JPH02264388A - 文字認識後処理装置 - Google Patents
文字認識後処理装置Info
- Publication number
- JPH02264388A JPH02264388A JP1084126A JP8412689A JPH02264388A JP H02264388 A JPH02264388 A JP H02264388A JP 1084126 A JP1084126 A JP 1084126A JP 8412689 A JP8412689 A JP 8412689A JP H02264388 A JPH02264388 A JP H02264388A
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- Japan
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- character
- word
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- recognition candidate
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野コ
本発明は文字認識装置からの出力として得られる認識候
補文字から単語辞書を参照することにより正解文字を推
定する文字認識後処理装置に関するものである。
補文字から単語辞書を参照することにより正解文字を推
定する文字認識後処理装置に関するものである。
［従来の技術］
従来のこの種の装置では、次の様な方法がとられていた
。すなわち、単語と認識候補文字を照合する方法では、
認識候補文字のすべての組合せを網羅してその組合せの
中から最も一致度が高くなる認識候補文字の組合せを求
めていた。このため、長さがＮ文字で各文字位置の認識
候補文字がＭ個からなる認識結果から正解文字を推定す
る場合には、８１１個の組合せを考慮する必要があり、
Ｎ＝Ｍ＝１０とすれば１０１０という実大な数の組合せ
を想定して単語を照合する必要があったので、照合に時
間がかかるという問題があった。また、認識候補文字か
ら単語を検索する方法においては、照合開始文字位置か
ら始まる単語を検索するという方法がとられていた。こ
のため、照合開始文字位置の認識候補文字の中に正解文
字が存在しない場合には、検索した単語と認識候補文字
との照合が必ず失敗していたので、正解文字推定能力が
著しく低下するという問題があった。
。すなわち、単語と認識候補文字を照合する方法では、
認識候補文字のすべての組合せを網羅してその組合せの
中から最も一致度が高くなる認識候補文字の組合せを求
めていた。このため、長さがＮ文字で各文字位置の認識
候補文字がＭ個からなる認識結果から正解文字を推定す
る場合には、８１１個の組合せを考慮する必要があり、
Ｎ＝Ｍ＝１０とすれば１０１０という実大な数の組合せ
を想定して単語を照合する必要があったので、照合に時
間がかかるという問題があった。また、認識候補文字か
ら単語を検索する方法においては、照合開始文字位置か
ら始まる単語を検索するという方法がとられていた。こ
のため、照合開始文字位置の認識候補文字の中に正解文
字が存在しない場合には、検索した単語と認識候補文字
との照合が必ず失敗していたので、正解文字推定能力が
著しく低下するという問題があった。
［発明が解決しようとする課題］
本発明の目的は、認識候補文字から単語を検索し該単語
と認識候補文字を照合する方法において正解文字推定能
力の向上と処理時間を短縮する文字認識後処理手段を提
供することにある。
と認識候補文字を照合する方法において正解文字推定能
力の向上と処理時間を短縮する文字認識後処理手段を提
供することにある。
［課題を解決するための手段］
本発明は、ある文字をいずれかの文字位置に有する単語
を連想し認識順位が高い候補文字から順番に検索キーと
して単語を検索する検索部と、単語に含まれる各文字と
認識候補文字を比較することにより各単語の尤度を計算
する照合部と、各単語の尤度から正解文字を推定する処
理部を有することを最も主要な特徴とする。
を連想し認識順位が高い候補文字から順番に検索キーと
して単語を検索する検索部と、単語に含まれる各文字と
認識候補文字を比較することにより各単語の尤度を計算
する照合部と、各単語の尤度から正解文字を推定する処
理部を有することを最も主要な特徴とする。
［作用］
本発明は、一部の文字位置で必ずしも正解文字が認識候
