JPH02148277A - パターン認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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。

（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。

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。

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。

次にこの装置の動作を説明する。

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。

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。

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。

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
。

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。

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。

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。

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。

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
。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

［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。

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。

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。

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
。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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
。

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。

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。

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
。

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。

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。

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。

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。

（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
。

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
。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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）
。

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。

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。

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）。

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。

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。

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）。

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）。

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。

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）。

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。

次に第２の実施例を説明する。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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）。

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）。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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。

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）。

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。

次に第３の実施例を説明する。

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。

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。

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。

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。

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）。

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
）。

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。

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。

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。

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。

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。

次に第４の実施例を説明する。

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。

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。

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。

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。

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。

この単語評価値の求め方は次の通りである。

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。

すなわち、この場合、 （９０＋９８＋９８＋８８）　／　　４−９２１１ＥＸ
となる。

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。

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。

この場合、 Ｒ：　Ｒ、、−９０１１ＥＸ Ｏ：　Ｏ、、−９８１１１ＥＸ Ｏ：　Ｏ−、−９８１１ＥＸ Ｎ　：　Ｍ　−＝　８８　ＨＥＸ となる。

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。

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。

この場合、 Ｒ：　０−５０１１ＥＸ Ｏ：　Ｏ、、−９８１１ＥＸ Ｏ：　Ｍ　、、−５０１［ＥＸ Ｎ　：　Ｓ　−＝　５０１１１ＥＸ となる。

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。

この結果、 Ｒ：　０−５０１１２Ｘ−１８８１１ＥＸＯ：　０−９
８１１ＥＸ−１３８ＨＥＸＯ：　Ｍ−５０１１ＥＸ−Ａ
ＯＩＩＥＸＮ　：　５−５０　ＨＥＸ−５０１１ＥＸと
なる。

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。

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。

そしてこの中の最大値（２４８＋１ＥＸ　）を評価点の
累計とする。

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。

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。

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。

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。

■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。

■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。

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。

次に第５の実施例を説明する。

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。

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。

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。

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）
。

第９図はその文字認識結果の一例を示している。

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。

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。

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）。

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）。

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。

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）。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

［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。

【図面の簡単な説明】

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

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. （１）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。
2. （２）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。
3. （３）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、 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。
4. （４）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、 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。
5. （５）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。
6. （６）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。
7. （７）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、 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。
8. （８）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。
9. （９）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。
10. （１０）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、 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。
11. （１１）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、 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。
12. （１２）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、 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。
13. （１３）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、 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。
14. （１４）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、 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。
15. （１５）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。