の文字認識結果について知識辞書１０を参照してその意味を判断する知識処理を行い，１文字毎の文字認識結果の文字列の意味を認識するものである。
【００１５】
３は文字認識部１の認識した文字認識結果の表す意味の表わす概念（姓名，住所等）を判定する処理である。
４は文字認識部１の文字認識結果の文字列の文字数を判定する処理である。
５は文字列の意味を表す単語をもつ知識辞書１０からｎ文字の単語を検索して獲得する処理である。
【００１６】
６は文字列の意味を表す単語をもつ知識辞書１０から（ｎ＋１）文字の文字列の単語，（ｎ＋２）文字の文字列の単語，・・・，２ｎ文字のｎ文字の単語を検索して獲得する処理である。
【００１７】
７は濁点，半濁点を統合する処理であって，濁点および半濁点とそれがかかる文字を一文字に統合する処理である。例えば，知識辞書から得られた４文字のヤマタ゛のタと濁点「゛」を一文字に統合してダとみなして３文字にする処理である。
【００１８】
８は文字認識された認識文字列，と知識辞書から獲得したｎ文字，および（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字のうちで統合した結果がｎ文字となった文字列を比較する処理である。
【００１９】
１０は知識辞書である。
１１は出力部であって，知識処理の結果得られた意味をもつ認識結果を出力するものである。
【００２０】
図２は本発明の基本構成の動作説明図である。
図２において，
２０は帳票にタと濁点「゛」を同じ枠に誤記入された文字列ヤマダを１文字ずつ文字認識して得られた結果のヤマダである（タと濁点「゛」を１文字として認識したことを示す）。
【００２１】
知識処理部２において，
２７は統合部であって，姓名についての知識辞書１０の４文字のヤマタ゛２２を統合して３文字のヤマダ２８にしたことを示す。
【００２２】
知識辞書１０において，
２２は４文字の姓名のヤマタ゛を表す。
２３は３文字の姓名ヤマキを表す。
【００２３】
出力部８において，
３１は知識処理して得られた認識結果のヤマダである。
入力文字（文字認識結果）がヤマダである場合を例として，図１の本発明の基本構成の動作を説明する（図２を参照する）。
【００２４】
１文字毎の文字認識結果としてヤマダ２０が得られ，その記入領域の文字列の表す意味の抽象概念は姓名を表すものであるとする。知識処理部２は，文字認識結果が姓名についてのものであり，文字列の文字数が３文字であることから，姓名の知識辞書１０により，３文字の姓名ヤマキ等の単語を検索して獲得する。
【００２５】
さらに，文字認識結果が３文字であることから，４文字からその２倍の６文字までの文字列の単語を知識辞書１０から獲得する。例えば，４文字のヤマタ゛２２等である。
【００２６】
４文字から６文字の文字列の単語に対して，統合部２７は濁点，半濁点を統合し，例えば，濁点を１文字に数えた４文字のヤマタ゛はタと濁点「゛」を１文字に統合して３文字のヤマダとする。知識処理部２において，１文字毎の文字認識結果ヤマダ２０と知識辞書１０から獲得された３文字（ヤマキ等）および統合して３文字とされた単語（ヤマダ等）を比較する。そして，例えば，距離計算等でその類似関係を調べ，もっとも類似する単語（もっとも距離の近いもの等），図２の場合，ヤマダ３１を知識処理に基づく認識結果として出力部１１に出力する。
【００２７】
本発明によれば，濁点や半濁点とそれにかかる文字は同じ枠に書かれた場合にも，知識処理において正しい認識結果を得ることができる。さらに，認識結果を表示する場合にも，表示する文字に対して濁点および半濁点を統合して１文字として取り扱えるように処理をする（この点の詳細については後述する）。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図３は本発明の文字認識装置のブロック図である。
図３において，
４０は帳票であって，文字の記入領域および記入領域にその内容を表す意味が決められているものである（例えば，姓名，名前，住所等の記入領域が定められている）。
【００２９】
４１は文字読み取り部であって，帳票に書いた手書き文字等の文字をスキャナーで読み取り光電変換するものである。
４２は特徴抽出部であって，文字読み取り部４１で得られた帳票の画像データをもとに，１文字を切出し，１文字毎の文字認識に必要な特徴を抽出するものである。
【００３０】
４３は照合部であって，特徴抽出部４２で得られた特徴と文字認識辞書４４の辞書に記憶されている特徴を比較し，１文字毎に文字認識するものである。
４４は文字認識辞書であって，文字毎にその特徴を記憶するものである。
【００３１】
４５は知識処理部であって，１文字ずつの文字認識結果について，その文字の表す意味の抽象概念（姓名，住所等）を判定し，その文字列の意味を表す単語をもつ知識辞書４６を参照して，文字認識結果の文字列のもつ意味を認識するものである。
【００３２】
４６は知識辞書であって，単語の表す意味の抽象的概念，例えば住所，姓名，名前，企業名，一般名称（学校，図書館等）毎にその抽象概念に含まれる単語を保持するものである。
【００３３】
４７は表示部であって，知識処理部４５の認識結果を出力するディスプレイ等である。
４８は修正部であって，知識処理の認識結果の確認，修正等をするものである。
【００３４】
４９は入力部であって，ユーザによる確認，修正データ等を入力するものである。
図３の構成の動作を説明する。
【００３５】
文字読み取り部４１は帳票を画像として読み取る。特徴抽出部４２はその画像データをもとに，１文字毎に文字を切取り，特徴を抽出する。そして照合部４３は文字認識辞書４４を参照し，１文字毎に特徴を比較し，類似する文字を求める。そして，その類似文字に類似度に応じて順位を付け，知識処理部４５に与える。
【００３６】
知識処理部４５は，照合部４３で得られた文字認識結果に従い，その文字列の意味（住所，氏名，企業名等の属性）を判定する。そして，その意味を表す単語をもつ知識辞書４６を参照する。その際，知識辞書４６に含まれる単語のうち濁点，半濁点等をもつ単語は統合して単語数を縮約し，文字認識結果の候補順位等を考慮して文字認識結果の文字列の単語の意味を表す単語を認識する（本発明の知識処理について図６で詳しく説明する）。そして，得られた認識結果を表示部４７に転送する（出力する認識結果は，知識処理で得られた認識結果が第１順位のもののみ，あるいは複数を順位を付けて出力する等必要に応じて選択される）。
【００３７】
表示部４７は，知識処理部４５で得られた認識結果を候補順位をつけて画面に表示する。
