JPH0193876A - 文字読取装置 - Google Patents
文字読取装置Info
- Publication number
- JPH0193876A JPH0193876A JP62249782A JP24978287A JPH0193876A JP H0193876 A JPH0193876 A JP H0193876A JP 62249782 A JP62249782 A JP 62249782A JP 24978287 A JP24978287 A JP 24978287A JP H0193876 A JPH0193876 A JP H0193876A
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- Japan
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、帳票上に曹かれた文字を認識して読み取る文
字読取り装置に係わり、特に単語辞書を用いて入力文字
を正確に認識でさろような文字認識後処坤を具備した文
字読取り装置に関する。
字読取り装置に係わり、特に単語辞書を用いて入力文字
を正確に認識でさろような文字認識後処坤を具備した文
字読取り装置に関する。
従来の文字認識方式では１文字読取り装置で読まれた結
果の精度を上げるために、特公昭６１−２００５８号公
報に記載のように、複数の候補を出力し単語辞書と照合
し、最も良くマツチングし念単語を出力していた。
果の精度を上げるために、特公昭６１−２００５８号公
報に記載のように、複数の候補を出力し単語辞書と照合
し、最も良くマツチングし念単語を出力していた。
しかるに上記方法では、認識候補の中に、正しいカテゴ
リの文字が入っている必要があり、無げれは誤まって読
み取られる可能性が多分にある。
リの文字が入っている必要があり、無げれは誤まって読
み取られる可能性が多分にある。
−万、文字読取り装置で読み取れる文字種の数には制限
があり、常用漢字あるいはＪＩＳ第１水準の漢字しか読
めない。しかるに帳票に書かれる文字はこれ以外の文字
１１例えばＪＩＳ第２水準の漢字が含まれることがある
。
があり、常用漢字あるいはＪＩＳ第１水準の漢字しか読
めない。しかるに帳票に書かれる文字はこれ以外の文字
１１例えばＪＩＳ第２水準の漢字が含まれることがある
。
これらの文字を書かない様に規制することは記入者に不
必要な負担を課丁ことになり、かつどの文字が文字読取
り装置で読み取れるかを憶えることは、字種が数千文字
に及ぶことから不可能に近い。
必要な負担を課丁ことになり、かつどの文字が文字読取
り装置で読み取れるかを憶えることは、字種が数千文字
に及ぶことから不可能に近い。
本発明の目的とするところは、文字読取り装置よりの認
識候補文字の中に正解文字が含まれていなくとも誤認識
することな（単語照合を行なわせしめる手段を提供する
ことにある。
識候補文字の中に正解文字が含まれていなくとも誤認識
することな（単語照合を行なわせしめる手段を提供する
ことにある。
上記目的は、文字読取装置にだいて、文字読取手段より
得られた認識候補から、それに類似し友複数個の類似文
字を認識候補に付加する候補選択手段を有し、か（］−
て作成されｔ候補群をもとに単語辞書に保持された単語
の中から最も類似性の大ざい単語を選択するようにし之
ことによυ達成される。
得られた認識候補から、それに類似し友複数個の類似文
字を認識候補に付加する候補選択手段を有し、か（］−
て作成されｔ候補群をもとに単語辞書に保持された単語
の中から最も類似性の大ざい単語を選択するようにし之
ことによυ達成される。
一般にあるカテゴリの文字が誤って他のカテゴリに読ま
２するとぎ、他カテゴリの数はそれはと多くな（、かつ
特定のカテゴリに限定されることが多い。したがってこ
れらをあらかじめ測定しておぎ類似文字テーブルを作っ
てＲくと、正解文字がその類似文字テーブル中に現われ
る確率は非常に太さくなる。
２するとぎ、他カテゴリの数はそれはと多くな（、かつ
特定のカテゴリに限定されることが多い。したがってこ
れらをあらかじめ測定しておぎ類似文字テーブルを作っ
てＲくと、正解文字がその類似文字テーブル中に現われ
る確率は非常に太さくなる。
同様にして標準バタンに登録されていない文字（外字）
