JPH02148277A - Pattern recognizing device - Google Patents
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- JPH02148277A JPH02148277A JP63302692A JP30269288A JPH02148277A JP H02148277 A JPH02148277 A JP H02148277A JP 63302692 A JP63302692 A JP 63302692A JP 30269288 A JP30269288 A JP 30269288A JP H02148277 A JPH02148277 A JP H02148277A
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- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
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- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/26—Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の目的]
(産業上の利用分野)
本発明は、例えば光学式文字読取装置や音声認識装置等
において用いられるパターン認識装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to a pattern recognition device used in, for example, an optical character reading device or a voice recognition device.
(従来の技術)
近年、文字や音声等のパターン認識技術の分野では、パ
ターン認識の結果前たデータを基に単語辞書等のデータ
ベースの検索を行うことにより、最終的な入力パターン
の認識結果を得る方式が多用されている。(Prior art) In recent years, in the field of pattern recognition technology for characters, speech, etc., the final recognition results of input patterns can be determined by searching databases such as word dictionaries based on the data obtained from pattern recognition results. The method of obtaining it is widely used.
第10図はこのようなパターン認識方式を採用した郵便
番号読取装置の一例を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing an example of a postal code reading device employing such a pattern recognition method.
同図に示すように、この装置は、住所や郵便番号等が記
録された郵便書状P而を光学的に走査してその書状2面
上の文字パターンイメージを読取る読取部1と、読取部
1により読取られた文字パターンイメージから複合類似
度法等の認識方法を用いて文字候補(文字コード)を得
る文字認識部2と、予め単語が登録された単語辞書3と
、文字認識部2で得た文字候補群と単語区切情報から単
語検索のためのキーワードを作成し、このキーワードに
基づいて単語辞書3の検索を行う単語検索部4と、住所
に対応する住所コードが保存された住所データベース5
と、単語検索部4により検索された単語に基づいて住所
データベース5の検索を行うデータベース検索部6とを
備えて構成されている。As shown in the figure, this device includes a reading section 1 that optically scans a postal letter P on which an address, postal code, etc. are recorded and reads character pattern images on two sides of the letter; A character recognition unit 2 obtains character candidates (character codes) from a character pattern image read by using a recognition method such as a composite similarity method, a word dictionary 3 in which words are registered in advance, and a a word search unit 4 that creates a keyword for word search from the character candidate group and word delimiter information and searches the word dictionary 3 based on this keyword; and an address database 5 that stores address codes corresponding to addresses.
and a database search unit 6 that searches the address database 5 based on the words searched by the word search unit 4.
次にこの装置の動作を説明する。Next, the operation of this device will be explained.
まず読取部1は郵便書状P面上の文字パターンイメージ
を光学的に読取り、読取ったデータをA/D変換を介し
て文字認識部2に転送する。First, the reading section 1 optically reads the character pattern image on the surface of the postal letter P, and transfers the read data to the character recognition section 2 via A/D conversion.
この後、文字認識部2は、複合類似度法等により人力文
字パターンと標準パターンとの類似度を示す評価点を算
出して各文字毎の認識を行い、その認識結果である第1
から第4までの文字候補群と単語区切情報とをそれぞれ
単語検索部4に送る。Thereafter, the character recognition unit 2 calculates an evaluation score indicating the degree of similarity between the human character pattern and the standard pattern using a composite similarity method or the like, performs recognition for each character, and the first
to the fourth character candidate group and word delimiter information are each sent to the word search unit 4.
次に、単語検索部4は、各文字の第1候補と単語区切情
報を基に、単語検索のためのキーワードを作成し、この
キーワードと単語辞書3内の単語とを例えば3文字列毎
に照合して、その文字列でこの後、検索結果として得ら
れた各単語はそれぞれ単語IDコードに変換されて住所
データベース検索部6に出力される。Next, the word search unit 4 creates a keyword for word search based on the first candidate of each character and the word delimiter information, and searches this keyword and the words in the word dictionary 3, for example, every three character strings. After collation, each word obtained as a search result is converted into a word ID code and output to the address database search section 6.
データベース検索部6は、その単語IDコードをキーワ
ードとして住所データベース5の検索を行い、これによ
り郵便書状Pに記載された住所に対応するつまり郵便番
号に相当する住所コードを最終的な認識結果として得る
。The database search unit 6 searches the address database 5 using the word ID code as a keyword, thereby obtaining the address code corresponding to the address written on the postal letter P, that is, the address code corresponding to the postal code, as the final recognition result. .
ところで、このような従来からの装置では次のような課
題があった。However, such conventional devices have the following problems.
すなわち、郵便書状Pに記録された文字が全体的に薄い
場合等では、文字認識部2において条件の整った状態で
良好な文字認識を行うことができず、入力文字パターン
の特徴を持つ文字候補を忠実に引出すことが困難であっ
た。しかも文字認識段階における誤読は、全体の処理に
おいて多大な悪影響を及ぼし、信頼性の大幅な低下を招
くという問題があった。゛
また、単語検索部4においては、3文字列毎にキーワー
ドと一致した全ての単語を単語辞書3から抽出している
ので、抽出された単語候補が大量の場合、これらをキー
ワードとして行われる住所データベース5の検索に非當
に長時間を要するという問題があった。In other words, if the characters recorded on the postal letter P are thin overall, the character recognition unit 2 cannot perform good character recognition under the correct conditions, and character candidates having the characteristics of the input character pattern cannot be recognized. It was difficult to draw out the information faithfully. Moreover, misreading at the character recognition stage has a significant negative effect on the overall processing, resulting in a significant drop in reliability.゛In addition, the word search unit 4 extracts from the word dictionary 3 all the words that match the keyword for every three character strings, so when there are a large number of extracted word candidates, the address search is performed using these as keywords. There is a problem in that searching the database 5 takes an extremely long time.
さらに従来からの装置では、文字認識の結果書た各文字
毎の評価点から単語単位の累計を求め、さらにこれを単
語の文字数で割ったものを単語評価値とし、各単語候補
の中でその単語評価値が最も高いものから順にこれをI
Dコードに変換した後、これを用いて住所データベース
5に対するデータ検索を行っていた。Furthermore, with conventional devices, the cumulative total for each word is obtained from the evaluation score for each character written as a result of character recognition, and this is divided by the number of characters in the word to obtain the word evaluation value. I list these in order from the word with the highest evaluation value.
After converting to a D code, this was used to search for data in the address database 5.
ところがこのような方法で単語評価値を決定すると次の
ような弊害が生じていた。However, when word evaluation values are determined using this method, the following disadvantages occur.
例えばrJOHNJというキーワードに対する単語検索
の結果、rJOHNsJという単語か得られた場合、こ
の単語に対して得られた文字評価点の累計が9°8X
4−260 +1EXとすると、単5fi 評fdl値
はこれを単語文字数5で割って得た7911EXとなる
。For example, if the word rJOHNsJ is obtained as a result of a word search for the keyword rJOHNJ, the total character evaluation score obtained for this word is 9°8X.
If it is 4-260 +1EX, the single 5fi rating fdl value will be 7911EX, which is obtained by dividing this by the number of words in the word, 5.
しかしその逆の場合、すなわちrJOHNsJというキ
ーワードに対して得られた単語がrJOHNJの場合、
その単語評価値としては本来前記の値と等しくなること
が好ましいものの、ここでは累計を4で割ることよりそ
れ以上の値(9g +1EX)となってしまう。また、
この単語、評価値は、キーワードrJOHNJの場合に
おいて得られた値と一致してしまったり、さらにはキー
ワード「JOHNSJと等しい単語「JOHNsJに対
して算出された評価値が、[JOHNJという単語に対
して算出された評価値より字数が多いということで低く
なってしまうおそれもあった。However, in the opposite case, if the word obtained for the keyword rJOHNsJ is rJOHNJ,
Although it is originally preferable that the word evaluation value be equal to the above value, in this case, dividing the cumulative total by 4 results in a higher value (9g + 1EX). Also,
This word's evaluation value may match the value obtained in the case of the keyword rJOHNJ, or even worse, the evaluation value calculated for the keyword "word equal to JOHNSJ" JOHNsJ may be There was also a risk that the score would be lower than the calculated evaluation value because there were more characters.
この様に従来からの装置では、信頼性の高い単語評価値
が安定して得られないという問題があった。As described above, conventional devices have a problem in that highly reliable word evaluation values cannot be stably obtained.
さらには、従来において単語辞書3には、単語を構成す
る文字コード列がデータベース検索用の単語IDコード
とともにASCII コードで昇順となるよう登録され
ていることから、単語の検索は、常にバイナリサーチに
より単語辞書3内の全ての単語を対象に17で行ってい
た。Furthermore, conventionally, in the word dictionary 3, character code strings constituting words are registered in ascending order in ASCII code along with word ID codes for database searches, so word searches are always performed using binary search. 17 for all words in word dictionary 3.
したがって、単語辞書3内の登#J j、11語数か増
加するにつれ単語検索時間も長くかかるようになるとい
う問題もあった。Therefore, as the number of registered words in the word dictionary 3 increases, the word search time also becomes longer.
(発明が解決しようとする課題)
このように従来からのパターン認識装置では、パターン
認識処理や単語検索における精度上の問題、単語検索の
効率上の問題等が多々残されており、高い信頼性の下で
のパターン認識を安定して行うことが困難であった。(Problems to be Solved by the Invention) As described above, conventional pattern recognition devices have many problems with accuracy in pattern recognition processing and word searches, and problems with word search efficiency, making it difficult to achieve high reliability. It was difficult to perform pattern recognition stably under these conditions.
本発明は上述した課題を解決するためのもので、パター
ン認識精度や単語検索精度の向上、さらには単語検索効
率の向上を効果的に図って信頼性を大幅アップさせるこ
とのできるパターン認識装置の提供を目的としている。The present invention is intended to solve the above-mentioned problems, and is to provide a pattern recognition device that can effectively improve pattern recognition accuracy and word search accuracy, as well as improve word search efficiency and significantly increase reliability. intended to provide.
[発明の構成]
(課題を解決するための手段)
第1の発明は上記した目的を達成するために、入力パタ
ーンを読取るパターン読取手段と、このパターン読取手
段により読取られた入力パターンと標準パターンとの類
似度を示す評価点を複数のレベル毎に算出して入力パタ
ーンの認工をそれぞれについて行うパターン認識手段と
、このパターン認識手段により算出された各レベル毎の
評価点に基づいて最適パターンを選別する最適パターン
選別手段とを具備したものである。[Structure of the Invention] (Means for Solving the Problems) In order to achieve the above-mentioned object, the first invention provides a pattern reading means for reading an input pattern, and an input pattern and a standard pattern read by the pattern reading means. A pattern recognition means that calculates evaluation points indicating the degree of similarity for each level and recognizes the input pattern for each level, and an optimal pattern based on the evaluation points for each level calculated by this pattern recognition means. The present invention is equipped with an optimum pattern selection means for selecting the optimum pattern.
また第2の発明は、入力パターンを読取るパターン読取
手段と、このパターン読取手段により読取られた入力パ
ターンと標準パターンとの類似度を示す評価点を複数の
レベル毎に算出して入力パターンの認識をそれぞれにつ
いて行うパターン認識手段と、予め単語が格納された単
語格納手段と、パターン認識手段の認識結果から各文字
毎に該評価点の高いものを優先的に集めて単語検索のた
めのキーワードを作成し、このキーワードに基づいて単
語格納手段に対する単語検索を行う単語検索手段とを具
備したものである。The second invention also provides a pattern reading means for reading an input pattern, and a method for recognizing the input pattern by calculating evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern for each of a plurality of levels. a pattern recognition means for each character, a word storage means in which words are stored in advance, and a keyword for word search by preferentially collecting characters with high evaluation scores for each character from the recognition results of the pattern recognition means. and word search means for searching for words in the word storage means based on the keywords created.