ユーザは，表示部４７に表示された認識結果に従って，入力部４９により，認識結果の確認，あるいは修正データを入力する。修正部４８は確認もしくは修正等のデータをもとに，認識結果の確認，修正等の処理をする。
【００３８】
図４は本発明の知識辞書の実施例であり，カタカナで姓名を表す単語を保持する辞書を示す。
５１は辞書に登録されている単語の文字数ｎおよび単語の記憶領域へのポインタをもつ領域である。
【００３９】
５２は文字数毎に姓名を保持する領域である。
ｎ＝１の登録単語（姓名）はなし，ｎ＝２の登録単語はウラ，ｎ＝３の登録単語はササキ，イマイ等，ｎ＝４はヤマタ゛，アオシマ，タカハシ等である。
【００４０】
図５は本発明の知識処理部の実施例のブロック構成図である。
図５において，
知識処理部２において，
６１は文字数判定部であって，１文字毎の文字認識結果を受入れ，その文字列の文字数ｎを判定するものである。
【００４１】
６１’は文字列の表す意味の抽象概念判定部であって，入力された文字列の表す意味の抽象概念（住所，姓名，名前，企業名，一般名称等）を判定するものである。
【００４２】
６２は知識辞書参照部であって，文字認識結果の文字列の文字数，その意味の抽象概念に従って，その抽象概念の単語をもつ知識辞書１０のｎ文字および（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語を検索して求めるものである。
【００４３】
６３はテーブル１であって，知識辞書１０を検索して求めたｎ文字の単語および統合部６５によりｎ文字に統合された濁点，半濁点をもつ単語を保持するものである。
【００４４】
６４はテーブル２であって，知識辞書１０を検索して求めた（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語を保持するものである。
６５は統合部であって，テーブル２（６４）に保持された（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語のうち，濁点，半濁点をもつ単語についてその濁点，半濁点とそれがかかる文字を１文字に統合する処理を行うものである。
【００４５】
６６は類似性判断部であって，一文字毎の文字認識結果とテーブル１（６３）に保持されたｎ文字の単語および濁点，半濁点を統合してｎ文字とされた単語との類似判断をするものである。類似性の判断は，例えば，一文字毎の文字認識結果の文字とテーブル１（６３）に記憶された文字との距離計算をする等で求める（この点については図６で具体的に説明する）。
【００４６】
知識辞書１０において，
７１は姓名辞書であって，氏名の姓を表す単語を文字数毎に保持するものである。
【００４７】
７２は名前辞書であって，氏名の名前を表す単語を文字数毎に保持するものである。
７３は住所辞書であって，住所を表す地名等の単語を文字数毎に保持するものである。
【００４８】
７４は企業名辞書である。
７５は一般名称辞書である。
図６は本発明の知識処理による文字認識の説明図である。１文字毎の文字認識結果の第１候補がヤマダ，第２候補がイヌグ，第３候補がアスタである場合を例として示す。図６ （ａ）はテーブル１（６３）から取り出された姓名ヤマダと文字認識結果を比較して距離計算をする場合を示し，図６ （ｂ）はテーブル１（６３）から取り出された姓名がヤマダの場合の距離計算方法を示す。
【００４９】
図６ （ａ）において，
６３はテーブル１である。
６４はテーブル２である。
【００５０】
６５は統合部である。
６６は類似性判断部である。
７１は知識辞書のｎ文字の姓名を表す辞書である。
【００５１】
７１’は知識辞書の（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の姓名を表す辞書である。
８２はテーブル１（６３）から取り出された文字列と文字認識結果９１の文字列を比較して求められた距離である（距離の計算方法は後述する）。
【００５２】
９１は一文字毎の文字認識結果を表し，第１候補がヤマダ，第２候補がイヌグ，第３候補がアスタであることを例として示す。
図６ （ａ）の場合について説明する。
【００５３】
知識辞書７１，７１’からテーブル１（６３）に取り出す単語の獲得方法について説明する。
文字認識結果９１が３文字であるので，文字認識結果９１の第１候補の第１文字ヤを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。次に文字認識結果９１の第２候補の第１文字イを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。さらに，文字認識結果９１の第３候補の第１文字アを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。
【００５４】
次に，文字認識結果９１が３文字であるので，文字列の数が４文字，５文字，６文字の単語について同様に全て取り出し，テーブル２（６４）に格納する。例えば，４文字の場合，第１文字がヤである４文字の単語，第１文字がイである４文字の単語，第１文字がアである４文字の単語を全て取り出し，テーブル２（６４）に格納する。この操作を５文字，６文字の単語についても繰り返し，テーブル２（６４）に格納する。
【００５５】
次に統合部６５はテーブル２（６４）に格納された単語について，濁点，半濁点を統合処理する。そして統合処理で３文字となった単語（ヤマダ等）をテーブル１（６３）に移動する。
【００５６】
類似性判断部６６は，このようにしてテーブル１（６３）に格納された３文字の単語および統合して３文字となった単語について文字認識結果と比較し距離を求める。
【００５７】
テーブル１（６３）から３文字の姓名ヤマダが取り出されたとする。類似性判断部６６はテーブル１（６３）に格納された第１文字マと一致する文字認識結果の第１文字を探す。その結果第１候補マと一致しているので，第１文字の距離をゼロとする。次にアマダ８１の第２文字マと一致する文字認識結果の第２文字を求める。その結果第１候補のマと一致するので，第２文字の距離をゼロとする。次にヤマダ８１の第３文字ダと一致する文字認識結果の第３文字を求める。その結果第１候補のダと一致するので距離を０とする。そして，ヤマダ８１の各文字の距離の和０を総合距離として求める。
【００５８】
図６ （ｂ）に示すように，テーブル１（６３）にアマダが取り出された場合の距離は次のように求める。