補文字に含まれていなくても単語を連想して検索し、か
つ、認識候補文字のすべての組合せを調べることなく正
解文字を推定するように作用する。
補文字に含まれていなくても単語を連想して検索し、か
つ、認識候補文字のすべての組合せを調べることなく正
解文字を推定するように作用する。
［実施例］
第１図は本発明の詳細な説明する図であって、１は認識
候補文字を記憶するメモリ、２は認識候補文字を検索キ
ーとして該当単語を検索する検索部、３は単語を記憶す
る辞書部、４は検索部２で得た単語とメモ＋７１に記憶
されている認識候補文字を突合せ照合する照合部、５は
照合部４の結果を受は取り最も確からしい単語を推定す
る処理部、６は照合結果を格納するメモリである。
候補文字を記憶するメモリ、２は認識候補文字を検索キ
ーとして該当単語を検索する検索部、３は単語を記憶す
る辞書部、４は検索部２で得た単語とメモ＋７１に記憶
されている認識候補文字を突合せ照合する照合部、５は
照合部４の結果を受は取り最も確からしい単語を推定す
る処理部、６は照合結果を格納するメモリである。
これを動作するには、まず外部の文字認識装置から候補
文字がメモリｌに入力される。メモリ１は文字列長がＮ
文字、各文字に対応する候補文字をＭ文字とすると、（
ＮＸＭＸ２）バイトのメモリ容量で構成できる。
文字がメモリｌに入力される。メモリ１は文字列長がＮ
文字、各文字に対応する候補文字をＭ文字とすると、（
ＮＸＭＸ２）バイトのメモリ容量で構成できる。
次に検索部２が動作する。第２図は検索部２の動作を説
明する図であり、２０は文字列「神奈川県横須賀市」の
認識候補文字例、２１と２２は照合開始位置、２３と２
４は操作範囲である。第２図において検索部２は、・文
字列方向に対して５＝１１すなわち文字位置を照合開始
位置２１にセットし、文字列方向の検査範囲ｎと認識順
位方向の検査範囲ｍをセットする（第２図の例ではｎ＝
３、ｍ＝５にセットされている）。次に検査範囲２３に
含まれる候補文字のうち認識順位Ｒ＝１の文字「捕」、
「奈」、「す」を検索キーとして辞書部３から単語を検
索し、照合部４に送出する。
明する図であり、２０は文字列「神奈川県横須賀市」の
認識候補文字例、２１と２２は照合開始位置、２３と２
４は操作範囲である。第２図において検索部２は、・文
字列方向に対して５＝１１すなわち文字位置を照合開始
位置２１にセットし、文字列方向の検査範囲ｎと認識順
位方向の検査範囲ｍをセットする（第２図の例ではｎ＝
３、ｍ＝５にセットされている）。次に検査範囲２３に
含まれる候補文字のうち認識順位Ｒ＝１の文字「捕」、
「奈」、「す」を検索キーとして辞書部３から単語を検
索し、照合部４に送出する。
第３図は辞書の構成法を示す図であり、３０は見出し部
、３１は単語表記部である。第３図から単語表記部３１
には見出し部３０の文字を含む単語が収容される構成に
なっているので、見出し文字の位置に関係なく見出しＷ
＆３０の文字から単語を連想できることが容易に理解で
きる。この辞書構成は容量が増大するが、単語の平均文
字列長は２〜３文字前後という経験則があるので、容量
増大の度合は高々、２〜３倍である。
、３１は単語表記部である。第３図から単語表記部３１
には見出し部３０の文字を含む単語が収容される構成に
なっているので、見出し文字の位置に関係なく見出しＷ
＆３０の文字から単語を連想できることが容易に理解で
きる。この辞書構成は容量が増大するが、単語の平均文
字列長は２〜３文字前後という経験則があるので、容量
増大の度合は高々、２〜３倍である。
照合部４は、検索部２から単語を受は取ると該単語とメ
モリ１に記憶された候補文字を照合し、各単語の尤度を
算出する。第４図は検索単語と尤度の計算例を示す図で
あり、４０は「捕」で検索された単語の例、４１は「奈
」で検索された単語の例であり、本実施例では「す」で
検索される単語は空であるとする。第４図の詳細動作に
ついて以下に説明する。
モリ１に記憶された候補文字を照合し、各単語の尤度を
算出する。第４図は検索単語と尤度の計算例を示す図で
あり、４０は「捕」で検索された単語の例、４１は「奈
」で検索された単語の例であり、本実施例では「す」で
検索される単語は空であるとする。第４図の詳細動作に
ついて以下に説明する。
照合部４は認識候補の順位１〜順位５に対してＷｔ、Ｗ
３．Ｗ３．ｗ４．Ｗｓを設定する。本実施例では、順位
ｉに対してＷ１＝２’−’なる重みを割り当てる。すな
わち、ｗ、＝１６． Ｗ、＝３゜Ｗ３：４．Ｗ、＝２．
ｗｌ＝ｌとしている。