またさらに第3の発明は、入力パターンを読取るパター
ン読取手段と、このパターン読取手段により読取られた
入力パターンを認識するパターン認識手段と、予め単語
が格納された単語格納手段と、パターン認識手段の認識
結果から単語検索のためのキーワードを作成し、このキ
ーワードと単語格納手段に格納された単語とを所定数の
文字列毎に照合して、その照合一致回数が高い単語を最
終的な単語検索結果として優先して出力する単語検索手
段とを具備したものである。Furthermore, the third invention includes a pattern reading means for reading an input pattern, a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, a word storage means in which words are stored in advance, and a pattern recognition means. A keyword for word search is created from the recognition results, and this keyword is compared with the words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings, and the word with the highest number of matches is used for the final word search. It is equipped with a word search means for outputting the results with priority.
さらに第4の発明は、入力パターンを読取るパターン読
取手段と、このパターン読取手段により読取られた入力
パターンを認識するパターン認識手段と、予め単語が格
納された単語格納手段と、パターン認識手段の認識結果
から単語検索のためのキーワードを作成し、このキーワ
ードに基づいて単語格納手段を検索する第1の単語検索
手段と、この第1の単語検索手段より出力された各単語
とキーワードとを各文字毎にそれぞれ照合し、一致した
文字数の多い単語を最終的な単語検索結果として優先し
て出力する第2の単語検索手段とを具備したものである
。Furthermore, a fourth invention provides pattern reading means for reading an input pattern, pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, word storage means in which words are stored in advance, and recognition of the pattern recognition means. A first word search means that creates a keyword for word search from the result and searches the word storage means based on this keyword; and a first word search means that searches the word storage means based on the keyword; and a second word search means that compares each word and outputs the word with the largest number of matching characters as the final word search result.
またさらに第5の発明は、入力パターンを読取るパター
ン読取手段と、このパターン読取手段により読取られた
入力パターンと標準パターンとの類似度を示す評価点を
算出して入力パターンの認識を行うパターン認識手段と
、予め単語が格納された単語格納手段と、パターン認識
手段の認識結果から単語検索のためのキーワードを作成
し、このキーワードに基づいて単語格納手段を検索する
第1の単語検索手段と、この第1の単語検索手段により
検索された各単語における各文字毎の評価点の累=1を
、それぞれ検索単語文字数とキーワド文字数との多い方
の数で割り、その値が高い方を最終的な単語検索結果と
して優先して出力する第2の単語検索手段とを具備した
ものである。Furthermore, a fifth invention includes a pattern reading means for reading an input pattern, and a pattern recognition for recognizing the input pattern by calculating an evaluation score indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern. means, a word storage means in which words are stored in advance, and a first word search means that creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means and searches the word storage means based on the keyword; The cumulative evaluation score for each character in each word searched by this first word search means = 1 is divided by the larger number of search word characters and keyword characters, and the higher value is used as the final score. and a second word search means that outputs the word search results preferentially.
第6の発明は、上述した第3の発明と第4の発明とを組
合せてなるものである。The sixth invention is a combination of the third invention and the fourth invention described above.
第7の発明は、上述した第3の発明と第5の発明とを組
合せてなるものである。The seventh invention is a combination of the third invention and the fifth invention described above.
第8の発明は上述した第3〜第5の発明を組合せてなる
ものである。The eighth invention is a combination of the third to fifth inventions described above.
第9の発明は、上述した第2〜第5の発明を組合せてな
るものである。The ninth invention is a combination of the second to fifth inventions described above.
第10の発明は、複数の文字からなる画像を入力して画
像信号を出力する画像入力手段と、画像信号を入力して
各文字画像のそれぞれに対応して適当な画像処理を行う
ことにより、各文字毎に複数の文字画像パターンをそれ
ぞれ出力する画像処理手段と、複数の文字画像パターン
のそれぞれについて予め用意された標準パターンとの類
似度を示す評価点を算出して、その評価点に基づいて各
文字の認識を行うパターン認識手段と、予め文字列から
なる単語が格納された単語格納手段と、パターン認識手
段の認識結果から各文字毎に評価点の高い文字候補を選
択し、それらの文字候補を組合せて文字列を生成し、こ
の文字列をキーワードとして前記単語検索手段に対する
単語検索を行う単語検索手段とを具備したものである。The tenth invention provides an image input means that inputs an image consisting of a plurality of characters and outputs an image signal, and inputs the image signal and performs appropriate image processing corresponding to each character image. An image processing means that outputs a plurality of character image patterns for each character, and an evaluation score indicating the similarity between each of the plurality of character image patterns and a standard pattern prepared in advance, and based on the evaluation score. a pattern recognition means for recognizing each character; a word storage means in which words consisting of character strings are stored in advance; character candidates with high evaluation scores are selected for each character from the recognition results of the pattern recognition means; The apparatus further comprises word search means for generating a character string by combining character candidates and performing a word search on the word search means using this character string as a keyword.
第11の発明は、上述した第10の発明において、画像
入力手段から前記画像信号を入力して各文字画像のそれ
ぞれに対し予め設定された複数のスライスレベルで二値
化することにより、各文字毎に複数の文字画像パターン
をそれぞれ出力する画像処理手段を備えてなるものであ
る。An 11th invention is based on the above-mentioned 10th invention, by inputting the image signal from the image input means and binarizing it at a plurality of preset slice levels for each character image. The apparatus is equipped with image processing means that outputs a plurality of character image patterns for each character image pattern.
第12の発明は、入力パターンを読取るバタン読取手段
と、このパターン読取手段により読取られた入力パター
ンを認識するパターン認識手段と、予め単語が所定の種
類毎にグループ分けして格納された単語格納手段と、パ
ターン認識手段の認識結果から単語検索のためのキーワ
ードを作成するとともにこのキーワードを構成する文字
列の種類を識別し、その識別結果に基づいて、単語格納
手段の対応するグループを対象に単語検索を行う単語検
索手段とを具備したものである。The twelfth invention provides a button reading means for reading an input pattern, a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, and a word storage in which words are grouped and stored in advance according to predetermined types. A keyword for word search is created from the recognition result of the means and the pattern recognition means, and the type of character string that constitutes this keyword is identified, and based on the identification result, the corresponding group of the word storage means is targeted. and a word search means for performing a word search.
第13の発明は、入力パターンを読取るパターン読取手
段と、このパターン読取手段により読取られた入力パタ
ーンを認識するパターン認識手段と、予め単語が所定の
種類毎にグループ分けして格納された単語格納手段と、
パターン認識手段の認識結果から単語検索のためのキー
ワードを作成するとともにこのキーワードを構成する文
字列の種類を識別し、その識別結果に基づいて、単語格
納手段の対応するグループを対象とした単語検索を、予
め定義された各単語種類毎の優先順位に従って行う単語
検索手段とを具備したものである。The thirteenth invention provides a pattern reading means for reading an input pattern, a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, and a word storage in which words are stored in advance in groups according to predetermined types. means and
A keyword for word search is created from the recognition result of the pattern recognition means, the type of character string that constitutes this keyword is identified, and based on the identification result, a word search is performed for the corresponding group of the word storage means. The present invention is equipped with a word search means for performing the following in accordance with predefined priorities for each type of word.
第14の発明は、入力パターンを読取るパターン読取手
段と、このパターン読取手段により読取られた入力パタ
ーンを認識するパターン認識手段と、予め単語が格納さ
れた単語格納手段と、パターン認識手段の認識結果から
単語検索のためのキーワードを作成するキーワード作成
手段と、このキーワード作成手段により作成されたキー
ワードと単語格納手段に格納されている各単語とを各文
字毎にそれぞれ照合し、一致した文字数の多い単語を最
終的な単語検索結果として優先して出力する単語検索手
段とを具備したものである。The fourteenth invention provides a pattern reading means for reading an input pattern, a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, a word storage means in which words are stored in advance, and a recognition result of the pattern recognition means. A keyword creation means for creating a keyword for a word search from and a word search means for outputting words with priority as final word search results.
第15の発明は、入力パターンを読取るバタン読取手段
と、このパターン読取手段により読取られた入力パター
ンと標準パターンとの類似度を示す評価点を算出して該
入力パターンの認識を行うパターン認識手段と、予め単
語が格納された単語格納手段と、パターン認識手段の認
識結果から一語検索のためのキーワードを作成するキー
ワード作成手段と、このキーワード作成手段により作成
されたキーワードと単語格納手段に格納されている各単
語における各文字毎の該評価点の累計を、それぞれ検索
単語文字数とキーワード文字数との多い方の数で割り、
その値が高い方を最終的な単語検索結果として優先して
出力する単語検索手段とを具備したものである。A fifteenth invention provides a button reading means for reading an input pattern, and a pattern recognition means for recognizing the input pattern by calculating an evaluation score indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern. , a word storage means in which words are stored in advance, a keyword creation means for creating a keyword for a single word search from the recognition result of the pattern recognition means, and a keyword created by the keyword creation means and stored in the word storage means. Divide the cumulative total of evaluation points for each character in each word by the larger number of search word characters and keyword characters, respectively.
The device is equipped with a word search means that outputs the higher value as the final word search result with priority.
(作 用)
第1の発明のパターン認識装置では、パターン認識手段
が、パターン読取手段より入力された入力パターンと標
準パターンとの類似度を示す評価点を複数のレベル毎に
算出して入力パターンの認識をそれぞれについて行い、
続いて、最適パターン選別手段が、このパターン認識手
段により算出された各レベル毎の評価点に基づいて最適
パターンを選別するので、入力パターンの濃淡等に係わ
らず正確な認識結果を得ることができ、これによりパタ
ーン認識性能の向上を図れる。(Function) In the pattern recognition device of the first invention, the pattern recognition means calculates evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern input from the pattern reading means and the standard pattern for each of a plurality of levels, and evaluates the input pattern. recognition of each,
Subsequently, the optimum pattern selection means selects the optimum pattern based on the evaluation score for each level calculated by the pattern recognition means, so that accurate recognition results can be obtained regardless of the shading of the input pattern. , thereby improving pattern recognition performance.
第2の発明では、パターン認識手段が、パターン読取手
段より入力された入力パターンと標桑パターンとの類似
度を示す評価点を複数のレベル毎に算出して入力パター
ンの認識をそれぞれについて行い、続いて、単語検索手
段が、このパターン認識手段の認識結果から各文字毎に
該評価点の高いものを優先的に集めて単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードに基づいて単語格
納手段に対する単語検索を行うので、最適単語をより優
れた信頼性で単語格納手段より抽出することができる。In the second invention, the pattern recognition means calculates evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern inputted by the pattern reading means and the signpost pattern for each of a plurality of levels, and recognizes the input pattern for each of the plurality of levels. Next, the word search means creates a keyword for word search by preferentially collecting characters with high evaluation scores for each character from the recognition results of the pattern recognition means, and based on this keyword, the word storage means Since a word search is performed for the word, the optimum word can be extracted from the word storage means with higher reliability.
また第3の発明では、単語検索手段が、パターン認識手
段の認識結果から単語検索のためのキワードを作成し、
このキーワードと単語格納手段に格納された単語とを所
定数の文字列毎に照合して、その照合一致回数が高い単
語を最終的な単語検索結果として優先して出力するので
、単語格納手段から最適単語をさらに絞って抽出するこ
とが可能となる。また、検索された単語からさらに別の
データ検索等を行う場合においては余分なデータ検索時
間を短縮することも1iJ能である。Further, in the third invention, the word search means creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means,
This keyword is compared with the words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings, and the words with a high number of matching matches are prioritized and output as the final word search results. It becomes possible to further narrow down and extract the most suitable words. Furthermore, when performing another data search based on the searched word, it is also possible to shorten the extra data search time.
さらに第4の発明では、第1の単語検索手段において、
パターン認識手段の認識結果から単語検索のためのキー
ワードを作成し、このキーワードに基づいて単語格納手
段から単語を検索した後、第2の単語検索手段が、この
第1の単語検索手段より検索された各単語とキーワー・
ドとを各文字毎にそれぞれ照合し、一致した文字数の多
い単語を最終的な単語検索結果として優先して出力する
ので、上述した第3の発明と同様の効果を奏することが
できる。Furthermore, in the fourth invention, in the first word search means,
After creating a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means and searching for a word from the word storage means based on this keyword, the second word search means searches the word from the first word search means. Each word and keyword
Since the word with a large number of matching characters is output preferentially as the final word search result, the same effect as the third invention described above can be achieved.