まず，テーブル１（６３）から獲得した単語と文字認識結果の第１文字どうしを比較する。アマダの第１文字のアは第３候補の第１文字アと一致するのでその距離を２とする。次に第２文字どうしを比較する。アマダの第２文字のマは第１候補と一致するのでその距離をゼロとする。次に第３文字どうしを比較する。その結果，アマダの第３文字ダは第１候補と一致するので距離を２とする。従って，アマダの総合距離は２である。
【００５９】
このように，テーブル１（６３）に格納された単語について全て距離を計算し，総合距離の最小のものを知識処理の認識結果の第１候補として出力し，以下距離の小さい順に候補順位をつけて出力する。第１候補のみ結果として出力しても良い。
【００６０】
ユーザは出力部のディスプレイに表示された知識処理の認識結果を見て，確認し，修正する必要があれば必要な修正データを入力して，認識結果を修正する。
図７は本発明の知識処理部の実施例のフローチャートである。
【００６１】
図示のステップ番号に従って図５の構成の動作を説明する（図５を参照する）。
Ｓ１ 文字数判定部６１は，候補数ｋｏｈｏを設定する（図６の場合ｋｏｈｏ＝３）。
【００６２】
Ｓ２ 文字数判定部６１は，入力文字数ｎを設定する（図６の場合ｎ＝３）。Ｓ３，Ｓ４ ｉ＝１からｋｏｈｏまでループする。ループにおいて，入力文字の第１番目の第ｉ候補の文字をＳとした時，Ｓで始まる長さｎの単語を全て辞書から取り出し，テーブル１（ｔａｂｌｅ１）に入れる。図６の場合，文字認識結果の第１候補のヤマダの第１文字がヤであるので，ヤから始まる３文字の単語（姓名）を全て取り出す。次に，その第２候補イマダの第１文字がイであるので，イで始まる３文字の単語を全て取り出す。同様に，その第３候補アスタの第１文字がアであるので，アで始まる３文字の全ての単語を検索して求める。
【００６３】
Ｓ５，Ｓ６ ｋ＝ｎ＋１からｋ＝２ｎまでループする。また，そのループにおいてｉ＝１からｉ＝ｋｏｈｏまでループする。
Ｓ７ ループの過程において，入力（文字認識結果）の第１文字の第ｉ候補の文字をＳとしたとき，Ｓで始まる長さｋの単語を全て辞書中から取り出しテーブル２に保持する。例えば，ｎ＝３であるので，４文字の単語について，文字認識結果の第１候補の第１文字ヤを第１文字とする４文字の単語をテーブル２に格納する。次に文字認識結果の第２候補の第１文字マを第１文字とする４文字の単語をテーブル２に格納する。さらに，第３候補の第１文字アを第１文字とする４文字の単語をテーブル２に格納する。同様に，５文字，６文字の単語についてもそれぞれ，ヤ，イ，アを第１文字とする単語を全て求め，テーブル２（６４）に格納する。
【００６４】
Ｓ８ 統合部はテーブル２を検索し，濁点，半濁点を統合した結果が長さｎ文字になる単語をテーブル１に追加する（例えば，４文字のヤマタ゛のタと濁点「゛」を統合して３文字とし，テーブル１（６３）に追加する）。
【００６５】
Ｓ９ テーブル１に保持された全ての単語について入力文字候補と照合し，距離計算をし，最も距離の小さい単語を知識処理の認識結果として出力する。
図８は本発明の文字認識装置の表示方法の実施例である。
【００６６】
図８ （ａ）は本発明の知識処理の認識結果の表示方法の例を示す。
図８ （ａ）は，知識処理の認識結果がノザキの場合の表示である。
半角フォントには，濁点付きの文字フォントはないので，本発明により濁点を統合して３文字で認識しても，表示はタと濁点゛をそれぞれ半角１文字で表示する。例えば，ノザキを表示する時は，図示のように濁点を１文字として４文字で表示する。従来，このような表示を第１文字のノから第４文字のキまでカーソルを移動する場合には，濁点も１文字とみて，４回のカーソル移動操作をする必要があった。本発明は，半角文字の表示の場合に濁点，半濁点を統合して１文字とし，統合した部分を１回のカーソル操作で行うようにした。
【００６７】
９２は第１文字ノにカーソルがある状態である。９３は第２文字サと濁点「゛」を統合してサと濁点「゛」の下にカーソルがある状態である。９４は第４文字キにカーソルがある状態である。第１文字のノから第４文字のキまでカーソル移動するのに３回のカーソル処理で行うことが可能である。また，サと濁点「゛」を消去もしくは変更するような場合にも，一回の操作で行うことができる。
【００６８】
図８は （ｂ）は本発明の半角文字の表示制御のブロック図である。
図８ （ｂ）において，
９５は知識処理の認識結果であって，タと濁点「゛」を統合してヤマダ（３文字）を認識したものである。
【００６９】
９６は表示制御部であって，表示制御を行うものである。
９７は表示統合処理部であって，半角文字の濁点，半濁点を統合する処理をするものである。
【００７０】
９８は表示用半角文字のフォント保持部である。
９９はディスプレイである。
ヤマダ９５のような濁点を含む半角文字の認識結果が入力された時，表示制御部９６は，表示用半角文字のフォント保持部９８から半角文字のヤ，マ，タ，濁点「゛」を取り出す。そして，表示統合処理部９７はタと゛を１文字で扱うように統合処理し，カーソル操作，文字の削除，変更等を一回の操作で行う。
【００７１】
図９は本発明の認識結果の表示制御部のフローチャートの実施例１である。
Ｓ１ 認識結果を入力する。
Ｓ２ 認識結果の文字は半角文字か，あるいはそうでないかを判定する。全角文字であれば，Ｓ５で全角文字の表示処理をする。半角文字であれば，Ｓ３に進む。
【００７２】
Ｓ３ 濁点，半濁点があるか判定する。濁点，半濁点がなければＳ５で半角文字の表示処理をする。濁点，半濁点があれば，濁点，半濁点を１文字として扱うように統合処理をし，Ｓ５で統合した濁点，半濁点をその前の半角文字に統合して１文字として扱って表示処理をする。
【００７３】
図１０は本発明の認識結果の表示制御部のフローチャートの実施例２である。濁点，半濁点をともなう半角文字は，濁点，半濁点付きの全角文字で扱うようにしたものである。
【００７４】
Ｓ１ 認識結果を入力する。
Ｓ２ 半角文字かあるいはそうでないかを判定する。半角文字でなければＳ５で全角文字の表示処理をする。半角文字であればＳ３の処理をする。
【００７５】
Ｓ３ 濁点，半濁点はあるか判定する。濁点，半濁点がなければＳ５で半角文字の表示処理をする。濁点，半濁点があればＳ４の処理をする。
Ｓ４ 濁点，半濁点のある文字を全角文字で扱うようにし，Ｓ５で濁点，半濁点付きの全角文字の表示処理をする。
【００７６】