を読ませてどのような文字に誤読しゃ丁いかを調べてお
けは、類似文字テーブルの中に外字を入れて？（ことか
でさる。
を読ませてどのような文字に誤読しゃ丁いかを調べてお
けは、類似文字テーブルの中に外字を入れて？（ことか
でさる。
し友がって文字読取り装置から複数の認識候補文字が出
力された地合、認識候補文字をキーワードにして類似文
字チーフル全引き、これら類似文字テーブルに登録され
ている文字をも候補文字として使用することにすると、
朕補文字の中に高い確率で正解文字が含ぼれることにな
り、単語照合をまちがえることは無くなる。
力された地合、認識候補文字をキーワードにして類似文
字チーフル全引き、これら類似文字テーブルに登録され
ている文字をも候補文字として使用することにすると、
朕補文字の中に高い確率で正解文字が含ぼれることにな
り、単語照合をまちがえることは無くなる。
以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。
第１図において１は文字の沓かれ几帳票であり。
文字認識手段２によって取り込まれ、読み取られる。文
字認識手段２は認識用辞書５を使って認識し、認識候補
を出力する。認識候補は、カテゴリ名、マスク番号、類
似度などから構成さｎているものとする。マスク番号は
、カテゴリあたり複数のマスクから標本バタンか構成さ
れている場合に、どのマスクでアクセツ）ｇｎ皮かを示
す友めのものであり、カテゴリあ之ジ１マスクしか使用
しない時には不要である、 ６に単語照合手段であジ、候補文字と単語辞書７とを照
合し、最もうまくマツチングする単語を照合結果単語８
として出力するものである。
字認識手段２は認識用辞書５を使って認識し、認識候補
を出力する。認識候補は、カテゴリ名、マスク番号、類
似度などから構成さｎているものとする。マスク番号は
、カテゴリあたり複数のマスクから標本バタンか構成さ
れている場合に、どのマスクでアクセツ）ｇｎ皮かを示
す友めのものであり、カテゴリあ之ジ１マスクしか使用
しない時には不要である、 ６に単語照合手段であジ、候補文字と単語辞書７とを照
合し、最もうまくマツチングする単語を照合結果単語８
として出力するものである。
候補選択手段４は文字認識手段２からの認識候補から類
似文字テーブル５を引さ、単語照合手段６に入力する候
補文字群を作成する。
似文字テーブル５を引さ、単語照合手段６に入力する候
補文字群を作成する。
第２図は、文字認識手段２からの認識候補の１例を示す
。認識候補は候補数ＮＣとＮ、Ｃ個のカテゴリ名、マス
ク番号、類似皮表とからなりｙｔりている。
。認識候補は候補数ＮＣとＮ、Ｃ個のカテゴリ名、マス
ク番号、類似皮表とからなりｙｔりている。
第６図は、類似文字テーブル５０１例を示す。
類似文字テーブルは、カテゴリ名、マスク番号及び類似
文字数ＨＢおよびＮ５個の類似文字カテゴリ名から構成
されている。
文字数ＨＢおよびＮ５個の類似文字カテゴリ名から構成
されている。
以下、例を上げて具体的動作を説明する。今帳票上に書
かれた′市′という文字を読み取った所、第２図に示す
ような候補が得られ之とする。この候補の中に正解１市
′は含まれていないため、単語照合で誤まって他の単語
とマツチングしてしまうぢそれがある。
かれた′市′という文字を読み取った所、第２図に示す
ような候補が得られ之とする。この候補の中に正解１市
′は含まれていないため、単語照合で誤まって他の単語
とマツチングしてしまうぢそれがある。
次に、認識候補の第１位の文字丁なわちカテゴリ名′布
′、マスク番号１′（！−類似文字テーブル５の中から
探し出丁。第６図に示す類似文字テーブルにはそれがあ
ジ、４つの類似文字、下部留年がみつかる。これらの余
似文字のうち帝は認識候補の中に存在するので残りの下
部年金候補テーブルに追加する。
′、マスク番号１′（！−類似文字テーブル５の中から
探し出丁。第６図に示す類似文字テーブルにはそれがあ
ジ、４つの類似文字、下部留年がみつかる。これらの余
似文字のうち帝は認識候補の中に存在するので残りの下
部年金候補テーブルに追加する。
最終的な候補テーブルを第４図に示で。この中には正解
カテゴリ′市′が含まれて？す、単語照合で誤、まろこ
とは無（なるであろう。
カテゴリ′市′が含まれて？す、単語照合で誤、まろこ
とは無（なるであろう。
以上の例では、候補の中に正解文字が含まれていない場