第5の発明では、第1の単語検索手段において、まずパ
ターン認識手段の認詭結果から単語検索のためのキーワ
ードを作成し、このキーワードに基づいて単語格納手段
の検索を行う。この後、第2の単語検索手段において、
第1の単語検索手段により検索された各単語における各
文字毎の評価点の累計を、それぞれその単語文字数とキ
ーワード文字数との多い方の数で割り、その値が高い方
を最終的な単語検索結果として優先して出力するようし
たので、信頼性の高い単語評価値を安定してご)4るこ
とが可能となり、優れた正解率で単語検索を行うことが
可能となる。In the fifth invention, the first word search means first creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means, and searches the word storage means based on this keyword. After this, in the second word search means,
The cumulative total of evaluation points for each character in each word searched by the first word search means is divided by the number of characters in that word or the number of keyword characters, whichever is larger, and the higher value is used for the final word search. Since the results are prioritized and output, it becomes possible to stably obtain highly reliable word evaluation values, and it becomes possible to perform word searches with an excellent accuracy rate.
第6の発明では、第1の単語検索手段において、まずパ
ターン認識手段の認識結果から単語検索のためのキーワ
ードを作成した後、このキーワードと単語格納手段に格
納された単語とを所定数の文字列毎に照合し、その照合
一致回数が高い単語を優先して出力する。この後、第2
の単語検索手段において、第1の単語検索手段より検索
された各単語とキーワードとを各文字毎にそれぞれ照合
し、一致した文字数の多い単語を最終的な単語検索結果
として優先して出力するので、より一致度の高い単語を
絞って単語格納手段から抽出することができ、パターン
認識性能の向上を図れる。In the sixth invention, the first word search means first creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means, and then combines the keyword and the word stored in the word storage means into a predetermined number of characters. Each column is compared, and words with a high number of matching matches are prioritized and output. After this, the second
In the word search means, each word searched by the first word search means and the keyword are compared character by character, and words with a large number of matched characters are outputted with priority as the final word search result. , words with a higher degree of matching can be extracted from the word storage means, and pattern recognition performance can be improved.
第7の発明では、第1の単語検索手段において、まずパ
ターン認識手段の認識結果から単語検索のためのキーワ
ードを作成した後、このキーワードと単語格納手段に格
納された単語とを所定数の文字列毎に照合し、その照合
一致回数が高い単語を優先して出力する。この後、第2
の単語検索手段において、第1の単語検索手段により検
索された各単語における各文字毎の評価点の累計を、そ
れぞれ検索単語文字数とキーワード文字数との多い方の
数で割り、その値が高い方を最終的な単語検索結果とし
て優先して出力するようにしたので、信頼性の高い単語
評価値を安定して得ることが可能になるとともに、より
一致度の高い単語を絞って単語格納手段から抽出するこ
とができ、パターン認識性能の向上を図れる。In the seventh invention, the first word search means first creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means, and then combines the keyword and the word stored in the word storage means into a predetermined number of characters. Each column is compared, and words with a high number of matching matches are prioritized and output. After this, the second
In the word search means, the cumulative total of evaluation points for each character in each word searched by the first word search means is divided by the greater number of the number of search word characters and the number of keyword characters, and the higher the value. As the final word search results are prioritized and output, it is possible to stably obtain highly reliable word evaluation values, and to narrow down the words with a higher degree of matching and output them from the word storage means. It is possible to improve pattern recognition performance.
第8の発明では、第1の単語検索手段において、まずパ
ターン認識手段の認識結果から単語検索のためのキーワ
ードを作成した後、このキーワードと単語格納手段に格
納された単語とを所定数の文字列毎に照合し、その照合
一致回数が高い単語を検索結果として優先して出力する
。この後、第2の単語検索手段において、第1のtIi
語検索手段により検索された各単語とキーワードとを各
文字毎にそれぞれ照合し、一致した文字数の多い単語を
検索結果として優先して出力する。続いて第3の単語検
索手段は、第2の単語検索手段により検索された各単語
における各文字毎の評価点の累計を、それぞれ検索単語
文字数とキーワード文字数との多い方の数で割り、その
値が高い方を最終的な単語検索結果として優先して出力
するので、上述した第6および第7の発明の場合と同様
あるいはそれ以上の効果を得ることができる。In the eighth invention, the first word search means first creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means, and then combines the keyword and the word stored in the word storage means into a predetermined number of characters. Each column is compared, and words with a high number of matching matches are prioritized and output as search results. After this, in the second word search means, the first tIi
Each word searched by the word search means and the keyword are compared character by character, and the word with the largest number of matching characters is given priority and output as a search result. Next, the third word search means divides the cumulative total of evaluation points for each character in each word searched by the second word search means by the larger number of the search word characters and the keyword characters, respectively. Since the one with the higher value is output with priority as the final word search result, it is possible to obtain effects similar to or even better than those of the sixth and seventh inventions described above.
第9の発明では、パターン認識手段において、入力パタ
ーンと標準パターンとの類似度を示す評価点を複数のレ
ベル毎に算出して入力パターンの認識をそれぞれについ
て行うことによりキーワードを作成する。この後、第1
の単語検索手段において、パターン認識手段の認識結果
から単語検索のためのキーワードを作成した後、このキ
ーワードと単語格納手段に格納されたi11語とを所定
数の文字列毎に照合し、その照合一致回数が高い単語を
検索結果として優先して出力する。この後、第2の単語
検索手段が、この第1の単語検索手段より検索された各
単語とキーワードとを各文字毎にそれぞれ照合し、一致
した文字数の多い単語を単語検索結果として優先して出
力する。さらに第3の単語検索手段は、この第2の単語
検索手段にょり検索された各単語における各文字毎の評
価点の累計を、それぞれ検索単語文字数とキーワード文
字数との多い方の数で割り、その値が高い方を最終的な
単語検索結果として優先して出力するのでするので、上
述した発明の場合よりさらに信頼性の高い単語検索を行
うことが可能となり、パターン認識性能の大幅な向上を
図れる。In the ninth invention, the pattern recognition means generates keywords by calculating evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern and the standard pattern for each of a plurality of levels and recognizing each input pattern. After this, the first
In the word search means, after creating a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means, this keyword is compared with i11 words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings, and the comparison is performed. Prioritize and output words with a high number of matches as search results. Thereafter, the second word search means compares each word searched by the first word search means with the keyword, character by character, and gives priority to words with a large number of matching characters as word search results. Output. Further, the third word search means divides the cumulative evaluation score for each character in each word searched by the second word search means by the larger of the number of search word characters and the number of keyword characters, respectively. Since the one with the higher value is given priority and output as the final word search result, it becomes possible to perform a more reliable word search than in the case of the above-mentioned invention, and significantly improves pattern recognition performance. I can figure it out.
第10の発明では、画1象処理手段において、まず画像
入力手段から入力された画像信号から、各文字画像のそ
れぞれに対応して適当な画像処理を行うことにより、各
文字毎に複数の文字画像パターンをそれぞれ生成する。In the tenth invention, the image one-image processing means first performs appropriate image processing corresponding to each character image from the image signal input from the image input means, thereby producing a plurality of characters for each character. Generate image patterns respectively.
この後、パターン認識手段において、前記複数の文字画
像パターンのそれぞれについて予め用意された標準パタ
ーンとの類似度を示す評価点を算出して、その評価点に
基づいて各文字の認識を行い、さらに単語検索手段にお
いてパターン認識手段の認識結果から各文字毎に評価点
の高い文字候補を選択し、それらの文字候補を組合せて
文字列を生成し、この文字列をを行うようにしたので、
第1および第2の発明と同様の効果を得ることができる
。Thereafter, the pattern recognition means calculates an evaluation score indicating the degree of similarity with a standard pattern prepared in advance for each of the plurality of character image patterns, and recognizes each character based on the evaluation score. The word search means selects a character candidate with a high evaluation score for each character from the recognition result of the pattern recognition means, combines these character candidates to generate a character string, and performs the processing of this character string.
Effects similar to those of the first and second inventions can be obtained.
また第11の発明では、上述した第10の発明における
画像処理手段において、画像人力手段から入力された画
像信号から、各文字画像のそれぞれに対し予め設定され
た複数のスライスレベルで二値化することにより、各文
字毎に複数の文字画像パターンをそれぞれ生成するよう
にしている。Furthermore, in the eleventh invention, the image processing means in the tenth invention described above binarizes the image signal input from the image processing means at a plurality of slice levels preset for each character image. By doing so, a plurality of character image patterns are generated for each character.
第12の発明では、単語格納手段に予めilt語を所定
の種類毎にグループ分けして格納しておき、単語検索手
段において、パターン認識手段の認識結果から単語検索
のためのキーワードを作成した後、このキーワードを構
成する文字列の種類を識別して、その識別結果に基づい
て、単語格納手段の対応するグループを対象に単語検索
を行うようにしたので、単語格納手段内の単語数が非常
に多い場合でも、その単語検索は、キーワードを構成す
る文字列の種類に応じたグループのみを対象に行うこと
ができるので、単語検索の大幅な向上を図ることが可能
となる。In the twelfth invention, the word storage means stores ILT words in advance in groups according to predetermined types, and the word search means creates keywords for word search from the recognition results of the pattern recognition means. , the type of string that constitutes this keyword is identified, and based on the identification result, a word search is performed for the corresponding group in the word storage means, so the number of words in the word storage means is very large. Even if there are many keywords, the word search can be performed only on groups according to the type of character strings that make up the keyword, making it possible to significantly improve the word search.
さらに第13の発明のパターン認識装置では、単語格納
手段に予め単語を所定の種類毎にグループ分けして格納
しておき、単語検索手段においてパターン認識手段の認
識結果から単語検索のためのキーワードを作成した後、
このキーワードを構成する文字列の種類を識別して、そ
の識別結果に基づいて、単語格納手段の対応するグルー
プを対象とした単語検索を、予め定義された各単語種類
毎の優先順位に従って行うようにしたので、出現頻度の
高い単語についての検索を優先して行うことにより、限
られた時間内での処理をより有効に進めることができる
。Furthermore, in the pattern recognition device of the thirteenth invention, the word storage means stores words in advance in groups according to predetermined types, and the word search means selects keywords for word search from the recognition results of the pattern recognition means. After creating
The type of character string that constitutes this keyword is identified, and based on the identification result, a word search is performed for the corresponding group of word storage means according to a predefined priority order for each word type. Therefore, by giving priority to searching for words that appear frequently, processing can proceed more effectively within a limited time.
第14の発明では、まずパターン認識手段が、パターン
読取手段により読取られた入力パターンを認識し、この
後、パターン認識手段の認識結果から、キーワード作成
手段がll1語検索のためのキーワードを作成する。そ
して単語検索手段が、このキーワード作成手段により作
成されたキーワドと単語格納手段に格納されている各1
1語とを各文字毎にそれぞれ照合し、一致した文字数の
多い単語を最終的な単語検索結果として優先して出力す
る。In the fourteenth invention, first, the pattern recognition means recognizes the input pattern read by the pattern reading means, and then, from the recognition result of the pattern recognition means, the keyword creation means creates a keyword for ll1 word search. . Then, the word search means uses the keyword created by the keyword creation means and each keyword stored in the word storage means.
Each character is compared with one word, and the word with the largest number of matching characters is prioritized and output as the final word search result.
したがって、本発明によれば、上述した第3の発明およ
び第4の発明と同様の効果を奏することができる。Therefore, according to the present invention, the same effects as the third and fourth inventions described above can be achieved.