図１０のフローチャートの方法で表示する，濁点，半濁点のない前後の半角文字に比べて濁点，半濁点付きの全角文字は大きく不自然になるので，目立たなくするためにその濁点，半濁点付きの全角文字は，大きさの小さいフォントを使用するようにしたものである。
【００７７】
Ｓ１ 認識結果を入力する。
Ｓ２ 半角文字か，あるいはそうでないかを判定する。半角文字でなければＳ４で全角文字の表示処理をする。半角文字であればＳ３の処理をする。
【００７８】
Ｓ３ 濁点，半濁点はあるか判定する。濁点，半濁点がなければＳ４で半角文字の表示処理をする。濁点，半濁点があればＳ４の処理をする。
Ｓ４ 濁点，半濁点付きの文字を１文字に統合する。
【００７９】
Ｓ５ 統合した文字を濁点，半濁点のある小さい全角文字で表示をする。
【００８０】
【発明の効果】
本発明によれば，濁点や半濁点と文字が同じ枠に書かれた場合にも，知識処理により正しい認識結果を得ることが可能になる。また，濁点，半濁点をともなう半角文字の表示も１文字として扱うことができるので，認識結果の修正，変更等を能率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本構成を示す図である。
【図２】本発明の基本構成の動作説明図である。
【図３】本発明の文字認識装置のブロック図である。
【図４】知識辞書の実施例を示す図である。
【図５】知識処理部の実施例のブロック構成図である。
【図６】本発明の知識処理の動作説明図である。
【図７】本発明の知識処理部の実施例のフローチャートを示す図である。
【図８】本発明の知識処理の認識結果の表示方法の実施例を示す図である。
【図９】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例１を示す図である。
【図１０】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例２を示す図である。
【図１１】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例３を示す図である。
【図１２】従来技術の説明図である。
【符号の説明】
１：文字認識部
２：知識処理部
１０：知識辞書
１１：出力部
【発明の属する技術分野】
本発明は，帳票に記入された文字を認識する文字認識装置に関する。
特に，帳票に記入する文字領域が指定され，濁点，半濁点を一文字として記入する帳票の文字認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来使用されている文字認識装置は，半角文字の読み取りと全角文字の読み取りは，別であり，また文字を記入するルールも半角文字のカナでは，濁点や半濁点をそのかかる文字とは別の文字枠に記入するのが普通である。これはＥＢＣＤＩＣコード（半角コード）に濁点，半濁点のついたカナコードがないことによる。
【０００３】
図１２により従来の技術を説明する。
図１２において，
１１１は帳票に記入された手書き文字等の文字を表し，ヤマダを帳票に記入した例を示す。第１の枠にヤ，第２の枠にマが記入され，第３の枠のダはタと濁点を同一枠に誤記入したものである。１１１’は正しく記入された例であり，第３の枠にタ，第４の枠に濁点を記入したものである。
【０００４】
１１２は，記入文字を１文字ずつ文字認識した結果である。１文字毎の文字認識は，帳票に記入された文字を画像データとして読み取り，１文字を切出し，切り出された１文字毎の特徴を抽出し，文字毎に特徴をもつ文字認識辞書１２０と比較し，一文字毎に文字認識をする。１１２はそのようにして得られた結果であり，第１の枠の文字をヤ，第２の枠の文字をマ，第３の枠の文字を１文字のダと文字認識したことを示す（文字認識辞書は濁点，半濁点付きの文字の特徴を持ち，それらを１文字として文字認識することができる，例えば，タと濁点「゛」が同じ枠に記入されている場合には１文字のダに文字認識する）。
【０００５】
１１３は知識処理であって，１文字ずつの文字認識結果１１２について知識辞書１１４を参照して，文字認識された文字列の意味を表す単語を検索するものである。図１２の例の場合，記入文字１１１の入力領域が姓名の記入領域であることから，文字認識結果１１２の意味は姓名についてのものであると判断し，姓名についての知識辞書１１４を参照して，文字認識された文字列の姓名を認識する。
【０００６】
１１４は知識辞書であって，文字列の表す意味の抽象概念毎に，意味を表す単語を保持するものであり，図１２は姓名を文字数毎に保持するものを示す（３文字の姓名としてヤマノ等，４文字の姓名としてヤマタ゛等をもつことを示す）。知識辞書は，半角文字に対しては，例えば，タと濁点「゛」はそれぞれ１文字とみなし，タ゛のように２文字にみる。１文字の濁点付きのダはもたない。
【０００７】
１１７は出力処理であって，知識処理の認識結果を出力するものである。
１２０は文字認識辞書であり，一文字毎に特徴をもつものである。
１２１は文字毎に特徴をもつことを表す。
【０００８】
図１２の場合，タと濁点が同一の枠に記入されていることから，文字認識装置は，記入された文字を１文字の濁点付きのダと判定し，文字認識結果はヤ，マ，ダの三文字であると判断する。そこで，文字認識装置は，記入された領域が姓名についての領域であることから３文字のヤマダについて姓名の知識辞書１１４を参照する。そして，その知識辞書のヤマノ，ヤマタ等の３文字の単語を文字認識結果１１２と比較するが，３文字の姓名辞書にはヤマダは存在しないので，正しい結果（ヤマダ）を出力することができない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
一文字の記入領域が枠等で定められた帳票に対して，一般の利用者が記入する場合，濁点や半濁点とそれにかかる文字は同じ枠に書くのが自然である。従って，文字認識装置で指定される記入文字のルールは守られないことが多い。そして，このように誤記入された文字は知識辞書の単語にないので知識処理が全く効かなくなり，正しい文字認識結果を出力することができない。
【００１０】
さらに，図１２の１１１’のように，正しく記入された場合にも，半角表示ではヤ，マ，タ， ゛のようにタと濁点「゛」を別の文字として扱い４文字として表示する。そのため，表示された認識結果の修正等でカーソル操作をする場合に操作が煩わしいという問題があった。
【００１１】