合を例にとったが、記入された文字が外字であっても、
類似文字表に外字を入れておけば同様に使えることは明
らかである。
合を例にとったが、記入された文字が外字であっても、
類似文字表に外字を入れておけば同様に使えることは明
らかである。
（発明の効果〕
本発明によれは、認識候補から類推して類似文字音候補
として追加できるため、認識候補の中に正解文字が含ま
れていなくても候補文字の中に高い確率で正解文字を含
ませることができ、単語照合結果を精度よ（することか
でざる。また類似文字テーブルの中に外字を含ませるこ
とによシ、外字文字が書かれていても単語照合を成功さ
せることができる。
として追加できるため、認識候補の中に正解文字が含ま
れていなくても候補文字の中に高い確率で正解文字を含
ませることができ、単語照合結果を精度よ（することか
でざる。また類似文字テーブルの中に外字を含ませるこ
とによシ、外字文字が書かれていても単語照合を成功さ
せることができる。
第１図は本発明の一笑施例を示すブロック図。
第２図に認識候補の例全示す説明図、第５囚は類似文字
テーブルの例を示て説明囚、第４図は認識候補と類似文
字テーフ諏しから作成され九候補群の１例を示す説明図
である。 １・・・・帳票。 ２・・・文字認識手段。 ４・・・候補選択手段。 ６・・・単語照合手段。 代理麟理士小用勝男 発２Ａ 発：５ 凹 幕４ 圓
テーブルの例を示て説明囚、第４図は認識候補と類似文
字テーフ諏しから作成され九候補群の１例を示す説明図
である。 １・・・・帳票。 ２・・・文字認識手段。 ４・・・候補選択手段。 ６・・・単語照合手段。 代理麟理士小用勝男 発２Ａ 発：５ 凹 幕４ 圓
Claims (1)
- １、帳票上に書かれた文字を認識する文字読取手段と、
該読取手段によって読取られた文字が単語辞書に登録さ
れた単語と一致することを検出するマッチング手段を具
備する文字読取装置において、文字読取手段より得られ
た認識候補から、それに類似した複数個の類似文字を認
識候補に付加する候補選択手段を有し、かくして作成さ
れた候補群をもとに単語辞書に保持された単語の中から
最も類似性の大きい単語を選択するようにしたことを特
徴とする文字読取装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62249782A JPH0193876A (ja) | 1987-10-05 | 1987-10-05 | 文字読取装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62249782A JPH0193876A (ja) | 1987-10-05 | 1987-10-05 | 文字読取装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0193876A true JPH0193876A (ja) | 1989-04-12 |
Family
ID=17198147
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62249782A Pending JPH0193876A (ja) | 1987-10-05 | 1987-10-05 | 文字読取装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0193876A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6477653B2 (en) | 1998-01-08 | 2002-11-05 | Fujitsu Limited | Information storage system |
-
1987
- 1987-10-05 JP JP62249782A patent/JPH0193876A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6477653B2 (en) | 1998-01-08 | 2002-11-05 | Fujitsu Limited | Information storage system |
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