第15の発明では、まずパターン認識手段か、パターン
読取手段により読取られた入力パターンを認識し、この
後、パターン認識手段の認識結果から、キーワード作成
手段が単語検索のためのキーワードを作成する。そして
単語検索手段が、このキーワード作成手段により作成さ
れたキーワードと単語格納手段に格納されている各単語
における各文字毎の該評価点の累計を、それぞれ検索単
語文字数とキーワード文字数との多い方の数で割り、そ
の値が高い方を最終的な単語検索結果として優先して出
力する。In the fifteenth invention, the input pattern read by the pattern recognition means or the pattern reading means is first recognized, and then the keyword creation means creates a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means. Then, the word search means calculates the cumulative total of evaluation points for each character in the keyword created by the keyword creation means and each word stored in the word storage means, based on the number of characters in the search word and the number of keyword characters, whichever is larger. Divide by a number and output the higher value as the final word search result.
よって本発明によれば、上述した第5の発明と同等の効
果を得ることができる。Therefore, according to the present invention, effects equivalent to those of the fifth invention described above can be obtained.
(実施例)
以下、本発明の実施例を図面にWづいて詳細に説明する
。(Example) Hereinafter, an example of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
第1図は本発明に係る一実施例のパターン認識装置を採
用した郵便番号読取装置の構成を示すブロック図である
。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a postal code reading device that employs a pattern recognition device according to an embodiment of the present invention.
同図に示すように、この郵便番号読取装置は、住所や郵
便番号等の記録された郵便書状Pを光学的に走査してそ
の書状P面上の文字パターン認識機構を読取る読取部1
1と、読増部11からの入力文字パターンと標準パター
ンとの類似度を示す評価点を文字の濃淡等に関係して予
め設定された複数のスライスレベルで算出しつつ文字認
識を行う文字認識部12と、予め文字列からなる単語が
格納された単語辞書13と、文字認識部12で得た文字
候補群と単語区切情報から各文字毎に評価点の高い文字
候補を選択し、これらの文字候補を組合せて文字列から
なるキーワードを作成し、このキーワードに基づいて単
語辞書13に対する単語検索を行う単語検索部14と、
各住所毎のコドデータが保存された住所データベース1
5と、単語検索部14で得た単語に基づいて住所データ
ベース15の検索を行うデータベース検索部16とを備
えてパターン認識機構が構成されている。As shown in the figure, this postal code reading device includes a reading unit 1 that optically scans a postal letter P on which an address, a postal code, etc. are recorded, and reads a character pattern recognition mechanism on the surface of the letter P.
1, and character recognition that performs character recognition while calculating evaluation points indicating the degree of similarity between the input character pattern from the reading amplification unit 11 and the standard pattern at a plurality of preset slice levels related to the shading of characters, etc. 12, a word dictionary 13 in which words consisting of character strings are stored in advance, and character candidates with high evaluation points for each character are selected from the character candidate group and word delimiter information obtained by the character recognition unit 12, and these a word search unit 14 that combines character candidates to create a keyword consisting of a character string, and performs a word search in the word dictionary 13 based on this keyword;
Address database 1 where code data for each address is saved
5, and a database search unit 16 that searches the address database 15 based on the words obtained by the word search unit 14, forming a pattern recognition mechanism.
さらにこの実施例装置は、読取部11において読取られ
た郵便書状Pを住所コード毎に仕訳して格納するための
スタッカ部18と、読取り後の郵便書状Pをスタッカ部
18に搬送する書状搬送部19と、データベース検索部
16から出力された住所コードに基づいて搬送中の郵便
書状Pを該当するスタッカに格納すべく書状搬送部19
を制御する搬送制御部17とを、上述したパターン認識
機構に付加装備してなっている。Furthermore, this embodiment apparatus includes a stacker section 18 for storing the postal letters P read by the reading section 11 in a journal for each address code, and a letter conveying section for conveying the read postal letters P to the stacker section 18. 19, and a letter conveyance unit 19 to store the postal letter P being conveyed in the corresponding stacker based on the address code output from the database search unit 16.
The pattern recognition mechanism described above is additionally equipped with a conveyance control section 17 for controlling the pattern recognition mechanism.
次にこの実施例装置の動作を第2図のフローチャートを
用いて説明する。Next, the operation of this embodiment apparatus will be explained using the flowchart of FIG.
まず読取部11は郵便書状P面上の文字パターンイメー
ジを光学的に読取り、そのパターンイメージデータをA
/D変換を介して文字認識部12に転送する(ステップ
201)。First, the reading unit 11 optically reads the character pattern image on the side of the postal letter P, and converts the pattern image data into A.
/D conversion to the character recognition unit 12 (step 201).
この後、文字認識部12は、文字の濃淡等に関係して予
め設定された複数のスライスレベルで、込力文字パター
ンと標準パターンとの類似度を示)、1′″
す評価点を算出しつつ各文字毎の認識を行い、その認識
結果である第1から第4までの文字コードデータと単語
区切情報をそれぞれ単語検索部14に送る(ステップ2
02)。Thereafter, the character recognition unit 12 calculates an evaluation score of 1'', which indicates the degree of similarity between the input character pattern and the standard pattern, at a plurality of preset slice levels related to the shading of the characters, etc. While doing so, each character is recognized, and the recognition results, the first to fourth character code data and word delimiter information, are sent to the word search unit 14 (step 2).
02).
第3図は郵便書状PにrROO,MJという単語文字列
が表記されていた場合の文字認識結果である第1から第
4までの文字候補と各候補に付された評価点を示してい
る。FIG. 3 shows the first to fourth character candidates and the evaluation points assigned to each candidate, which are the character recognition results when the word character string rROO, MJ is written on the postal letter P.
なお、この図において、パターン1群はそれぞれ通常の
評価レベルで得た文字候補とこれらの評価点、パターン
2群はそれぞれ文字が薄い場合を想定した評価レベルに
おいて得た文字候補とこれらの評価点を示している。In this figure, the first group of patterns is the character candidates obtained at the normal evaluation level and their evaluation scores, and the second group of patterns is the character candidates and their evaluation scores obtained at the evaluation level assuming the case where the characters are thin. It shows.
文字認識後、単語検索部14は、このようにして得た文
字候補群から、各文字毎に評価点の高い文字候補をそれ
ぞれ優先的に抽出して、単語区切情報に基づいて単語の
切出しを行って単語検索のためのキーワードを作成する
(ステップ203)。After character recognition, the word search unit 14 preferentially extracts character candidates with high evaluation points for each character from the character candidate group obtained in this way, and extracts words based on the word delimiter information. and create keywords for word search (step 203).
その際、同じ文字候補が第1候補として存在する場合は
高い方の評価点のみを残してこれを以降の処理に生かす
ようにする。At this time, if the same character candidate exists as the first candidate, only the higher evaluation score is left and used for subsequent processing.
第4図は第3図に示した認識結果から作成された第1か
ら第4までの文字列候補を示している。FIG. 4 shows first to fourth character string candidates created from the recognition results shown in FIG. 3.
この図に示すように、第3図に示した文字候補群からの
文字列候補作成の結果、ここでは第1候補としてrRO
ONJの文字列が得られる。As shown in this figure, as a result of creating character string candidates from the character candidate group shown in Figure 3, here rRO is the first candidate.
The character string ONJ is obtained.
この後単語検索部14は、この文字列をtli語検索の
ための牛−ワードとして、このキーワードと単語辞@1
3内の単語とを3文字列毎にマツチングしくステップ2
04) 、一致した単語を順次単語辞書13から抽出し
て所定のバッフ7メモリ上に蓄える(ステップ205)
。Thereafter, the word search unit 14 uses this character string as the ox-word for the tli word search, and uses this keyword and the word dictionary @1.
Step 2: Match the words in 3 every 3 character strings.
04) The matching words are sequentially extracted from the word dictionary 13 and stored in a predetermined buffer 7 memory (step 205).
.
なおこの単語検索は一般にトリグラム検索と呼ばれるも
のである。Note that this word search is generally called a trigram search.
すなわち、rROONJという文字列に対しては、rR
OOJ roONJ rONRJ rNROJの
4種類の3文字列を含む単語の検索が行われる。That is, for the character string rROONJ, rR
A search is performed for words containing four types of three-character strings: OOJ roONJ rONRJ rNROJ.
そして単語辞書13に格納された全ての単語とのマツチ
ングが終了すると(ステップ206)、続いて単語検索
部14は、バッファリングされた全ての単語についてそ
れぞれ評価値を求める(ステップ207)。When matching with all the words stored in the word dictionary 13 is completed (step 206), the word search unit 14 then obtains evaluation values for all the buffered words (step 207).
この単語評価値は、各文字の評価点の累計を単語の文字
数で割ることにより得られる。This word evaluation value is obtained by dividing the cumulative total of evaluation points for each character by the number of characters in the word.
例えば、単語候補としてrROOMJという単語がバッ
ファリングされた場合、この単語について単語評価値を
計算すると、
(90+98+98+88) / 4−92111E
Xとなる。For example, if the word rROOMJ is buffered as a word candidate, the word evaluation value for this word is calculated as (90+98+98+88) / 4-92111E
It becomes X.
このようにして、単語検索部14は、単語辞書13から
抽出された全ての単語について単語評価値を算出した後
、これらの中からその単語評価値の高い上位8単語を検
索結果として出力する(ステップ208)。In this way, the word search unit 14 calculates word evaluation values for all the words extracted from the word dictionary 13, and then outputs the top eight words with the highest word evaluation values as search results ( Step 208).
こうして選ばれた単語候補はデータベース検索部16に
送られ、このデータベース検索部16において、各単語
候補に対応するそれぞれの単語■Dコードをキーワード
として住所データベース15の検索を行う(ステップ2
09)。The word candidates selected in this way are sent to the database search unit 16, and the database search unit 16 searches the address database 15 using each word ■D code corresponding to each word candidate as a keyword (step 2).
09).
この後、住所データベース15の検索結果として出力さ
れた住所コードは、搬送制御部17に出力され、続いて
この搬送制御部17から当該住所コードに対応するスタ
ッカ制御信号がスタッカ部18に出力される。Thereafter, the address code output as a search result of the address database 15 is output to the conveyance control section 17, and subsequently, the conveyance control section 17 outputs a stacker control signal corresponding to the address code to the stacker section 18. .
スタッカ部18は、このスタッカ制御信号に基づいて書
状搬送部19により搬送されてきた郵便書状Pを該当す
るスタッカに格納する(ステップ210)。The stacker section 18 stores the postal letter P conveyed by the letter conveyance section 19 in the corresponding stacker based on this stacker control signal (step 210).
かくしてこの第1の発明に係る実施例装置によれば、文
字の濃淡等に関係して予め設定された複数のスライスレ
ベルで入力文字パターンとFj4Qパターンとの類似度
を示す評価点を算出しつつ各文字毎の認識を行い、これ
ら各文字毎の文字候補群から評価点の高いものを優先し
て集めて単語検索のためのキーワードを作成するように
したので、郵便書状Pに表記された文字の濃淡に係わら
ず正確に人力文字パターンの認識を行うことができる。Thus, according to the embodiment device according to the first invention, evaluation points indicating the similarity between the input character pattern and the Fj4Q pattern are calculated at a plurality of preset slice levels related to the shading of characters, etc. Since each character is recognized and keywords for word searches are created by collecting those with high evaluation points from the character candidate group for each character, the characters written on the postal letter P are Human character patterns can be accurately recognized regardless of their shading.
次に第2の実施例を説明する。Next, a second embodiment will be explained.
この実施例の郵便番号読取装置は、上述した実施例装置
に、新たな単語検索機能を有する単語検索部14を備え
てなっており、その他の構成部については第1図と同一
である。The postal code reading device of this embodiment is the same as the device of the above-described embodiment except that it includes a word search section 14 having a new word search function, and other components are the same as those in FIG.
すなわちこの実施例装置における単語検索部14は、文
字認識部12より得られた文字候補群から単語検索用の
キーワードを作成し、このキーワドと単語辞書13の単
語とを所定数の文字列毎に照合し、その照合一致回数が
多い単語を最終的な検索結果として優先して出力するよ
う構成されている。That is, the word search unit 14 in this embodiment device creates a keyword for word search from the character candidate group obtained from the character recognition unit 12, and searches this keyword and words in the word dictionary 13 for each predetermined number of character strings. It is configured so that the words with the highest number of matching matches are prioritized and output as the final search results.