本発明は，濁点や半濁点と文字が同じ枠に書かれた場合にも，正しく知識処理できる文字認識装置を提供することを目的とする。また，認識結果を修正する等の場合にも操作を能率良く行うことのできる文字認識装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は，帳票の文字を読み取る文字読み取り部と，文字読み取り部の読み取った文字列の文字数を判断する文字数判断部と，濁点および半濁点をそれぞれ１文字として扱う知識辞書と，前記知識辞書を参照して，前記文字数判断部が判断した，読み取った文字列の文字数の単語を第１のテーブルに格納し，読み取った文字列の文字数に１を加算した文字数から読み取った文字列の文字数を２倍にした文字数までの文字数となる単語を第２のテーブルに格納する知識辞書参照部と，前記第２のテーブルを参照して，濁点あるいは半濁点を統合すると前記文字数判断部が判断した，読み取った文字列の文字数となる単語を抽出し，濁点あるいは半濁点を統合した単語を前記第１のテーブルに格納する統合部と，前記第１のテーブルに格納された単語について文字認識結果と比較し，もっとも距離の近いもの，もしくは距離の近い順に候補順位をつけて表示出力する表示部とを備えるようにした。
【００１３】
図１は本発明の基本構成を示す。
図１において，
１は文字認識部であって，文字の記入領域が定められた帳票等に記入された文字，例えば１文字毎の文字認識結果である（文字認識結果の文字数をｎとする）。
【００１４】
２は知識処理部であって，文字認識部１の文字認識結果について知識辞書１０を参照してその意味を判断する知識処理を行い，１文字毎の文字認識結果の文字列の意味を認識するものである。
【００１５】
３は文字認識部１の認識した文字認識結果の表す意味の表わす概念（姓名，住所等）を判定する処理である。
４は文字認識部１の文字認識結果の文字列の文字数を判定する処理である。
５は文字列の意味を表す単語をもつ知識辞書１０からｎ文字の単語を検索して獲得する処理である。
【００１６】
６は文字列の意味を表す単語をもつ知識辞書１０から（ｎ＋１）文字の文字列の単語，（ｎ＋２）文字の文字列の単語，・・・，２ｎ文字のｎ文字の単語を検索して獲得する処理である。
【００１７】
７は濁点，半濁点を統合する処理であって，濁点および半濁点とそれがかかる文字を一文字に統合する処理である。例えば，知識辞書から得られた４文字のヤマタ゛のタと濁点「゛」を一文字に統合してダとみなして３文字にする処理である。
【００１８】
８は文字認識された認識文字列，と知識辞書から獲得したｎ文字，および（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字のうちで統合した結果がｎ文字となった文字列を比較する処理である。
【００１９】
１０は知識辞書である。
１１は出力部であって，知識処理の結果得られた意味をもつ認識結果を出力するものである。
【００２０】
図２は本発明の基本構成の動作説明図である。
図２において，
２０は帳票にタと濁点「゛」を同じ枠に誤記入された文字列ヤマダを１文字ずつ文字認識して得られた結果のヤマダである（タと濁点「゛」を１文字として認識したことを示す）。
【００２１】
知識処理部２において，
２７は統合部であって，姓名についての知識辞書１０の４文字のヤマタ゛２２を統合して３文字のヤマダ２８にしたことを示す。
【００２２】
知識辞書１０において，
２２は４文字の姓名のヤマタ゛を表す。
２３は３文字の姓名ヤマキを表す。
【００２３】
出力部８において，
３１は知識処理して得られた認識結果のヤマダである。
入力文字（文字認識結果）がヤマダである場合を例として，図１の本発明の基本構成の動作を説明する（図２を参照する）。
【００２４】
１文字毎の文字認識結果としてヤマダ２０が得られ，その記入領域の文字列の表す意味の抽象概念は姓名を表すものであるとする。知識処理部２は，文字認識結果が姓名についてのものであり，文字列の文字数が３文字であることから，姓名の知識辞書１０により，３文字の姓名ヤマキ等の単語を検索して獲得する。
【００２５】
さらに，文字認識結果が３文字であることから，４文字からその２倍の６文字までの文字列の単語を知識辞書１０から獲得する。例えば，４文字のヤマタ゛２２等である。
【００２６】
４文字から６文字の文字列の単語に対して，統合部２７は濁点，半濁点を統合し，例えば，濁点を１文字に数えた４文字のヤマタ゛はタと濁点「゛」を１文字に統合して３文字のヤマダとする。知識処理部２において，１文字毎の文字認識結果ヤマダ２０と知識辞書１０から獲得された３文字（ヤマキ等）および統合して３文字とされた単語（ヤマダ等）を比較する。そして，例えば，距離計算等でその類似関係を調べ，もっとも類似する単語（もっとも距離の近いもの等），図２の場合，ヤマダ３１を知識処理に基づく認識結果として出力部１１に出力する。
【００２７】
本発明によれば，濁点や半濁点とそれにかかる文字は同じ枠に書かれた場合にも，知識処理において正しい認識結果を得ることができる。さらに，認識結果を表示する場合にも，表示する文字に対して濁点および半濁点を統合して１文字として取り扱えるように処理をする（この点の詳細については後述する）。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図３は本発明の文字認識装置のブロック図である。
図３において，
４０は帳票であって，文字の記入領域および記入領域にその内容を表す意味が決められているものである（例えば，姓名，名前，住所等の記入領域が定められている）。
【００２９】
４１は文字読み取り部であって，帳票に書いた手書き文字等の文字をスキャナーで読み取り光電変換するものである。
４２は特徴抽出部であって，文字読み取り部４１で得られた帳票の画像データをもとに，１文字を切出し，１文字毎の文字認識に必要な特徴を抽出するものである。
【００３０】
４３は照合部であって，特徴抽出部４２で得られた特徴と文字認識辞書４４の辞書に記憶されている特徴を比較し，１文字毎に文字認識するものである。
４４は文字認識辞書であって，文字毎にその特徴を記憶するものである。
【００３１】
４５は知識処理部であって，１文字ずつの文字認識結果について，その文字の表す意味の抽象概念（姓名，住所等）を判定し，その文字列の意味を表す単語をもつ知識辞書４６を参照して，文字認識結果の文字列のもつ意味を認識するものである。
【００３２】
４６は知識辞書であって，単語の表す意味の抽象的概念，例えば住所，姓名，名前，企業名，一般名称（学校，図書館等）毎にその抽象概念に含まれる単語を保持するものである。
【００３３】
４７は表示部であって，知識処理部４５の認識結果を出力するディスプレイ等である。