３．Ｗ３．ｗ４．Ｗｓを設定する。本実施例では、順位
ｉに対してＷ１＝２’−’なる重みを割り当てる。すな
わち、ｗ、＝１６． Ｗ、＝３゜Ｗ３：４．Ｗ、＝２．
ｗｌ＝ｌとしている。
まず、「捕」で検索された単語４０に着目し、単語の先
頭を、第２図における照合開始位置２１に合わせる。単
語「捕手」と「捕鯨」に関しては、第２文字目の「手」
と「鯨」は該当文字位置の認識候補文字の中に一致する
文字がないので、これらの尤度は、Ｋ＝ｗ、−ｗ、＝Ｑ
となる。同様に、単語「捕鯨船Ｊと「逮捕」に関しては
、それぞれの尤度は、Ｋ＝−１６、Ｋ＝−３２となる。
頭を、第２図における照合開始位置２１に合わせる。単
語「捕手」と「捕鯨」に関しては、第２文字目の「手」
と「鯨」は該当文字位置の認識候補文字の中に一致する
文字がないので、これらの尤度は、Ｋ＝ｗ、−ｗ、＝Ｑ
となる。同様に、単語「捕鯨船Ｊと「逮捕」に関しては
、それぞれの尤度は、Ｋ＝−１６、Ｋ＝−３２となる。
次に、「奈」で検索された単語４１に着目し、上記と
同様の動作を行うことにより、「奈良」、「神奈川」、
「神奈川系」の尤度には、それぞれに＝−３２、Ｋ＝８
、Ｋ＝２４となる。なお、各順位の重みは、ｗ、≧Ｗ２
・・・≧Ｗ＠＞０ （ｍは候補順位の数）なる関係を満
足する数値であれば良く、文字認識装置の特性により値
を変更することが可能である。
同様の動作を行うことにより、「奈良」、「神奈川」、
「神奈川系」の尤度には、それぞれに＝−３２、Ｋ＝８
、Ｋ＝２４となる。なお、各順位の重みは、ｗ、≧Ｗ２
・・・≧Ｗ＠＞０ （ｍは候補順位の数）なる関係を満
足する数値であれば良く、文字認識装置の特性により値
を変更することが可能である。
照合部４は各単語とそれぞれの尤度の算出結果を処理部
５に通知し、処理部５が動作する。処理部５は、照合部
４から受けた単語のうち正値でかつ最大の尤度を有する
単語を検出する。このとき、正値の最大尤度を有する単
語が存在すれば、該単語を確定語としてメモリ６に書き
込む。第４図の例では単語「神奈川系」が検出される。
５に通知し、処理部５が動作する。処理部５は、照合部
４から受けた単語のうち正値でかつ最大の尤度を有する
単語を検出する。このとき、正値の最大尤度を有する単
語が存在すれば、該単語を確定語としてメモリ６に書き
込む。第４図の例では単語「神奈川系」が検出される。
単語「神奈川系・」は長さが４文字であるので、第２図
において照合開始位置２１から４文字分だけ位置を更新
して（すなわち、Ｓ←Ｓ＋４として）新たな照合開始位
置２２を検索部２へ通知し、検索部が前記と同様の動作
を繰り返す。一方、照合部４は、正値の尤度を有する単
語を検出できなっかだ場合には、認識順位を′ｌ′だけ
更新して（すなわち、Ｒ−Ｒ＋１として）、検索部２に
新たな単語の検索を依頼する。以上の繰り返し動作で、
Ｒ＝５でかつ正値の最大尤度を有する単語が検出できな
っかだ場合には、照合開始位置の第１順位の候補文字を
未知語としてメモリ６へ書き込み、照合開始位置を′
ｌ′だけ更新しくすなわち、Ｓ←Ｓ＋１とし）、かつ認
識順位を初期値に設定しくすなわち、Ｒ−１とし）、検
索部２に新たな単語の検索を依頼する。以上の動作は、
処理部５がメモリ１に入力された文字列長と同じ長さの
文字列をメモリ６に書き込んだ時点で終了する。
において照合開始位置２１から４文字分だけ位置を更新
して（すなわち、Ｓ←Ｓ＋４として）新たな照合開始位
置２２を検索部２へ通知し、検索部が前記と同様の動作
を繰り返す。一方、照合部４は、正値の尤度を有する単
語を検出できなっかだ場合には、認識順位を′ｌ′だけ
更新して（すなわち、Ｒ−Ｒ＋１として）、検索部２に
新たな単語の検索を依頼する。以上の繰り返し動作で、
Ｒ＝５でかつ正値の最大尤度を有する単語が検出できな
っかだ場合には、照合開始位置の第１順位の候補文字を
未知語としてメモリ６へ書き込み、照合開始位置を′
ｌ′だけ更新しくすなわち、Ｓ←Ｓ＋１とし）、かつ認
識順位を初期値に設定しくすなわち、Ｒ−１とし）、検
索部２に新たな単語の検索を依頼する。以上の動作は、
処理部５がメモリ１に入力された文字列長と同じ長さの
文字列をメモリ６に書き込んだ時点で終了する。
以上の動作から明らかなように、従来の技術に比べて、
一部の文字位置で認識候補文字の中に正解文字が含まれ
ていなくても該当単語を連想して検索でき、かつ、認識
候補文字のすべての組合せでなく検索した単語に含まれ
る文字と対応する位置の認識候補文字を比較するのみで
正解文字を推定できる点が改善されている。
一部の文字位置で認識候補文字の中に正解文字が含まれ
ていなくても該当単語を連想して検索でき、かつ、認識
候補文字のすべての組合せでなく検索した単語に含まれ
る文字と対応する位置の認識候補文字を比較するのみで
正解文字を推定できる点が改善されている。
［発明の効果］
以上説明したように、認識候補文字から単語を連想し、
単語の各文字と認識候補文字を比較して認識候補文字か
ら正解文字を推定するので、正解文字が一部の文字位置
（特に、単語の先頭）で欠落していても精度よくかつ高
速に正解文字を推定できる利点がある。
単語の各文字と認識候補文字を比較して認識候補文字か
ら正解文字を推定するので、正解文字が一部の文字位置
（特に、単語の先頭）で欠落していても精度よくかつ高
速に正解文字を推定できる利点がある。
第１図は本発明の詳細な説明図、第２図は検索部２の動
作説明図、第３図は辞書部３の構成の説明図、第４図は
照合部４の動作説明図である。 ０・・・認識候補文字例 １１２２・・・照合開始位置、 ３．２４・・・検索範囲 ０・・・見出し部、 １・・・表記部、 ０．４１・・・単語と尤度算出例。
作説明図、第３図は辞書部３の構成の説明図、第４図は
照合部４の動作説明図である。 ０・・・認識候補文字例 １１２２・・・照合開始位置、 ３．２４・・・検索範囲 ０・・・見出し部、 １・・・表記部、 ０．４１・・・単語と尤度算出例。
Claims (1)
- 長さがＮ文字でかつ各文字位置についてＭ個の認識候補
文字を有する文字列から正解文字を推定する文字認識後
処理装置において、文字照合開始位置から数えてｎ（ｎ
≦Ｎ）文字位置までの候補文字のうち、第１順位から第
ｍ（ｍ≦Ｍ）順位までのそれぞれの候補文字について該
候補文字を含む単語を検索する検索部と、第１順位から
第ｍ順位のそれぞれの順位に対して、ｗ＿１≧ｗ＿２≧
・・・≧ｗ＿ｍ＞０なる関係を満足する正値を設定し、
検索部で検索したそれぞれの単語について該単語に含ま
れるそれぞれの文字に対し、同じ文字位置の第ｉ順位に
該文字と一致する候補文字が存在すればｗ＿ｉなる正値
を加算し、一致する候補文字が存在しなければ−ｗ＿ｉ
なる負値を加算することにより該単語の尤度を求める照
合部と、照合部で得た尤度から正解文字を推定する処理
部を具備することを特徴とする文字認識後処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1084126A JPH02264388A (ja) | 1989-04-04 | 1989-04-04 | 文字認識後処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1084126A JPH02264388A (ja) | 1989-04-04 | 1989-04-04 | 文字認識後処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02264388A true JPH02264388A (ja) | 1990-10-29 |
Family
ID=13821819
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1084126A Pending JPH02264388A (ja) | 1989-04-04 | 1989-04-04 | 文字認識後処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02264388A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0684006A (ja) * | 1992-04-09 | 1994-03-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | オンライン手書き文字認識方法 |
-
1989
- 1989-04-04 JP JP1084126A patent/JPH02264388A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0684006A (ja) * | 1992-04-09 | 1994-03-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | オンライン手書き文字認識方法 |
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