この実施例の動作を第5図のフローチャートを用いて説
明する。The operation of this embodiment will be explained using the flowchart shown in FIG.
まず読取部11は郵便書状2面上の文字パターンイメー
ジを光学的に読取り、そのデータをA/D変換を介して
文字認識部12に転送する(ステップ501)。First, the reading section 11 optically reads character pattern images on two sides of a postal letter, and transfers the data to the character recognition section 12 via A/D conversion (step 501).
文字認識部12は、人力した文字パターンと標学パター
ンとの類似度を示す評価点を、例えば上述した複数の評
価レベルによる複合類似度法等により算出しつつ各文字
毎の認識を行い、その認識結果である第1から第4候補
までの文字コードデータと単語区切情報をそれぞれ単語
検索部14に送る(ステップ502)。The character recognition unit 12 recognizes each character while calculating evaluation points indicating the degree of similarity between the manually generated character pattern and the landmark pattern using, for example, the above-mentioned composite similarity method using a plurality of evaluation levels. The character code data and word delimiter information for the first to fourth candidates, which are the recognition results, are sent to the word search unit 14 (step 502).
この後、単語検索部14は、文字認識部12により得ら
れた文字候補群と単語区切情報から単語検索のための第
1から第4候補までのキーワードを作成する(不チップ
503)。Thereafter, the word search unit 14 creates keywords from the first to fourth candidates for word search from the character candidate group obtained by the character recognition unit 12 and the word delimiter information (non-chip 503).
続いて単語検索部14は、第1候補であるキーワードと
単語辞書13内の単語とを3文字列毎にマツチングしく
ステップ504)、一致した全ての単語を順次単語辞書
13から抽出して所定のデータバッファ上に蓄えるとと
もに(ステップ505)、各単語毎の一致回数をカウン
トバッファを用いてカウントする(ステップ506)。Next, the word search unit 14 matches the first candidate keyword and the words in the word dictionary 13 for every three character strings (Step 504), sequentially extracts all the matching words from the word dictionary 13, and searches them in a predetermined manner. The data is stored in the data buffer (step 505), and the number of matches for each word is counted using a count buffer (step 506).
なお、ここで検索の対象となる単語辞書13内の単語は
、キーワードの文字数に対し± 1の範囲の文字数から
なるものに限られる。Note that the words in the word dictionary 13 to be searched here are limited to words whose number of characters is within a range of ±1 to the number of characters of the keyword.
ここで、例えばrANGLEsJという文字列が単語検
索のためのキーワードとして得られた場合、このキーワ
ードから 3文字列毎に単語辞書13の単語とのマツチ
ングを行うと、第6図に示す1.議うに、キーワードに
おけるrANGJ rNGLJrGLEJ rLE
sJ rEsAJ rSANJの各3文字列で例え
ばrANGELESJやrBNGELESJという単語
と 4回一致し、キーワードと完全に等しい単語で6回
一致する。Here, for example, if the character string rANGLEsJ is obtained as a keyword for word search, if every three character strings from this keyword are matched with words in the word dictionary 13, 1. as shown in FIG. For discussion, the keywords rANGJ rNGLJrGLEJ rLE
For example, each of the three character strings sJ rEsAJ rSANJ matches the words rANGELESJ and rBNGELESJ four times, and the word exactly equal to the keyword matches six times.
すなわち、こうしてカウンタされた一致回数は、キーワ
ードとこれに基づいてバッファリングされた各単語との
一致度の高さを示している。That is, the number of matches counted in this way indicates the degree of matching between the keyword and each word buffered based on the keyword.
このようにして単語検索部14は単語辞書13内の全て
の単語とのマツチングを行って各単語毎の一致回数をカ
ウントした後(ステップ507)、一致回数に基づく各
単語候補の評価を行い(ステップ508)、これらの単
語候補の中から一致回数の多いものから順に上位所定数
番目までの単語を抽出して、単語IDコードに変換後、
これらをデータベース検索部16に出力する(ステップ
509)。In this way, the word search unit 14 performs matching with all words in the word dictionary 13 and counts the number of matches for each word (step 507), and then evaluates each word candidate based on the number of matches (step 507). Step 508), extract the top predetermined number of words from among these word candidates in descending order of the number of matches and convert them into word ID codes;
These are output to the database search unit 16 (step 509).
この後、データベース検索部16において、各単語ID
コードをキーワードとして住所データベス15の検索を
行う(ステップ510)。After this, in the database search unit 16, each word ID
The address database 15 is searched using the code as a keyword (step 510).
住所データベース15の検索結果として出力された住所
コードは、搬送制御部17に出力され、続いてこの搬送
制御部17から当該住所コードに対応するスタッカ制御
信号がスタッカ部18に出力される。The address code output as a search result of the address database 15 is output to the conveyance control section 17, and subsequently, the conveyance control section 17 outputs a stacker control signal corresponding to the address code to the stacker section 18.
スタッカ部18は、このスタッカ制御信号に基づいて書
状搬送部1つにより搬送されてきた郵便書状Pを該当す
るスタッカに格納する(ステップ511)。Based on this stacker control signal, the stacker section 18 stores the postal letter P conveyed by one letter conveyance section in the corresponding stacker (step 511).
かくしてこの第2の実施例装置によれば、単語検索のた
めのキーワードと単語辞書13内の単語とを3文字列毎
にマツチングして、その一致回数の多い単語候補を最終
的な検索単語として優先して出力するので、単語辞書1
3の中からより一致度の高い単語候補をさらに絞って抽
出することができ、これにより住所データベース15に
対するデータ検索効率の大幅な向上が図れる。Thus, according to the second embodiment, the keyword for word search and the words in the word dictionary 13 are matched every three character strings, and the word candidates with the highest number of matches are used as the final search word. Since priority is given to output, word dictionary 1
Word candidates with a higher degree of matching can be further narrowed down and extracted from among the word candidates with a higher degree of matching, thereby greatly improving the data search efficiency for the address database 15.
次に第3の実施例を説明する。Next, a third embodiment will be described.
この実施例装置は、上述した第2の実施例装置に、さら
に新たな単語検索機能を有する単語検索部14を備えて
なっており、その他の構成部については第1図に示した
通りである。This embodiment device is the same as the second embodiment device described above, and further includes a word search unit 14 having a new word search function, and the other components are as shown in FIG. .
すなイっちこのil1語検索部14は、キーワードと単
語辞書13の単語とを所定数の文字列毎にマツチングし
、一致回数の最も高い各単語候補を、さらにキーワード
と各文字毎に照合して、一致した文字数の高い単語を最
終的な検索単語として優先して出力するよう構成されて
いる。Sunaicchiko's il1 word search unit 14 matches keywords and words in the word dictionary 13 for each predetermined number of character strings, and further matches each word candidate with the highest number of matches for each keyword and each character. Then, the word with the highest number of matching characters is output with priority as the final search word.
次に、この実施例装置における単語検索の流れを第7図
のフローチャートを用いて説明する。Next, the flow of word search in this embodiment device will be explained using the flowchart of FIG.
なお、このフローチャートにおけるステップ709まで
の処理は第5図におけるステップ509までの処理と同
一であるため説明を省略する。Note that the processing up to step 709 in this flowchart is the same as the processing up to step 509 in FIG. 5, so a description thereof will be omitted.
ステップ709において、キーワードと単語辞書13内
の単語との3文字列毎のマツチングの結果から、一致回
数の高い単語候補が単語辞書13から抽出された後、次
に単語検索部14は、これらの単語候補の中からさらに
一致度の高い単語候補を選択するため、キーワードと各
単語候補との1文字毎のマツチングを行う(ステップ7
10)。In step 709, word candidates with a high number of matches are extracted from the word dictionary 13 based on the results of matching every three character strings between keywords and words in the word dictionary 13. In order to select a word candidate with a higher degree of matching from among the word candidates, the keyword and each word candidate are matched character by character (step 7).
10).
この後、単語検索部14はこのマツチングの結果から、
−成文字数か高い上位所定数番1夕1までの単語候補を
データベース検索のためのキーワードとして最終的に残
して、その他の単語候補を足切りする(ステップ711
)。After this, the word search unit 14 uses the results of this matching to
- Word candidates up to a predetermined number with the highest number of characters are left as keywords for database search, and other word candidates are cut off (step 711).
).
例えば、郵便書状PにrsUITEJという文字列が表
記されているとき、rSULTEJ等の誤った文字がキ
ーワードとして得られた場合、3文字列毎の単語辞書1
3の単語とのマツチングの結果、2回の一致回数が最大
となり、その単語候補としてrsUITEJを始めとし
てrULTERAJ rRALTESJ等の非常に多
くの単語が抽出される。For example, when the character string rsUITEJ is written on the postal letter P, if an incorrect character such as rSULTEJ is obtained as a keyword, the word dictionary 1 for every 3 character strings
As a result of matching with word 3, the number of matches of 2 becomes the maximum, and a large number of words such as rsUITEJ, rULTERAJ, rRALTESJ, etc. are extracted as word candidates.
これらの単語候補とキーワードとをさらに 1文字毎に
マツチングすると、rULTERAJ rRALTE
SJ等の単語とは1文字も一致せず、rsUITEJと
いう単語と 4文字で一致するという結果が得られる。When these word candidates and keywords are further matched character by character, rULTERAJ rRALTE
The result is that not a single character matches words such as SJ, but four characters match the word rsUITEJ.
したがって、この場合、最終的にrsUITEJという
単語を含む上位所定数番目までの単語がデ−タベース検
索のためのキーワードとして単語険歯部14から出力さ
れる。Therefore, in this case, a predetermined number of uppermost words including the word rsUITEJ are finally outputted from the word index section 14 as keywords for database search.
かくしてこの第3の実施例によれば、トリグラム検索か
ら得た単語候補の中からさらに一致度の高い単語候補を
最終的な検索単語として絞り込めるので、以降のデータ
ベース検索・における余分な検索時間を短縮することが
できる。Thus, according to this third embodiment, word candidates with a higher degree of matching can be narrowed down as the final search words from among the word candidates obtained from the trigram search, thereby saving extra search time in subsequent database searches. Can be shortened.
なおこの実施例では、トリグラム検索で得た単語候補の
中からさらに一致度の高い単語候補を紋り込む装置につ
いて説明したが、トリグラム検索は行わずに文字認識結
果の組合せにより得られたキーワードと単語辞書13の
単語とを直接各文字毎に照合して最終的な最適単語を選
別するようにしてもよい。In this example, we have described a device that embeds word candidates with a higher degree of matching from word candidates obtained through a trigram search. The final optimal word may be selected by directly comparing each character with the words in the word dictionary 13.
次に第4の実施例を説明する。Next, a fourth embodiment will be described.
この実施例装置は、上述した第2の実施例の装置に、新
たな単語評価値算出機能を持つ単語検索部14を備えて
なっており、その他の構成部については第1図と同一で
ある。This embodiment device is the same as the device of the second embodiment described above, except that it is equipped with a word search section 14 having a new word evaluation value calculation function, and other components are the same as those in FIG. .
すなわち、この実施例における単語検索部14は、単語
候補における各文字毎の評価点の累計を、単語文字数と
キーワード文字数の多い方の数で割り、その値が高い方
の単語候補を最終的な検索単語としてデータベース検索
部16に優先して出力するよう構成されている。That is, the word search unit 14 in this embodiment divides the cumulative evaluation score for each character in the word candidates by the number of word characters or the number of keyword characters, whichever is larger, and selects the word candidate with the higher value as the final word candidate. It is configured to be output as a search word with priority to the database search unit 16.
次にこの実施例装置における単語評価値算出の流れを説
明する。Next, the flow of word evaluation value calculation in this embodiment device will be explained.
ます、キーワードと単語辞書13内の単語との3文字列
毎のトリグラム検索により、複数の単語候補が単語辞書
13から抽出される。First, a plurality of word candidates are extracted from the word dictionary 13 by trigram search for every three character strings between the keyword and the word in the word dictionary 13.