４８は修正部であって，知識処理の認識結果の確認，修正等をするものである。
【００３４】
４９は入力部であって，ユーザによる確認，修正データ等を入力するものである。
図３の構成の動作を説明する。
【００３５】
文字読み取り部４１は帳票を画像として読み取る。特徴抽出部４２はその画像データをもとに，１文字毎に文字を切取り，特徴を抽出する。そして照合部４３は文字認識辞書４４を参照し，１文字毎に特徴を比較し，類似する文字を求める。そして，その類似文字に類似度に応じて順位を付け，知識処理部４５に与える。
【００３６】
知識処理部４５は，照合部４３で得られた文字認識結果に従い，その文字列の意味（住所，氏名，企業名等の属性）を判定する。そして，その意味を表す単語をもつ知識辞書４６を参照する。その際，知識辞書４６に含まれる単語のうち濁点，半濁点等をもつ単語は統合して単語数を縮約し，文字認識結果の候補順位等を考慮して文字認識結果の文字列の単語の意味を表す単語を認識する（本発明の知識処理について図６で詳しく説明する）。そして，得られた認識結果を表示部４７に転送する（出力する認識結果は，知識処理で得られた認識結果が第１順位のもののみ，あるいは複数を順位を付けて出力する等必要に応じて選択される）。
【００３７】
表示部４７は，知識処理部４５で得られた認識結果を候補順位をつけて画面に表示する。
ユーザは，表示部４７に表示された認識結果に従って，入力部４９により，認識結果の確認，あるいは修正データを入力する。修正部４８は確認もしくは修正等のデータをもとに，認識結果の確認，修正等の処理をする。
【００３８】
図４は本発明の知識辞書の実施例であり，カタカナで姓名を表す単語を保持する辞書を示す。
５１は辞書に登録されている単語の文字数ｎおよび単語の記憶領域へのポインタをもつ領域である。
【００３９】
５２は文字数毎に姓名を保持する領域である。
ｎ＝１の登録単語（姓名）はなし，ｎ＝２の登録単語はウラ，ｎ＝３の登録単語はササキ，イマイ等，ｎ＝４はヤマタ゛，アオシマ，タカハシ等である。
【００４０】
図５は本発明の知識処理部の実施例のブロック構成図である。
図５において，
知識処理部２において，
６１は文字数判定部であって，１文字毎の文字認識結果を受入れ，その文字列の文字数ｎを判定するものである。
【００４１】
６１’は文字列の表す意味の抽象概念判定部であって，入力された文字列の表す意味の抽象概念（住所，姓名，名前，企業名，一般名称等）を判定するものである。
【００４２】
６２は知識辞書参照部であって，文字認識結果の文字列の文字数，その意味の抽象概念に従って，その抽象概念の単語をもつ知識辞書１０のｎ文字および（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語を検索して求めるものである。
【００４３】
６３はテーブル１であって，知識辞書１０を検索して求めたｎ文字の単語および統合部６５によりｎ文字に統合された濁点，半濁点をもつ単語を保持するものである。
【００４４】
６４はテーブル２であって，知識辞書１０を検索して求めた（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語を保持するものである。
６５は統合部であって，テーブル２（６４）に保持された（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語のうち，濁点，半濁点をもつ単語についてその濁点，半濁点とそれがかかる文字を１文字に統合する処理を行うものである。
【００４５】
６６は類似性判断部であって，一文字毎の文字認識結果とテーブル１（６３）に保持されたｎ文字の単語および濁点，半濁点を統合してｎ文字とされた単語との類似判断をするものである。類似性の判断は，例えば，一文字毎の文字認識結果の文字とテーブル１（６３）に記憶された文字との距離計算をする等で求める（この点については図６で具体的に説明する）。
【００４６】
知識辞書１０において，
７１は姓名辞書であって，氏名の姓を表す単語を文字数毎に保持するものである。
【００４７】
７２は名前辞書であって，氏名の名前を表す単語を文字数毎に保持するものである。
７３は住所辞書であって，住所を表す地名等の単語を文字数毎に保持するものである。
【００４８】
７４は企業名辞書である。
７５は一般名称辞書である。
図６は本発明の知識処理による文字認識の説明図である。１文字毎の文字認識結果の第１候補がヤマダ，第２候補がイヌグ，第３候補がアスタである場合を例として示す。図６ （ａ）はテーブル１（６３）から取り出された姓名ヤマダと文字認識結果を比較して距離計算をする場合を示し，図６ （ｂ）はテーブル１（６３）から取り出された姓名がヤマダの場合の距離計算方法を示す。
【００４９】
図６ （ａ）において，
６３はテーブル１である。
６４はテーブル２である。
【００５０】
６５は統合部である。
６６は類似性判断部である。
７１は知識辞書のｎ文字の姓名を表す辞書である。
【００５１】
７１’は知識辞書の（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の姓名を表す辞書である。
８２はテーブル１（６３）から取り出された文字列と文字認識結果９１の文字列を比較して求められた距離である（距離の計算方法は後述する）。
【００５２】
９１は一文字毎の文字認識結果を表し，第１候補がヤマダ，第２候補がイヌグ，第３候補がアスタであることを例として示す。
図６ （ａ）の場合について説明する。
【００５３】
知識辞書７１，７１’からテーブル１（６３）に取り出す単語の獲得方法について説明する。
文字認識結果９１が３文字であるので，文字認識結果９１の第１候補の第１文字ヤを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。次に文字認識結果９１の第２候補の第１文字イを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。さらに，文字認識結果９１の第３候補の第１文字アを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。
【００５４】
次に，文字認識結果９１が３文字であるので，文字列の数が４文字，５文字，６文字の単語について同様に全て取り出し，テーブル２（６４）に格納する。例えば，４文字の場合，第１文字がヤである４文字の単語，第１文字がイである４文字の単語，第１文字がアである４文字の単語を全て取り出し，テーブル２（６４）に格納する。この操作を５文字，６文字の単語についても繰り返し，テーブル２（６４）に格納する。
