JPH02278393A - 単語認識装置 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、文書原稿から文字画像を読取って単語単位で
の文字コード列に変換する単語認識装置に関する。

［従来の技術］ 従来、文書読取装置で用いられる単語認識装置では文字
認識結果の認識ミスを補填するために単語辞書と文字認
識結果とを照合することにより１文字程度の認識ミスを
訂正する。

従来のこの種の単語認識装置は単語の照合時間を速くす
るために単語の一部分、例えば、先頭文字から始まる数
文字と、その単語部分が格納されているアドレス範囲と
を記憶したインデックス部を単語辞書に設け、このイン
デックスを参照することにより、単語辞書の検索範囲を
限定している。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、従来の文書読取装置では認識結果の中の
インデックス参照部分に認識ミスが含まれた場合には、
単語辞書と文字認識結果との照合が正しく行われず、認
識ミスの訂正が不可能になるという不具合があった。

そこで、本発明の目的は、このような不具合を解消し、
正しい単語認識結果のみを出力することができる認識確
率の高い単語認識装置を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ このような目的を達成するために、本発明の第１形態は
、単語の先頭部を第１インデックスとする第１車語辞書
と、単語の末尾部を第２インデックスとする第２単語辞
書と、原稿の文字画像を読取る画像読取部と、画像読取
部により読取られた文字画像を単語単位の文字コード列
に変換する文字認識部と、文字認識部により変換された
文字コード列に最も近似する文字コード列を、第１単語
辞書の中から第１インデックスを用いて検索抽出する第
１車語認識部と、文字認識部により変換された文字コー
ド列に最も近似する文字コード列を第２単語辞書の中か
ら第２インデックスを用いて検索抽出する第２．４１語
Ｕ識部と、第１．ＩＬ語認識部により検索抽出された文
字コード列と第２単語認識部により検索抽出された文字
コード列とを比較し、当該両文字コード列が一致したと
きにのみ、当該文字コード列を単語の認識結果として出
力する単語照合部とを具えたことを特徴とする。

本発明の第２形態は、第１４語認識部および第２単語認
識部は、それぞれ最も近似する文字コード列を、複数個
、検索抽出し、単語照合部は第１単語認識部により検索
抽出された各文字コード列と第２ＸＬ語認識部により検
索抽出された各文字コード列とを比較することを特徴と
する。

［作　用］ 本発明の第１形態では、単語の末尾の文字コード列をイ
ンデックスとする第２単語辞書と従来から用いられてい
る単語の先頭の文字コード列をインデックスとする第１
単語辞書の二つからそれぞれ単語候補の文字コード列を
抽出し、両車語候補が一致したときにのみこの単語候補
の文字コード列をｌＬ語認識結果としたので、例えば文
字認識部が誤認識を起こした場合は、両文字コード列が
一致せず、誤った文字認識結果が出力されることはない
。

また、本発明の第２形態では、第１および第２の単語認
識部が複数の単語候補を検索抽出するようにしたので、
文字認識部が数文字程度の誤認識を起こした場合でも、
複数の単語候補の中に正しい単語認識結果が含まれてお
り、単語照合部の一致比較により正しい単語認識結果を
見つけることができる。

［実施例Ｊ 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する
。

第１図は本発明実施例の具体的な回路構成を示す。

第１図において、読み取り部１は撮像素子により主に構
成され、文書を読み取って二値画像に変換して読取り画
像を画像メモリ２へ書き込む。単語切出し回路３は、画
像のＸ軸（横方向）とＹ軸（縦方向）に沿った射影ヒス
トグラムの谷間の検索によって、文書画像の行間位置、
単語間の位置を決定して単語データを切り出す回路であ
り、切り出した単語データ画像メモリ２の余白へ書き込
む。なお、単語間は英文のように文字間よりも広い適当
なスペースで区切られているものと前提している。

文字切り出し回路４は切り出された単語データについて
Ｘ軸への射影ヒストグラムを作成し、射影ヒストグラム
の谷間の検索を行うことにより、１個ずつの文字データ
に切り分け、画像メモリ２の余白へ切り出した文字デー
タを書き込む。

また、文字切り出し回路４は切り出した文字を計数する
ことにより、単語から切り出した文字が単語の最初の２
文字および最後尾２文字のときはセレクト信号５０をア
クティブにして、第１の識別回路６を動作可能情報に設
定する。

次に特徴抽出回路５は画像メモリ２内の切り出された文
字データから特徴ベクトルＱＩｌ　　ｑ２・・・ｑｎを
抽出する。本実施例においては、例えば、文字画像デー
タを５×５の升目状に区切り、各升目内の黒画素の個数
ｑ＋＋Ｑ２・・・Ｑｎを文字認識の際の特徴ベクトルと
する。文字認識部を構成する第１の識別回路６および第
２の識別回路７はそれぞれ、認識辞書８．９に記憶され
た標準特徴ベクトルを参照して、切り出された文字画像
データを、標準特徴ベクトルに最も近い文字コードに変
換する。

第１の識別回路６および第２の識別回路７は文字切り出
し回路４からのセレクト信号５１および５２により選択
される。第１認識辞書８にはあらかじめ、多数の文字画
像データから学習されてつくられ、標準特徴ベクトルと
して各文字についての平均ベクトル（ｍ　＋　＋　ｍ　
２””　ｍ　ｎ　）と標！＄！（ｊ！差ヘクトル（σ３
．ａ２・・・Ｑｎ）が記憶されている。第１の識別回路
６では、人力の特徴ベクトル（ｑｌ。

ｑ２・・・ｑｎ）と認識辞書８の標準特徴ベクトル（ｍ
、、ｍ２　”’ｍ、）との間の距１！ｌｉｄが次の式で
計算される。

距離計算の後、第１識別回路６から距１ｉｉｄの最も小
さくなる標準特徴ベクトルの文字のコードバッファへ送
られる。なお、第１識別回路６には、いわゆるマハラノ
ビス距離と呼ばれる距離計算を行う回路を用いることに
より認識精度を上げることもできる。

第２認識辞書９には、各文字について上記平均ベクトル
（ｍｌ、ｍ２・・・ｍｎ）のみが標準特徴ベクトルとし
て記憶され、選択信号５２により動作可能状態になると
、識別回路２では、入力の特徴ベクトル（Ｑ＋　、　　
ｑ２・・・ｑｎ）と認識辞書との間で次の式の距離計算
がなされる。

ｄ＝Σ　（ｑ　　ｉ　−ｍ　ｉ　）　　２−（２）この
距離計算の後、距！１ｄの最小となる文字のコードが第
２識別回路７からコードバッファｌＯに送られる。この
結果、コードバッファ１０の先頭の２文字および最後尾
の２文字は第１の識別回路６により認識された文字コー
ド、中間の文字列は第２の識別回路７により識別された
文字コードとなる。なお、上記（１）式は上記（２）式
よりも文字認識精度が良いが、計算時間は少し長くなる
。

コードバッファｌＯは第１識別回路６および第２の識別
回路７により識別された文字コードを順次に蓄積する。

単語辞書１２は第２図に示すように２つのインデックス
部１２−１　、１２−３と２つの単語部１２−２　、１
２−４を含み、各単語部には文字コード値の昇順に単語
（文字コード列）が配列されている。第１のインデック
ス部１２−１には第３図に示すように、語頭から２文字
をキーとした単語群の先頭のメモリアドレスがキー文字
と共に格納されている。

第１図に戻り、コードバッファ１０に単語データのすべ
ての文字コードが格納されると、第１Ｑ語認識部と第２
単語認識部としての単語照合回路１１は、以下の処理を
行フてコードバッファ１０に格納された文字コード列に
最も類似する単語辞書内の単語（文字コード列）を抽出
する。

すなわち、コードバッファ１０内の最初の２文字をキー
として単語辞書１２の第１のインデックス部１２−１を
参照して上記最初の２文字を同一とする第１の単語部１
２−２の先頭アドレス位置から単語情報（文字コード列
）を順に読出し、コードバッファ１０内の文字コード列
と第１の単語部１２−２の文字コード列を比較し、コー
ドバッフアｌＯ内の文字コード列に最も近い文字コード
列を単語辞書１２の中から抽出する。本実施例では、コ
ードバッファ１０内の文字コード列と、抽出した文字コ
ード列は１個の文字の違いまでを許容する。次に、コー
ドバッファ１０内の文字コード列を認識結果に入れ換え
る。

続いて、単語照合回路１１は、まず、フードバッファ１
０内単語の最後尾の２文字を後述の単語検索処理のため
のキーとして保持し、第２のインデックス部１２−３を
照合して同一のキーを有する単語アドレスを検出する。

次に検出した単語アドレスを検索して第２の単語部１２
−４内の単語とコードバッファ１０内の単語を比較して
一致もしくは類似する単語を抽出する。本実施例では、
抽出された単語とコードバッファｌＯに記憶された単語
の１文字の違いまでを許容する。

次に、最後尾の２文字をキーとして抽出された単語とコ
ードバッファｌＯの先頭の２文字をキーとして抽出され
た単語とを比較し、上記２つの単語が１文字の違いを許
容して、はぼ一致したときは、コードバッファｌＯに保
持された単語、すなわち文字コード列を認識結果として
外部出力する。

上記比較において、１文字違いではないときは一致比較
を行った２つの文字コード列をそのまま出力してもよい
ことは言うまでもない。

以上、説明したように、本実施例では、単語を構成する
文字の認識結果の先頭および最後尾の２文字をそれぞれ
キーとして単語辞書から単語認識候補を抽出し、抽出さ
れた２つの単語候補がほぼ一致したときにのみ２つの単
語候補のいずれか一方を出力するようにしたので、本実
施例においてる。このため、従来のように出力された認
識単語が認識画像の文字列画像と大幅に異なるという不
具合を解消することができる。

さらに、本実施例では、検索のキーとなる文字の認識に
は認識精度の高い文字認識回路を用いて、キーの文字列
を除く文字を認識精度の低い文字認識回路を用いるよう
にしたので、単語の認識対象の文字列全てを認識精度の
高い文字認識回路を用いて文字認識を行うよりも処理時
間を短縮でき、低い精度の文字認識回路を用いたことに
より単語の中間部に文字の認識ミスが生じても単語認識
処理により文字の認識ミスが補正される。

また、本実施例では第１識別回路６および第２識別回路
７は単語候補を１つだけ検索抽出するようにしているが
、例えば１文字または２文字の違いを許した複数個の単
語候補を抽出し、これら抽出された複数個の文字候補の
中で、文字コード列が一致する単語候補を単語候補とす
ることもできる。この場合は各単語候補を組み合わせて
一致比較を行う。なお、複数の単語候補を単語辞書から
検索する技術、また、複数の数値の中から一致する数値
の組み合わせを検索する技術は従来からよく知られてい
るので、本例についての具体的な回路構成の説明を省略
する。

［発明の効果］ 以上、説明したように、本発明によれば、本発明の第１
形態では、単語の末尾の文字コード列をインデックスと
する第２車語辞書と従来から用いられている単語の先頭
の文字コード列をインデックスとする第１．ｉＩＬ語辞
書の二つからそれぞれ単語候補の文字コード列を抽出し
、両単語候補が一致したときにのみこの単語候補の文字
コード列を単語認識結果としたので、例えば文字認識部
が誤認識を起こした場合は、両文字コード列が一致せず
、誤った文字認識結果が出力されることばない。

また、本発明の第２形態では第１および第２の単語認識
部が複数の単語候補を検索抽出するようにしたので、文
字認識部が数文字程度の誤認識を起こした場合でも、複
数の単語候補の中に正しい単語認識結果が含まれており
、単語照合部の一致比較により正しい単語認識結果を見
つけることができる。

４・・・文字切り出し回路、 ５・・・特徴抽出回路、 ６．７・・・識別回路、 ８．９・・・認識辞書、 １０・・・コードバッファ、 １１・・・単語照合回路、 １２・・・単語辞書、 ５０．５１．５２・・・セレクト信号線。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例の回路構成を示すブロック図、 第２図は本発明実施例の単語辞書１２の構成を示す説明
図、 第３図は本発明実施例のインデックスの構成例を示す説
明図である。 １・・・読取り部、 ２・・・画像メモリ、 ３・・・単語切り出し回路、 第４ｄ日月幻芭イｉ１の具体−ヲ、な回蓼各利（へ乞ｄ
・ｉ）゛ロック図茅１１ 不ｊ９月尖凭介忙単語辞）１２の 茅五ａ乏ｊテ・１盲兇ヨ月口 第２図 キー アドレス １のインサックス部 本妃日月炙施イ列の単語ｇＦ杏のイン″ｆレク又の溝へ
例２才・１説明図 第３図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）単語の先頭部を第１インデックスとする第１単語辞
   書と、 単語の末尾部を第２インデックスとする第２単語辞書と
   、 原稿の文字画像を読取る画像読取部と、 該画像読取部により読取られた文字画像を単語単位の文
   字コード列に変換する文字認識部と、該文字認識部によ
   り変換された文字コード列に最も近似する文字コード列
   を、前記第１単語辞書の中から前記第１インデックスを
   用いて検索抽出する第１単語認識部と、 前記文字認識部により変換された文字コード列に最も近
   似する文字コード列を前記第２単語辞書の中から前記第
   ２インデックスを用いて検索抽出する第２単語認識部と
   、 前記第１単語認識部により検索抽出された文字コード列
   と前記第２単語認識部により検索抽出された文字コード
   列とを比較し、当該両文字コード列が一致したときにの
   み、当該文字コード列を単語の認識結果として出力する
   単語照合部と を具えたことを特徴とする単語認識装置。 ２）前記第１単語認識部および前記第２単語認識部は、
   それぞれ前記最も近似する文字コード列を、複数個、検
   索抽出し、 前記単語照合部は前記第１単語認識部により検索抽出さ
   れた各文字コード列と前記第２単語認識部により検索抽
   出された各文字コード列とを比較することを特徴とする
   請求項１に記載の単語認識装置。