この後、各単語候補における各文字毎の評価点の累計か
らそれぞれの単語評価値を求める。Thereafter, each word evaluation value is determined from the cumulative total of evaluation points for each character in each word candidate.
この単語評価値の求め方は次の通りである。The method for obtaining this word evaluation value is as follows.
例えば、[R00NJというキーワードに対し単語辞書
13からrROOMJという単語候補が抽出された場合
、両者の文字数は等しいので、この単語の各文字の評価
点の累計を文字数で割り、これを当該単語候補の単語評
価値とする。For example, if the word candidate rROOMJ is extracted from the word dictionary 13 for the keyword [R00NJ, the number of characters in both words is the same, so divide the cumulative evaluation score of each character of this word by the number of characters, and divide this by the number of characters of the word candidate. Use word evaluation value.
すなわち、この場合、
(90+98+98+88) / 4−9211EX
となる。That is, in this case, (90+98+98+88) / 4-9211EX
becomes.
また単語候補として「ROOMsJが抽出された場合、
両者の文字数が違うことから次のようにして単語評価値
を求める。Also, if “ROOMsJ” is extracted as a word candidate,
Since the number of characters is different between the two, the word evaluation value is determined as follows.
まずキーワードrROONJと単語候補rR0OMSJ
とをそれぞれ先頭文字を合せて各文字間の評価点を求め
る。First, the keyword rROONJ and the word candidate rROOMSJ
Find the evaluation score between each character by matching the first characters of each.
この場合、 R: R、、−9011EX O: O、、−98111EX O: O−、−9811EX N : M −= 88 HEX となる。in this case, R: R,, -9011EX O: O,,-98111EX O: O-, -9811EX N: M - = 88 HEX becomes.
次に先頭の評価点から後方の文字の評価点を順次加算し
て行く。この場合は短い文字長分加算する。Next, the evaluation points of the following characters are sequentially added starting from the first evaluation point. In this case, add the shorter character length.
この結果、
R: R−9011EX・90112XO: 0−98
111EX−128)IEXO: 0 ・9811EX
−1cOIIEXN : M−8811EX−248H
EX次にキーワードrROONJと単語候補rR0OM
SJのそれぞれの最後の文字を合せて各文字の評価点を
求める。As a result, R: R-9011EX/90112XO: 0-98
111EX-128) IEXO: 0 ・9811EX
-1cOIIEXN: M-8811EX-248H
EX Next keyword rROONJ and word candidate rROOM
Find the evaluation score for each letter by combining the last letters of SJ.
この場合、 R: 0−5011EX O: O、、−9811EX O: M 、、−501[EX N : S −= 50111EX となる。in this case, R: 0-5011EX O: O,,-9811EX O: M ,,-501[EX N: S -= 50111EX becomes.
次に最後の評価点から前方の文字の評価点を順次加算し
て行く。Next, starting from the last evaluation point, the evaluation points of the preceding characters are sequentially added.
この結果、
R: 0−50112X−18811EXO: 0−9
811EX−138HEXO: M−5011EX−A
OIIEXN : 5−50 HEX−5011EXと
なる。As a result, R: 0-50112X-18811EXO: 0-9
811EX-138HEXO: M-5011EX-A
OIIEXN: 5-50 HEX-5011EX.
次に、これら 2通りの方法で得た値のうち、先頭を合
せて求められた側の値をそれぞれ後方に1列ずらして、
これらを最後の文字を合せて求められた側の各値と 1
対1で対応付けてそれぞれの和を求める。Next, among the values obtained by these two methods, the values obtained by combining the first values are shifted backward by one column, and
Each value of the side obtained by combining these with the last letter and 1
Find the sum of each in a one-to-one correspondence.
すなわち、
188 HEX −188HEX
90112X+ 138 t(EX −1cII HE
X128 HEX + AOIIEX−1c811EX
IcQ IIEX + 50 !IEX−21011
EX241i 11EX −2411112
Xとなる。That is, 188 HEX -188HEX 90112X+ 138 t(EX -1cII HE
X128 HEX + AOIIEX-1c811EX
IcQ IIEX + 50! IEX-21011
EX241i 11EX-2411112
It becomes X.
そしてこの中の最大値(248+1EX )を評価点の
累計とする。Then, the maximum value (248+1EX) is taken as the cumulative total of evaluation points.
この累計に対する単語評価値の算出は、まずrROOM
sJの文字数で累計を割り、この値に補正点としてA
IIEXを加えて行われる。To calculate the word evaluation value for this cumulative total, first rROOM
Divide the cumulative total by the number of characters in sJ, and add A to this value as a correction point.
This is done by adding IIEX.
したがって、この場合の単語評価値は、(2411EX
+50 HEX) / 5+A HEX −7E I
IEXとなる。Therefore, the word evaluation value in this case is (2411EX
+50 HEX) / 5+A HEX -7E I
Becomes IEX.
この後、この単語評価値と上述したrROOMJに対し
て算出された評価値(92)IEX)とを比較し、高い
方の単語候補を最終的な検索単語とする。Thereafter, this word evaluation value is compared with the evaluation value (92) IEX) calculated for rROOMJ described above, and the word candidate with the higher value is determined as the final search word.
上述した単語評価値の算出方法をまとめると次のように
なる。The method for calculating the word evaluation value described above can be summarized as follows.
■候補文字長−キーワード長の場合
評価値−(各文字の評価点の総和)/(文字長)*第1
〜4候補の中に文字候補がなかった場合、デフォルト値
(5011EX)を与える。■Candidate character length - In the case of keyword length, evaluation value - (sum of evaluation points for each character) / (character length) * 1st
If there is no character candidate among the ~4 candidates, a default value (5011EX) is given.
■候補文字長−キーワード長± 1の場合* 1
評価値−3um (候補文字長、キーワード長)/W
ax (候補文字長、キーワード長)+補正点(^1
11シX)
* l 前方と後方それぞれ2方向から、評価点をMi
n (候補文字長、キーワード長)分加えて行き、そ
の前方からの累計を後方に 1文字分ずらして加えたと
きの最大値
+ 後方からの評価点の累計
************
Sum (候補文字長、キーワード長)−Max P
S(1)
(1≦1≦M+1)
Psi(1)−Σ 5(n)−前方からの評価点の累計
n+1
PS2(1)−Σ 5(n)−後方からの評価点の累A
10+1
但し H−旧n(Lngl補) 、Log(キーワー
ド))Log(率)二*列の文字長
5(n)−n文字目の評制点
PS(1) −PSI(1−1)+PS2(1)
2≦ 1≦間−PS2(1) I−1
−Psi(1) l−M+1かくしてこ
の実施例装置によれば、単語候補の各文字の評価点の累
計を、キーワード文字数と単語文字数の多い方の数で割
ってこれを単語評価値とすることにより、各単語候補の
的確な単語評価値を安定して得ることが可能となり、正
確な単語検索結果を得ることができる。■ Candidate character length - keyword length ± 1 case * 1 Evaluation value - 3um (candidate character length, keyword length) / W
ax (candidate character length, keyword length) + correction point (^1
11 shi
Maximum value when adding n (candidate character length, keyword length) and adding the cumulative total from the front by shifting it one character backwards + Cumulative evaluation points from the rear ********* *** Sum (candidate character length, keyword length) - Max P
S (1) (1≦1≦M+1) Psi (1) - Σ 5 (n) - Cumulative evaluation points from the front n+1 PS2 (1) - Σ 5 (n) - Cumulative A of evaluation points from the rear
10 + 1 However, H - old n (Lngl supplement), Log (keyword)) Log (rate) 2 * character length of string 5 (n) - rating point of nth character PS (1) -PSI (1-1) + PS2 (1)
Between 2≦1≦-PS2(1) I-1
-Psi(1) l-M+1 Thus, according to this embodiment device, the cumulative total of evaluation points for each character of a word candidate is divided by the number of keyword characters or the number of word characters, whichever is larger, and this is used as the word evaluation value. This makes it possible to stably obtain accurate word evaluation values for each word candidate, and to obtain accurate word search results.
なおこの実施例における単語検索は、トリグラム検索を
行う装置のみに限定されるものではなく、その他の装置
、例えば第1の実施例と組合せて用いることも可能であ
る。Note that the word search in this embodiment is not limited to a device that performs a trigram search, but can also be used in combination with other devices, such as the first embodiment.
次に第5の実施例を説明する。Next, a fifth embodiment will be described.
この実施例の郵便番号読取装置は、前記第1図の構成に
おいて、単語辞書13は、単語登録領域がトリグラム検
索単語テーブル、直接t11語テーブル、数字単語テー
ブル、特殊単語テーブル等の複数のグループに分けられ
てなっており、単語検索部14は、キーワードを構成す
る文字列の文字数と文字種類を識別し、これらの識別結
果にバづいて単語辞書13内の対応する種類の単語テー
ブルを決定して、その単語テーブルを対象にキーワード
に基づく単語検索を行うよう構成されている。In the postal code reading device of this embodiment, the word dictionary 13 has the configuration shown in FIG. The word search unit 14 identifies the number of characters and character types of the character strings constituting the keyword, and determines the corresponding type of word table in the word dictionary 13 based on these identification results. The system is configured to perform word searches based on keywords in the word table.
なお、上述したトリグラム検索単語テーブルは、同一の
3文字列を含んだ単語群で 1つのグループを構成して
おり、さらにその3文字列部分が単語のどの位置に含ま
れているかによってもグループ分けされている。In addition, in the trigram search word table mentioned above, one group is made up of words that contain the same three-character string, and the words are further divided into groups according to the position of the word in which the three-character string part is included. has been done.
次にこの実施例装置における単語検索処理を第8図のフ
ローチャートを用いて説明する。Next, word search processing in this embodiment will be explained using the flowchart of FIG.
まず文字認識部12より各文字毎の認識結果である文字
候補群と単語区切情報が人力されると、単語検索部14
は、これらの文字候補群の中から各文字毎に評価点の高
い文字コードを抽出し、さらに単語区切情報に基づいて
1単語分のキーワードを作成する(ステップ801)
。First, when the character recognition unit 12 manually inputs character candidate groups and word delimiter information, which are the recognition results for each character, the word search unit 14
extracts the character code with the highest evaluation score for each character from these character candidate groups, and further creates a keyword for one word based on the word delimiter information (step 801).
.
第9図はその文字認識結果の一例を示している。FIG. 9 shows an example of the character recognition results.
この図に示されるように、文字認識部12から出力され
る文字コードは、数字、英字文字、英小文字、特殊文字
の4種類であり、しかも各文字毎の候補はそれぞれ第1
から第4候補からなっている。そしてこれらの各文字候
補はそれぞれ標準パターンとの類似度を示す評価点を持
っている。As shown in this figure, the character codes output from the character recognition unit 12 are of four types: numbers, alphabetic characters, lowercase English characters, and special characters, and the candidates for each character are the first
It consists of the fourth candidate. Each of these character candidates has an evaluation score that indicates the degree of similarity to the standard pattern.
そしてこれらの文字候補群から作成される各キーワード
は、それぞれ4文字以上の英字列からなるトリグラム検
索単語、3文字以下の英字列からなる直接単語、6桁以
下の数字列や序数からなる数字単語、それ以外の特殊単
語のいずれかに属すものとされている。Each keyword created from these character candidates is a trigram search word consisting of an alphabetic string of 4 or more characters, a direct word consisting of an alphabetic string of 3 or less characters, and a numeric word consisting of a numeric string or ordinal number of 6 digits or less. , and other special words.
さてキーワード作成後、次にtli語検索部14はこの
キーワードからその文字数と文字種類を識別し、このキ
ーワードが上述したトリグラム検索単語、直接単語、数
字単語、特殊単語のいずれに属するものかを判断する(
ステップ802)。After creating the keyword, the tli word search unit 14 identifies the number and type of characters from this keyword, and determines whether this keyword belongs to the above-mentioned trigram search word, direct word, number word, or special word. do(
Step 802).