【００５５】
次に統合部６５はテーブル２（６４）に格納された単語について，濁点，半濁点を統合処理する。そして統合処理で３文字となった単語（ヤマダ等）をテーブル１（６３）に移動する。
【００５６】
類似性判断部６６は，このようにしてテーブル１（６３）に格納された３文字の単語および統合して３文字となった単語について文字認識結果と比較し距離を求める。
【００５７】
テーブル１（６３）から３文字の姓名ヤマダが取り出されたとする。類似性判断部６６はテーブル１（６３）に格納された第１文字マと一致する文字認識結果の第１文字を探す。その結果第１候補マと一致しているので，第１文字の距離をゼロとする。次にアマダ８１の第２文字マと一致する文字認識結果の第２文字を求める。その結果第１候補のマと一致するので，第２文字の距離をゼロとする。次にヤマダ８１の第３文字ダと一致する文字認識結果の第３文字を求める。その結果第１候補のダと一致するので距離を０とする。そして，ヤマダ８１の各文字の距離の和０を総合距離として求める。
【００５８】
図６ （ｂ）に示すように，テーブル１（６３）にアマダが取り出された場合の距離は次のように求める。
まず，テーブル１（６３）から獲得した単語と文字認識結果の第１文字どうしを比較する。アマダの第１文字のアは第３候補の第１文字アと一致するのでその距離を２とする。次に第２文字どうしを比較する。アマダの第２文字のマは第１候補と一致するのでその距離をゼロとする。次に第３文字どうしを比較する。その結果，アマダの第３文字ダは第１候補と一致するので距離を２とする。従って，アマダの総合距離は２である。
【００５９】
このように，テーブル１（６３）に格納された単語について全て距離を計算し，総合距離の最小のものを知識処理の認識結果の第１候補として出力し，以下距離の小さい順に候補順位をつけて出力する。第１候補のみ結果として出力しても良い。
【００６０】
ユーザは出力部のディスプレイに表示された知識処理の認識結果を見て，確認し，修正する必要があれば必要な修正データを入力して，認識結果を修正する。
図７は本発明の知識処理部の実施例のフローチャートである。
【００６１】
図示のステップ番号に従って図５の構成の動作を説明する（図５を参照する）。
Ｓ１ 文字数判定部６１は，候補数ｋｏｈｏを設定する（図６の場合ｋｏｈｏ＝３）。
【００６２】
Ｓ２ 文字数判定部６１は，入力文字数ｎを設定する（図６の場合ｎ＝３）。Ｓ３，Ｓ４ ｉ＝１からｋｏｈｏまでループする。ループにおいて，入力文字の第１番目の第ｉ候補の文字をＳとした時，Ｓで始まる長さｎの単語を全て辞書から取り出し，テーブル１（ｔａｂｌｅ１）に入れる。図６の場合，文字認識結果の第１候補のヤマダの第１文字がヤであるので，ヤから始まる３文字の単語（姓名）を全て取り出す。次に，その第２候補イマダの第１文字がイであるので，イで始まる３文字の単語を全て取り出す。同様に，その第３候補アスタの第１文字がアであるので，アで始まる３文字の全ての単語を検索して求める。
【００６３】
Ｓ５，Ｓ６ ｋ＝ｎ＋１からｋ＝２ｎまでループする。また，そのループにおいてｉ＝１からｉ＝ｋｏｈｏまでループする。
Ｓ７ ループの過程において，入力（文字認識結果）の第１文字の第ｉ候補の文字をＳとしたとき，Ｓで始まる長さｋの単語を全て辞書中から取り出しテーブル２に保持する。例えば，ｎ＝３であるので，４文字の単語について，文字認識結果の第１候補の第１文字ヤを第１文字とする４文字の単語をテーブル２に格納する。次に文字認識結果の第２候補の第１文字マを第１文字とする４文字の単語をテーブル２に格納する。さらに，第３候補の第１文字アを第１文字とする４文字の単語をテーブル２に格納する。同様に，５文字，６文字の単語についてもそれぞれ，ヤ，イ，アを第１文字とする単語を全て求め，テーブル２（６４）に格納する。
【００６４】
Ｓ８ 統合部はテーブル２を検索し，濁点，半濁点を統合した結果が長さｎ文字になる単語をテーブル１に追加する（例えば，４文字のヤマタ゛のタと濁点「゛」を統合して３文字とし，テーブル１（６３）に追加する）。
【００６５】
Ｓ９ テーブル１に保持された全ての単語について入力文字候補と照合し，距離計算をし，最も距離の小さい単語を知識処理の認識結果として出力する。
図８は本発明の文字認識装置の表示方法の実施例である。
【００６６】
図８ （ａ）は本発明の知識処理の認識結果の表示方法の例を示す。
図８ （ａ）は，知識処理の認識結果がノザキの場合の表示である。
半角フォントには，濁点付きの文字フォントはないので，本発明により濁点を統合して３文字で認識しても，表示はタと濁点゛をそれぞれ半角１文字で表示する。例えば，ノザキを表示する時は，図示のように濁点を１文字として４文字で表示する。従来，このような表示を第１文字のノから第４文字のキまでカーソルを移動する場合には，濁点も１文字とみて，４回のカーソル移動操作をする必要があった。本発明は，半角文字の表示の場合に濁点，半濁点を統合して１文字とし，統合した部分を１回のカーソル操作で行うようにした。
【００６７】
９２は第１文字ノにカーソルがある状態である。９３は第２文字サと濁点「゛」を統合してサと濁点「゛」の下にカーソルがある状態である。９４は第４文字キにカーソルがある状態である。第１文字のノから第４文字のキまでカーソル移動するのに３回のカーソル処理で行うことが可能である。また，サと濁点「゛」を消去もしくは変更するような場合にも，一回の操作で行うことができる。
【００６８】
図８は （ｂ）は本発明の半角文字の表示制御のブロック図である。
図８ （ｂ）において，
９５は知識処理の認識結果であって，タと濁点「゛」を統合してヤマダ（３文字）を認識したものである。
【００６９】
９６は表示制御部であって，表示制御を行うものである。
９７は表示統合処理部であって，半角文字の濁点，半濁点を統合する処理をするものである。
【００７０】
９８は表示用半角文字のフォント保持部である。
９９はディスプレイである。
ヤマダ９５のような濁点を含む半角文字の認識結果が入力された時，表示制御部９６は，表示用半角文字のフォント保持部９８から半角文字のヤ，マ，タ，濁点「゛」を取り出す。そして，表示統合処理部９７はタと゛を１文字で扱うように統合処理し，カーソル操作，文字の削除，変更等を一回の操作で行う。
【００７１】
図９は本発明の認識結果の表示制御部のフローチャートの実施例１である。
Ｓ１ 認識結果を入力する。
Ｓ２ 認識結果の文字は半角文字か，あるいはそうでないかを判定する。全角文字であれば，Ｓ５で全角文字の表示処理をする。半角文字であれば，Ｓ３に進む。
【００７２】
Ｓ３ 濁点，半濁点があるか判定する。濁点，半濁点がなければＳ５で半角文字の表示処理をする。濁点，半濁点があれば，濁点，半濁点を１文字として扱うように統合処理をし，Ｓ５で統合した濁点，半濁点をその前の半角文字に統合して１文字として扱って表示処理をする。
【００７３】
図１０は本発明の認識結果の表示制御部のフローチャートの実施例２である。濁点，半濁点をともなう半角文字は，濁点，半濁点付きの全角文字で扱うようにしたものである。
【００７４】
Ｓ１ 認識結果を入力する。
Ｓ２ 半角文字かあるいはそうでないかを判定する。半角文字でなければＳ５で全角文字の表示処理をする。半角文字であればＳ３の処理をする。
【００７５】
Ｓ３ 濁点，半濁点はあるか判定する。濁点，半濁点がなければＳ５で半角文字の表示処理をする。濁点，半濁点があればＳ４の処理をする。
Ｓ４ 濁点，半濁点のある文字を全角文字で扱うようにし，Ｓ５で濁点，半濁点付きの全角文字の表示処理をする。
【００７６】
図１０のフローチャートの方法で表示する，濁点，半濁点のない前後の半角文字に比べて濁点，半濁点付きの全角文字は大きく不自然になるので，目立たなくするためにその濁点，半濁点付きの全角文字は，大きさの小さいフォントを使用するようにしたものである。
【００７７】
Ｓ１ 認識結果を入力する。
Ｓ２ 半角文字か，あるいはそうでないかを判定する。半角文字でなければＳ４で全角文字の表示処理をする。半角文字であればＳ３の処理をする。
【００７８】
Ｓ３ 濁点，半濁点はあるか判定する。濁点，半濁点がなければＳ４で半角文字の表示処理をする。濁点，半濁点があればＳ４の処理をする。
Ｓ４ 濁点，半濁点付きの文字を１文字に統合する。
【００７９】
Ｓ５ 統合した文字を濁点，半濁点のある小さい全角文字で表示をする。
【００８０】
【発明の効果】
本発明によれば，濁点や半濁点と文字が同じ枠に書かれた場合にも，知識処理により正しい認識結果を得ることが可能になる。また，濁点，半濁点をともなう半角文字の表示も１文字として扱うことができるので，認識結果の修正，変更等を能率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本構成を示す図である。
【図２】本発明の基本構成の動作説明図である。
【図３】本発明の文字認識装置のブロック図である。
【図４】知識辞書の実施例を示す図である。
【図５】知識処理部の実施例のブロック構成図である。
【図６】本発明の知識処理の動作説明図である。
【図７】本発明の知識処理部の実施例のフローチャートを示す図である。
【図８】本発明の知識処理の認識結果の表示方法の実施例を示す図である。
【図９】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例１を示す図である。
【図１０】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例２を示す図である。
【図１１】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例３を示す図である。
【図１２】従来技術の説明図である。
【符号の説明】
１：文字認識部
２：知識処理部
１０：知識辞書
１１：出力部
Claims (6)
- 帳票の文字を読み取る文字読み取り部と，
文字読み取り部の読み取った文字列の文字数を判断する文字数判断部と，
濁点および半濁点をそれぞれ１文字として扱う知識辞書と，
前記知識辞書を参照して，前記文字数判断部が判断した，読み取った文字列の文字数の単語を第１のテーブルに格納し，読み取った文字列の文字数に１を加算した文字数から読み取った文字列の文字数を２倍にした文字数までの文字数となる単語を第２のテーブルに格納する知識辞書参照部と，
前記第２のテーブルを参照して，濁点あるいは半濁点を統合すると前記文字数判断部が判断した，読み取った文字列の文字数となる単語を抽出し，濁点あるいは半濁点を統合した単語を前記第１のテーブルに格納する統合部と，
前記第１のテーブルに格納された単語について文字認識結果と比較し，もっとも距離の近いもの，もしくは距離の近い順に候補順位をつけて表示出力する表示部と，
を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 帳票に記入された文字の１文字毎の特徴を抽出する特徴抽出部と，１文字毎に文字の特徴をもつ文字認識辞書と，抽出された１文字毎の特徴を文字認識辞書と比較して文字認識する照合部とを備え，文字認識辞書は１文字に切り出された濁点もしくは半濁点付きの文字を１文字に見る特徴を持つものであり，
１文字毎の文字認識においては，濁点もしくは半濁点とそのかかる文字が同一記入枠に書かれた文字も濁点もしくは半濁点付きの１文字として文字認識するものであることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。 - 濁点，半濁点およびそのかかる文字が半角文字であることを特徴とする請求項１もしくは２に記載の文字認識装置。
- 濁点もしくは半濁点をともなう半角文字の認識結果の文字表示において，濁点もしくは半濁点をともなう文字に対して濁点もしくは半濁点とそのかかる文字を統合して１文字とみなして表示処理することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
- 濁点もしくは半濁点をともなう半角文字の認識結果の文字表示において，濁点もしくは半濁点をともなう文字に対して濁点もしくは半濁点とそのかかる文字を統合して１文字とみなし，その文字を濁点もしくは半濁点付き全角文字で表示することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
- 濁点もしくは半濁点付き全角文字を他の文字より小さい文字で表示することを特徴とする請求項５に記載の文字認識装置。
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| JP6413997A JP3548372B2 (ja) | 1997-03-18 | 1997-03-18 | 文字認識装置 |
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