そしてキーワードがトリグラム検索単語であると判断さ
れた場合(ステップ803)、単語辞書13内のトリグ
ラム検索単語テーブルを対象に単語のトリグラム検索を
行う(ステップ8o4)。If it is determined that the keyword is a trigram search word (step 803), a trigram search for the word is performed in the trigram search word table in the word dictionary 13 (step 8o4).
なおここでのトリグラム検索は、まずキーワードと単語
との間で一致する 3文字列部分が、各文字列9同一位
置に存在する単語候補を全てトリグラム検索単語テーブ
ルから抽出し、さらに照合する 3文字列の位置をキー
ワードにおいて1つずつずらして各単語候補とマツチン
グし、それぞれの一致回数を各単語毎にカウントして、
その一致回数が最も多い単語を第1候捕として得ること
でなされる。In addition, in the trigram search here, first, all word candidates where the 3-character string part that matches the keyword and the word exists at the same position in each character string 9 are extracted from the trigram search word table, and then the 3-character strings that match are compared. Shift the position of the column one by one in the keyword and match each word candidate, count the number of matches for each word,
This is done by obtaining the word with the largest number of matches as the first candidate.
またステップ805において当該キーワードが直接単語
であると判断された場合、単語辞書13内の直接単語テ
ーブルを対象に単語の検索を行う(ステップ806)。If it is determined in step 805 that the keyword is a direct word, a word search is performed in the direct word table in the word dictionary 13 (step 806).
なお、この直接単語は3文字以下の英字列であるため、
構成可能な文字列の種類は合計27の3乗個である。こ
のことから、検索結果として得られるべき単語IDコー
ドは27種類の英字コードから計算により直接求められ
る。したがって直接単語の検索はこの単語IDコードが
直接単語テーブルに存在するか否かを調べ、存在した場
合にその単語IDコードを単語候補として出力する。In addition, since this direct word is an alphabetic string of 3 characters or less,
The number of types of character strings that can be constructed is a total of 27 cubed. From this, the word ID code to be obtained as a search result can be directly calculated from the 27 types of alphabetic codes. Therefore, in the direct word search, it is checked whether this word ID code exists in the direct word table, and if it exists, the word ID code is output as a word candidate.
またステップ807において当該キーワードが数字単語
であると判断された場合(ステップ8゜6)、単語辞書
13内の数字単語テーブルを対象にこの数字単語の検索
を行う(ステップ8o7)。If it is determined in step 807 that the keyword is a numeric word (step 8o6), the numeric word table in the word dictionary 13 is searched for this numeric word (step 8o7).
なお、この数字単語の検索結果として得られるべき単語
IDコードもr OJがら「9」までの数字コードから
計算によって直接求められる。Note that the word ID code to be obtained as a search result for this numerical word can also be directly calculated from the numerical codes from rOJ to "9".
以上のようにしてトリグラム検索単語、直接単語、数字
単語の検索を行う。Trigram search words, direct words, and numeric words are searched in the above manner.
一方、特殊単語の検索は、出現頻度が低いので、ステッ
プ809〜812の如く上述した各単語の検索処理を全
て終えた後まとめて行うようにする。On the other hand, since the frequency of appearance of special words is low, searches for special words are performed at once after all of the above-mentioned search processes for each word have been completed, as in steps 809-812.
この特殊fit語はそれぞれの文字コードがASCII
コードで昇順となるようtit語IDコードとともに特
殊単語テーブルに登録されており、検索はバイナリサー
チで行う。This special fit word has an ASCII character code.
They are registered in the special word table along with tit word ID codes in ascending order by code, and searches are performed using binary search.
かくしてこの実施例装置によれば、キーワードを構成す
る文字列の文字数や文字種類等の種類に応じて、単語辞
書13内において検索対象となる単語テーブルを判断し
、それぞれの単語テーブルに応じた単語検索を行うよう
にしたので、単語検索速度の大幅なアップを効果的に図
ることができる。Thus, according to this embodiment, the word table to be searched in the word dictionary 13 is determined according to the number of characters, character type, etc. of the character string constituting the keyword, and the word according to each word table is determined. Since the search is performed, the word search speed can be effectively increased significantly.
また出現頻度の低い特殊単語等については、出現頻度の
高いその他の種類の単語検索を終えた後まとめて行うよ
うにしたので、限られた時間内において処理を行う場合
等において、重要な単語についての処理残しを減すこと
ができる。In addition, special words that appear with low frequency are searched at once after completing searches for other types of words with high frequency of appearance, so when processing is performed within a limited time, it is possible to search for important words. It is possible to reduce the amount of unprocessed items.
なお、この実施例では、特殊単語の検索をトリグラム検
索単語、直接i1を語および数字単語の検索語の種類に
偏りがある場合等、必要に応じてその他の種類の単語に
もそれぞれ優先順位を付け、それぞれの優先順位に従っ
て各種類毎に単語検索を行ってもよい。In addition, in this embodiment, if there is a bias in the types of search words such as trigram search words for special words, words and numeric words for direct i1, etc., other types of words are also prioritized as necessary. It is also possible to perform a word search for each type according to its priority order.
また、以上の実施例では文字パターンの認識について説
明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例
えば音声等により人力されたパターンを認識する装置に
おいても同様に用いることができる。Furthermore, although the above embodiments have been described regarding the recognition of character patterns, the present invention is not limited thereto, and can be similarly used, for example, in an apparatus that recognizes patterns manually inputted by voice or the like.
以上幾つかの実施例を述べたが、これら各実施例は様々
な組合せで用いることが可能である。Although several embodiments have been described above, each of these embodiments can be used in various combinations.
[発明の効果]
以上説明したように本発明のパターン認識装置によれば
、パターン認識精度や単語検索精度の向上、さらには単
語検索効率の向上を効果的に図って信頼性を大幅アップ
させることができる。[Effects of the Invention] As explained above, according to the pattern recognition device of the present invention, it is possible to effectively improve pattern recognition accuracy, word search accuracy, and further improve word search efficiency, thereby significantly increasing reliability. Can be done.
第1図は第1の実施例のパターン認識装置を採用した郵
便番号読取装置の構成を説明するためのブロック図、第
2図は第1図の郵便番号読取装置におけるパターン認識
処理の流れを示すフローチャート、第3図は第1図にお
ける文字認識部で得られた文字蚊補群と評価点の例を示
す図、第4図は第3図の文字認識結果から作成されたキ
ーワードを示す図、第5図は第2の実施例の単語検索処
理の流れを示すフローチャート、第6図はその実施例に
おけるトリグラム検索の結果を示す図、第7図は第3の
実施例の単語検索処理の流れを示すフローチャート、第
8図は第4の実施例における単語検索処理の流れを示す
フローチャー1・、第9図はその実施例における文字認
識結果を示す図、第10図は従来の郵便番号読取装置の
(1が成を説明するためのブロック図である。
11・・・読取部、12・・・文字認識部、13・・・
単語辞書、14・・・単語険歯部。
出願人 株式会社 東芝Fig. 1 is a block diagram for explaining the configuration of a postal code reading device that employs the pattern recognition device of the first embodiment, and Fig. 2 shows the flow of pattern recognition processing in the postal code reading device of Fig. 1. Flowchart, FIG. 3 is a diagram showing examples of character complement groups and evaluation points obtained by the character recognition section in FIG. 1, FIG. 4 is a diagram showing keywords created from the character recognition results in FIG. 3, Figure 5 is a flowchart showing the flow of word search processing in the second embodiment, Figure 6 is a diagram showing the results of trigram search in that embodiment, and Figure 7 is the flow of word search processing in the third embodiment. 8 is a flowchart showing the flow of word search processing in the fourth embodiment, FIG. 9 is a diagram showing the character recognition results in that embodiment, and FIG. 10 is a conventional postal code reading method. 1 is a block diagram for explaining the configuration of the device. 11...reading unit, 12...character recognition unit, 13...
Word dictionary, 14...word sharp teeth section. Applicant: Toshiba Corporation
Claims (15)
パターン読取手段により読取られた入力パターンと標準
パターンとの類似度を示す評価点を複数のレベル毎に算
出して前記入力パターンの認識をそれぞれについて行う
パターン認識手段と、このパターン認識手段により算出
された各レベル毎の評価点に基づいて最適パターンを選
別する最適パターン選別手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(1) A pattern reading means for reading an input pattern, and evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern are calculated for each of a plurality of levels, and recognition of the input pattern is performed for each of the plurality of levels. What is claimed is: 1. A pattern recognition device comprising: pattern recognition means for performing the pattern recognition; and optimal pattern selection means for selecting the optimal pattern based on evaluation points for each level calculated by the pattern recognition means.
パターン読取手段により読取られた入力パターンと標準
パターンとの類似度を示す評価点を複数のレベル毎に算
出して前記入力パターンの認識をそれぞれについて行う
パターン認識手段と、予め単語が格納された単語格納手
段と、 前記パターン認識手段の認識結果から各文字毎に該評価
点の高いものを優先的に集めて単語検索のためのキーワ
ードを作成し、このキーワードに基づいて前記単語格納
手段に対する単語検索を行う単語検索手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(2) A pattern reading means for reading an input pattern, and evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern are calculated for each of a plurality of levels, and recognition of the input pattern is performed for each of the plurality of levels. a word storage means in which words are stored in advance, and a keyword for word search by preferentially collecting characters with high evaluation scores for each character from the recognition results of the pattern recognition means. , word search means for performing a word search on the word storage means based on the keyword, a pattern recognition device characterized in that it comprises:
パターン読取手段により読取られた入力パターンを認識
するパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードと前記単語格納手
段に格納された単語とを所定数の文字列毎に照合して、
その照合一致回数が高い単語を最終的な単語検索結果と
して優先して出力する単語検索手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(3) pattern reading means for reading an input pattern, pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, word storage means in which words are stored in advance, and words from the recognition results of the pattern recognition means. Creating a keyword for search, comparing this keyword with the words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings,
A pattern recognition device comprising: word search means for preferentially outputting a word with a high number of matching matches as a final word search result;
パターン読取手段により読取られた入力パターンを認識
するパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードに基づいて前記単
語格納手段を検索する第1の単語検索手段と、 この第1の単語検索手段より出力された各単語と前記キ
ーワードとを各文字毎にそれぞれ照合し、一致した文字
数の多い単語を最終的な単語検索結果として優先して出
力する第2の単語検索手段と、を具備したことを特徴と
するパターン認識装置。(4) a pattern reading means for reading an input pattern; a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means; a word storage means in which words are stored in advance; and a word from the recognition result of the pattern recognition means. a first word search means that creates a keyword for search and searches the word storage means based on the keyword; and a first word search means that searches the word storage means based on the keyword; 2. A pattern recognition device comprising: a second word search means for comparing each of the words with a large number of matching characters, and outputting a word having a large number of matching characters with priority as a final word search result.
パターン読取手段により読取られた入力パターンと標準
パターンとの類似度を示す評価点を算出して該入力パタ
ーンの認識を行うパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードに基づいて前記単
語格納手段を検索する第1の単語検索手段と、 この第1の単語検索手段により検索された各単語におけ
る各文字毎の該評価点の累計を、それぞれ検索単語文字
数とキーワード文字数との多い方の数で割り、その値が
高い方を最終的な単語検索結果として優先して出力する
第2の単語検索手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(5) a pattern reading means for reading an input pattern; a pattern recognition means for recognizing the input pattern by calculating an evaluation point indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern; a word storage means storing words; a first word search means for creating a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means and searching the word storage means based on the keyword; The cumulative total of evaluation points for each character in each word searched by the word search means 1 is divided by the larger number of search word characters and keyword characters, and the higher value is used as the final word search. A pattern recognition device comprising: a second word search means for outputting results with priority;
パターン読取手段により読取られた入力パターンと標準
パターンとの類似度を示す評価点を算出して該入力パタ
ーンの認識を行うパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードと前記単語格納手
段に格納された単語とを所定数の文字列毎に照合して、
その照合一致回数が高い単語を優先して出力する第1の
単語検索手段と、この第1の単語検索手段より出力され
た各単語と前記キーワードとを各文字毎にそれぞれ照合
し、一致した文字数の多い単語を最終的な単語検索結果
として優先して出力する第2の単語検索手段と、を具備
したことを特徴とするパターン認識装置。(6) a pattern reading means for reading an input pattern; a pattern recognition means for recognizing the input pattern by calculating an evaluation point indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern; A word storage means in which words are stored, and a keyword for word search is created from the recognition result of the pattern recognition means, and this keyword is matched with the words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings. do,
a first word search means that prioritizes and outputs words with a high number of matching matches; and a first word search means that compares each word output from the first word search means with the keyword for each character, and the number of matched characters. 2. A pattern recognition device comprising: a second word search means for preferentially outputting words with a large number of words as final word search results.
パターン読取手段により読取られた入力パターンを認識
するパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードと前記単語格納手
段に格納された単語とを所定数の文字列毎に照合して、
その照合一致回数が高い単語を優先して出力する第1の
単語検索手段と、この第1の単語検索手段により検索さ
れた各単語における各文字毎の該評価点の累計を、それ
ぞれ検索単語文字数とキーワード文字数との多い方の数
で割り、その値が高い方を最終的な単語検索結果として
優先して出力する第2の単語検索手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(7) pattern reading means for reading an input pattern, pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means, word storage means in which words are stored in advance, and words from the recognition results of the pattern recognition means. Creating a keyword for search, comparing this keyword with the words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings,
A first word search means that prioritizes and outputs words with a high number of matching matches; and a first word search means that outputs words with a high number of matches, and calculates the total number of evaluation points for each character in each word searched by the first word search means, and calculates the number of characters in the search word. and a second word search means that divides the keyword by the larger number of characters and outputs the higher value as the final word search result with priority.
パターン読取手段により読取られた入力パターンと標準
パターンとの類似度を示す評価点を算出して該入力パタ
ーンの認識を行うパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードと前記単語格納手
段に格納された単語とを所定数の文字列毎に照合して、
その照合一致回数が高い単語を優先して出力する第1の
単語検索手段と、この第1の単語検索手段より出力され
た各単語と前記キーワードとを各文字毎にそれぞれ照合
し、一致した文字数の多い単語を優先して出力する第2
の単語検索手段と、 この第2の単語検索手段により検索された各単語におけ
る各文字毎の該評価点の累計を、それぞれ検索単語文字
数とキーワード文字数との多い方の数で割り、その値が
高い方を最終的な単語検索結果として優先して出力する
第3の単語検索手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(8) a pattern reading means for reading an input pattern; a pattern recognition means for recognizing the input pattern by calculating an evaluation point indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern; A word storage means in which words are stored, and a keyword for word search is created from the recognition result of the pattern recognition means, and this keyword is matched with the words stored in the word storage means for each predetermined number of character strings. do,
a first word search means that prioritizes and outputs words with a high number of matching matches; and a first word search means that compares each word output from the first word search means with the keyword for each character, and the number of matched characters. The second option that prioritizes and outputs words with a large number of
The cumulative total of the evaluation points for each character in each word searched by the second word search means and the second word search means is divided by the larger number of search word characters and keyword characters, and the value is calculated as follows: A pattern recognition device comprising: a third word search means for outputting higher word search results with priority given to higher word search results.
パターン読取手段により読取られた入力パターンと標準
パターンとの類似度を示す評価点を複数のレベル毎に算
出して前記入力パターンの認識をそれぞれについて行う
パターン認識手段と、予め単語が格納された単語格納手
段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成し、このキーワードと前記単語格納手
段に格納された単語とを所定数の文字列毎に照合して、
その照合一致回数が高い単語を優先して出力する第1の
単語検索手段と、この第1の単語検索手段より出力され
た各単語と前記キーワードとを各文字毎にそれぞれ照合
し、一致した文字数の多い単語を優先して出力する第2
の単語検索手段と、 この第2の単語検索手段により検索された各単語におけ
る各文字毎の該評価点の累計を、それぞれ検索単語文字
数とキーワード文字数との多い方の数で割り、その値が
高い方を最終的な単語検索結果として優先して出力する
第3の単語検索手段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(9) A pattern reading means for reading an input pattern, and evaluation points indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern are calculated for each of a plurality of levels, and recognition of the input pattern is performed for each of the plurality of levels. a word storage means in which words are stored in advance, a keyword for word search is created from the recognition result of the pattern recognition means, and this keyword and the word stored in the word storage means are predetermined. Match each string of numbers,
a first word search means that prioritizes and outputs words with a high number of matching matches; and a first word search means that compares each word output from the first word search means with the keyword for each character, and the number of matched characters. The second option that prioritizes and outputs words with a large number of
The cumulative total of the evaluation points for each character in each word searched by the second word search means and the second word search means is divided by the larger number of search word characters and keyword characters, and the value is calculated as follows: A pattern recognition device comprising: a third word search means for outputting higher word search results with priority given to higher word search results.
出力する画像入力手段と、 前記画像信号を入力して前記各文字画像のそれぞれに対
応して適当な画像処理を行うことにより、前記各文字毎
に複数の文字画像パターンをそれぞれ出力する画像処理
手段と、 前記複数の文字画像パターンのそれぞれについて予め用
意された標準パターンとの類似度を示す評価点を算出し
て、その評価点に基づいて前記各文字の認識を行うパタ
ーン認識手段と、 予め文字列からなる単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から前記各文 字毎に
該評価点の高い文字候補を選択し、それらの文字候補を
組合せて文字列を生成し、この文字列をキーワードとし
て前記単語検索手段に対する単語検索を行う単語検索手
段と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(10) an image input means for inputting an image consisting of a plurality of characters and outputting an image signal; and inputting the image signal and performing appropriate image processing corresponding to each of the character images; An image processing means that outputs a plurality of character image patterns for each character, and an evaluation point indicating the degree of similarity between each of the plurality of character image patterns and a standard pattern prepared in advance. a pattern recognition means for recognizing each character based on the recognition results; a word storage means in which words made up of character strings are stored in advance; and a character candidate with a high evaluation score for each character based on the recognition result of the pattern recognition means. A pattern recognition device comprising: word search means for selecting a character string, combining the character candidates to generate a character string, and performing a word search on the word search means using the character string as a keyword.
出力する画像入力手段と、 前記画像信号を入力して前記各文字画像のそれぞれに対
し予め設定された複数のスライスレベルで二値化するこ
とにより、前記各文字毎に複数の文字画像パターンをそ
れぞれ出力する画像処理手段と、 前記複数の文字画像パターンのそれぞれについて予め用
意された標準パターンとの類似度を示す評価点を算出し
て、その評価点に基づいて前記各文字の認識を行うパタ
ーン認識手段と、 予め文字列からなる単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から前記各文字毎に該
評価点の高い文字候補を選択し、それらの文字候補を組
合せて文字列を生成し、この文字列をキーワードとして
前記単語検索手段に対する単語検索を行う単語検索手段
と、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(11) Image input means for inputting an image consisting of a plurality of characters and outputting an image signal; and inputting the image signal and binarizing it at a plurality of preset slice levels for each of the character images. By doing so, the image processing means outputs a plurality of character image patterns for each of the characters, and an evaluation score indicating the degree of similarity between each of the plurality of character image patterns and a standard pattern prepared in advance is calculated. , a pattern recognition means that recognizes each character based on the evaluation score; a word storage means in which words consisting of character strings are stored in advance; and a pattern recognition means that recognizes the evaluation score for each character based on the recognition result of the pattern recognition means. a word search means that selects character candidates with a high value, generates a character string by combining these character candidates, and performs a word search on the word search means using this character string as a keyword; recognition device.
認識するパターン認識手段と、 予め単語が所定の種類毎にグループ分けして格納された
単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成するとともにこのキーワードを構成す
る文字列の種類を識別し、その識別結果に基づいて、前
記単語格納手段の対応するグループを対象に単語検索を
行う単語検索手段と、を具備したことを特徴とするパタ
ーン認識装置。(12) a pattern reading means for reading an input pattern; a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means; a word storage means in which words are stored in advance in groups according to predetermined types; A keyword for word search is created from the recognition result of the pattern recognition means, the type of character string that constitutes this keyword is identified, and based on the identification result, a word is created for the corresponding group of the word storage means. A pattern recognition device comprising: word search means for performing a search.
認識するパターン認識手段と、 予め単語が所定の種類毎にグループ分けして格納された
単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成するとともにこのキーワードを構成す
る文字列の種類を識別し、その識別結果に基づいて、前
記単語格納手段の対応するグループを対象とした単語検
索を、予め定義された各単語種類毎の優先順位に従って
行う単語検索手段と、 を具備した、ことを特徴とするパターン認識装置。(13) a pattern reading means for reading an input pattern; a pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means; a word storage means for storing words grouped in advance by predetermined types; Create a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means, identify the type of character string that constitutes this keyword, and target the corresponding group of the word storage means based on the identification result. A pattern recognition device comprising: word search means for performing a word search according to a predefined priority order for each word type.
認識するパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成するキーワード作成手段と、 このキーワード作成手段により作成されたキーワードと
前記単語格納手段に格納されている各単語とを各文字毎
にそれぞれ照合し、一致した文字数の多い単語を最終的
な単語検索結果として優先して出力する単語検索手段と
、 を具備したことを特徴とするパターン認識装置。(14) pattern reading means for reading an input pattern; pattern recognition means for recognizing the input pattern read by the pattern reading means; word storage means in which words are stored in advance; and words from the recognition results of the pattern recognition means. a keyword creation means for creating a keyword for a search, and a keyword created by the keyword creation means and each word stored in the word storage means, each character-by-character compared, and a word with a large number of matched characters. A pattern recognition device comprising: a word search means for preferentially outputting a word search result as a final word search result;
標準パターンとの類似度を示す評価点を算出して該入力
パターンの認識を行うパターン認識手段と、 予め単語が格納された単語格納手段と、 前記パターン認識手段の認識結果から単語検索のための
キーワードを作成するキーワード作成手段と、 このキーワード作成手段により作成されたキーワードと
前記単語格納手段に格納されている各単語における各文
字毎の該評価点の累計を、それぞれ検索単語文字数とキ
ーワード文字数との多い方の数で割り、その値が高い方
を最終的な単語検索結果として優先して出力する単語検
索手段と、を具備したことを特徴とするパターン認識装
置。(15) pattern reading means for reading an input pattern; pattern recognition means for recognizing the input pattern by calculating an evaluation point indicating the degree of similarity between the input pattern read by the pattern reading means and a standard pattern; a word storage means storing words; a keyword creation means for creating a keyword for word search from the recognition result of the pattern recognition means; and a keyword created by the keyword creation means and the keyword stored in the word storage means. The cumulative total of evaluation points for each character in each word is divided by the larger number of search word characters and keyword characters, and the word with the higher value is prioritized and output as the final word search result. A pattern recognition device comprising a search means.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63302692A JP2845463B2 (en) | 1988-11-30 | 1988-11-30 | Pattern recognition device |
| DE3938627A DE3938627A1 (en) | 1988-11-30 | 1989-11-21 | Pattern recognition system - uses comparison of read data signals with stored reference valves |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63302692A JP2845463B2 (en) | 1988-11-30 | 1988-11-30 | Pattern recognition device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02148277A true JPH02148277A (en) | 1990-06-07 |
| JP2845463B2 JP2845463B2 (en) | 1999-01-13 |
Family
ID=17912045
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63302692A Expired - Fee Related JP2845463B2 (en) | 1988-11-30 | 1988-11-30 | Pattern recognition device |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2845463B2 (en) |
| DE (1) | DE3938627A1 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19836767C1 (en) * | 1998-08-13 | 1999-11-18 | Siemens Ag | Processing of items to be returned to sender |
-
1988
- 1988-11-30 JP JP63302692A patent/JP2845463B2/en not_active Expired - Fee Related
-
1989
- 1989-11-21 DE DE3938627A patent/DE3938627A1/en not_active Withdrawn
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2845463B2 (en) | 1999-01-13 |
| DE3938627A1 (en) | 1990-05-31 |
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| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |