JPH024035B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH024035B2 JPH024035B2 JP57163765A JP16376582A JPH024035B2 JP H024035 B2 JPH024035 B2 JP H024035B2 JP 57163765 A JP57163765 A JP 57163765A JP 16376582 A JP16376582 A JP 16376582A JP H024035 B2 JPH024035 B2 JP H024035B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- category
- section
- field
- recognition
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
- G06V30/242—Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、文字認識装置の後処理に係り、フイ
ールド単位でカテゴリを定義してそのカテゴリに
属する単語群を登録し、フイールド単位で認識し
た複数の候補文字の中からそのフイールド単位に
定義されたカテゴリに属する単語群に基づいて認
識結果を決定するようになつた文字認識装置に関
するものである。
ールド単位でカテゴリを定義してそのカテゴリに
属する単語群を登録し、フイールド単位で認識し
た複数の候補文字の中からそのフイールド単位に
定義されたカテゴリに属する単語群に基づいて認
識結果を決定するようになつた文字認識装置に関
するものである。
文字認識装置には、帳票上の情報を光学的に走
査して画像情報を得、その画像情報からフイール
ド単位で複数の候補文字を認識し、フイールド単
位で認識した複数の候補文字の中から認識結果を
決定するものがある。このような認識結果の決定
を行う文字認識装置の後処理において、従来は、
フイールド単位に、文字単位のカテゴリ、例えば
英字、数字、カナなどのようなものを指定し、そ
のカテゴリ内で認識結果の決定を行つていた。し
かし、漢字、ひらがな等、その認識対象が広くな
つてくると、文字単位のカテゴリでは認識結果を
決定し得ない場合が多くなつてくる。
査して画像情報を得、その画像情報からフイール
ド単位で複数の候補文字を認識し、フイールド単
位で認識した複数の候補文字の中から認識結果を
決定するものがある。このような認識結果の決定
を行う文字認識装置の後処理において、従来は、
フイールド単位に、文字単位のカテゴリ、例えば
英字、数字、カナなどのようなものを指定し、そ
のカテゴリ内で認識結果の決定を行つていた。し
かし、漢字、ひらがな等、その認識対象が広くな
つてくると、文字単位のカテゴリでは認識結果を
決定し得ない場合が多くなつてくる。
本発明は、上記の問題を解決するものであつ
て、認識対象が広くなつても認識結果の決定がよ
り正確に行い得る文字認識装置を提供することを
目的とするものである。
て、認識対象が広くなつても認識結果の決定がよ
り正確に行い得る文字認識装置を提供することを
目的とするものである。
そのために本発明の文字認識装置は、帳票上の
情報を光学的に走査して読取り画像情報を得る光
学走査部、画像情報を２値化された内容で記憶す
る画像記憶部、帳票上のフイールドの位置や文字
数などフイールド単位のフオーマツト情報を有す
るフオーマツト情報部、上記画像記憶部に記憶さ
れた内容をフオーマツト情報に従つてフイールド
単位で読出して複数の候補文字を選択する認識
部、該認識部において選択された候補文字の中か
ら１組の単語を認識結果として決定する認識結果
決定部、及び認識結果として決定された単語を出
力する出力部を備えた文字認識装置において、上
記フオーマツト情報部は、フイールド単位に氏名
や住所、職業、品名などのカテゴリを指定する情
報を有し、上記認識結果決定部の中に、上記カテ
ゴリ毎に夫々に属する複数の単語が登録されるカ
テゴリ記憶手段、フイールド単位に上記フオーマ
ツト情報部により指定されるカテゴリに属する単
語群を上記カテゴリ記憶手段から選択するカテゴ
リ選択手段、上記認識部により選択された複数の
候補文字の中から上記カテゴリ選択手段により選
択された単語群を検索して１組の単語を選択結果
として決定する検索決定手段を備えたことを特徴
とするものである。
情報を光学的に走査して読取り画像情報を得る光
学走査部、画像情報を２値化された内容で記憶す
る画像記憶部、帳票上のフイールドの位置や文字
数などフイールド単位のフオーマツト情報を有す
るフオーマツト情報部、上記画像記憶部に記憶さ
れた内容をフオーマツト情報に従つてフイールド
単位で読出して複数の候補文字を選択する認識
部、該認識部において選択された候補文字の中か
ら１組の単語を認識結果として決定する認識結果
決定部、及び認識結果として決定された単語を出
力する出力部を備えた文字認識装置において、上
記フオーマツト情報部は、フイールド単位に氏名
や住所、職業、品名などのカテゴリを指定する情
報を有し、上記認識結果決定部の中に、上記カテ
ゴリ毎に夫々に属する複数の単語が登録されるカ
テゴリ記憶手段、フイールド単位に上記フオーマ
ツト情報部により指定されるカテゴリに属する単
語群を上記カテゴリ記憶手段から選択するカテゴ
リ選択手段、上記認識部により選択された複数の
候補文字の中から上記カテゴリ選択手段により選
択された単語群を検索して１組の単語を選択結果
として決定する検索決定手段を備えたことを特徴
とするものである。
以下、本発明の実施例を図面を参照しつつ説明
する。
する。
第１図は本発明の１実施例を示すブロツク図、
第２図はフイールドとカテゴリとの関係付けを示
す図、第３図は入力文字と認識結果、候補文字及
びカテゴリの対応例を示す図である。図におい
て、１は光学走査部、２は画像記憶部、３は認識
部、４はフオーマツト情報部、５はカテゴリ選択
手段、６は検索決定手段、７はカテゴリ記憶部、
８は出力手段、９は帳票、１０ないし１２はフイ
ールド、１３ないし１５はカテゴリ、１６はフオ
ーマツト情報を示す。
第２図はフイールドとカテゴリとの関係付けを示
す図、第３図は入力文字と認識結果、候補文字及
びカテゴリの対応例を示す図である。図におい
て、１は光学走査部、２は画像記憶部、３は認識
部、４はフオーマツト情報部、５はカテゴリ選択
手段、６は検索決定手段、７はカテゴリ記憶部、
８は出力手段、９は帳票、１０ないし１２はフイ
ールド、１３ないし１５はカテゴリ、１６はフオ
ーマツト情報を示す。
第１図において、光学走査部１は、帳票上の情
報を光学的に走査して読取り、画像情報を得るも
のであつて、その画像情報が画像記憶部２に送ら
れる。画像記憶部２では、光学走査部１から送ら
れてきた画像情報を２値化された内容で記憶され
る。認識部３では、フオーマツト情報部４のフオ
ーマツト情報が参照され、画像記憶部２に記憶さ
れた内容がフイールド単位で読出され、対応する
複数の候補文字が選択される。フオーマツト情報
部４には、後述するように帳票上の各フイールド
に関するフオーマツト情報及びカテゴリ指定情報
を有している。カテゴリ選択手段５では、フオー
マツト情報部４により指定されるカテゴリに属す
る単語群がカテゴリ記憶部７から選択される。カ
テゴリには、例えば氏名、住所、職業、品名など
があり、カテゴリ記憶部７には、夫々のカテゴリ
毎に属する単語群が登録されている。検索決定手
段６では、選択されたカテゴリに属する単語群を
検索し、認識部３で抽出された複数の候補文字の
中から認識結果を決定し、その認識結果が出力手
段８に送られる。
報を光学的に走査して読取り、画像情報を得るも
のであつて、その画像情報が画像記憶部２に送ら
れる。画像記憶部２では、光学走査部１から送ら
れてきた画像情報を２値化された内容で記憶され
る。認識部３では、フオーマツト情報部４のフオ
ーマツト情報が参照され、画像記憶部２に記憶さ
れた内容がフイールド単位で読出され、対応する
複数の候補文字が選択される。フオーマツト情報
部４には、後述するように帳票上の各フイールド
に関するフオーマツト情報及びカテゴリ指定情報
を有している。カテゴリ選択手段５では、フオー
マツト情報部４により指定されるカテゴリに属す
る単語群がカテゴリ記憶部７から選択される。カ
テゴリには、例えば氏名、住所、職業、品名など
があり、カテゴリ記憶部７には、夫々のカテゴリ
毎に属する単語群が登録されている。検索決定手
段６では、選択されたカテゴリに属する単語群を
検索し、認識部３で抽出された複数の候補文字の
中から認識結果を決定し、その認識結果が出力手
段８に送られる。
フイールドとカテゴリとの関係を第２図を参照
しつつ説明する。第２図において、帳票９上に
は、フイールド１０ないし１２があつて、夫々の
フイールドがカテゴリ化可能な認識対象フイール
ドであるとする。そのカテゴリは、夫々フイール
ド１０がｂ、フイールド１１がａ、フイールド１
２がＣである。これらの事項に基づいて、フオー
マツト情報１６としては、夫々のフイールド毎
に、例えばそのフイールドの行位置やフイールド
位置（左右の位置）、文字数、読取りモード（数
字、英字、カナ……等）その他フイールドを特徴
づける情報と、更に、そのフイールドのカテゴリ
が登録される。例えばフイールド１０が、氏名の
フイールドであるとすると、カテゴリ１４の中に
は、その認識対象となる氏名の単語群が登録され
る。
しつつ説明する。第２図において、帳票９上に
は、フイールド１０ないし１２があつて、夫々の
フイールドがカテゴリ化可能な認識対象フイール
ドであるとする。そのカテゴリは、夫々フイール
ド１０がｂ、フイールド１１がａ、フイールド１
２がＣである。これらの事項に基づいて、フオー
マツト情報１６としては、夫々のフイールド毎
に、例えばそのフイールドの行位置やフイールド
位置（左右の位置）、文字数、読取りモード（数
字、英字、カナ……等）その他フイールドを特徴
づける情報と、更に、そのフイールドのカテゴリ
が登録される。例えばフイールド１０が、氏名の
フイールドであるとすると、カテゴリ１４の中に
は、その認識対象となる氏名の単語群が登録され
る。
次に第３図を参照しつつ、帳票９上のフイール
ド１０にA0B0C0が書かれた場合について説明す
る。ここでフイールド１０のカテゴリはｂであ
り、カテゴリｂの単語群には、A3B4C5、
A0B0C0、A1B7C6、…などの単語が登録されて
いるとする。そこで、認識部３では、A0に対し
A0，A3，A2…、B0に対しB1，B0，B4，…、C0
に対しC1，C0，C6，…が類似度の高い順で認識
され、A0B1C1が認識結果とされ、フオーマツト
情報部４ではカテゴリｂが指定されてカテゴリ選
択手段５によつてカテゴリｂの単語群が選択され
た場合、カテゴリｂの単語群を検索する。しか
し、カテゴリｂの単語群には、A0B1C1なる単語
は登録されていないから、次位以降の候補文字を
も対象にして検索することによつて、A0B0C0な
る認識結果を決定することができる。
ド１０にA0B0C0が書かれた場合について説明す
る。ここでフイールド１０のカテゴリはｂであ
り、カテゴリｂの単語群には、A3B4C5、
A0B0C0、A1B7C6、…などの単語が登録されて
いるとする。そこで、認識部３では、A0に対し
A0，A3，A2…、B0に対しB1，B0，B4，…、C0
に対しC1，C0，C6，…が類似度の高い順で認識
され、A0B1C1が認識結果とされ、フオーマツト
情報部４ではカテゴリｂが指定されてカテゴリ選
択手段５によつてカテゴリｂの単語群が選択され
た場合、カテゴリｂの単語群を検索する。しか
し、カテゴリｂの単語群には、A0B1C1なる単語
は登録されていないから、次位以降の候補文字を
も対象にして検索することによつて、A0B0C0な
る認識結果を決定することができる。
以上説明したように、認識対象となるフイール
ドには、氏名、住所、職業、品名などカテゴリ化
可能なものが多々あることから、このカテゴリ毎
に集めた文字のかたまり（単語）をカテゴリ毎に
区別して記憶し、認識対象となるフイールドにそ
のカテゴリを指定する。そして、その区別して記
憶された単語を選択し、検索することにより、よ
り正確な認識結果を得ることができる。
ドには、氏名、住所、職業、品名などカテゴリ化
可能なものが多々あることから、このカテゴリ毎
に集めた文字のかたまり（単語）をカテゴリ毎に
区別して記憶し、認識対象となるフイールドにそ
のカテゴリを指定する。そして、その区別して記
憶された単語を選択し、検索することにより、よ
り正確な認識結果を得ることができる。
以上の説明から明らかなように、本発明によれ
ば、帳票上のフイールド単位に書かれる内容をカ
テゴリ化し、そのカテゴリに属する単語を予め登
録し、カテゴリ毎に選択して単語の検索を行うよ
うにしたので、より正確な認識結果を決定するこ
とができ、しかも検索する単語の範囲が限定され
るので、無駄な検索が少なくなり、検索効率が向
上し、処理速度を向上させることができる。
ば、帳票上のフイールド単位に書かれる内容をカ
テゴリ化し、そのカテゴリに属する単語を予め登
録し、カテゴリ毎に選択して単語の検索を行うよ
うにしたので、より正確な認識結果を決定するこ
とができ、しかも検索する単語の範囲が限定され
るので、無駄な検索が少なくなり、検索効率が向
上し、処理速度を向上させることができる。
第１図は本発明の１実施例を示すブロツク図、
第２図はフイールドとカテゴリとの関係付けを示
す図、第３図は入力文字と認識結果、候補文字及
びカテゴリの対応例を示す図である。 １……光学走査部、２……画像記憶部、３……
認識部、４……フオーマツト情報部、５……カテ
ゴリ選択手段、６……検索決定手段、７……カテ
ゴリ記憶部、８……出力手段、９……帳票、１０
ないし１２……フイールド、１３ないし１５……
カテゴリ、１６……フオーマツト情報。
第２図はフイールドとカテゴリとの関係付けを示
す図、第３図は入力文字と認識結果、候補文字及
びカテゴリの対応例を示す図である。 １……光学走査部、２……画像記憶部、３……
認識部、４……フオーマツト情報部、５……カテ
ゴリ選択手段、６……検索決定手段、７……カテ
ゴリ記憶部、８……出力手段、９……帳票、１０
ないし１２……フイールド、１３ないし１５……
カテゴリ、１６……フオーマツト情報。
Claims (1)
- １ 帳票上の情報を光学的に走査して読取り画像
情報を得る光学走査部、画像情報を２値化された
内容で記憶する画像記憶部、帳票上のフイールド
の位置や文字数などフイールド単位のフオーマツ
ト情報を有するフオーマツト情報部、上記画像記
憶部に記憶された内容をフオーマツト情報に従つ
てフイールド単位で読出して複数の候補文字を選
択する認識部、該認識部において選択された候補
文字の中から１組の単語を認識結果として決定す
る認識結果決定部、及び認識結果として決定され
た単語を出力する出力部を備えた文字認識装置に
おいて、上記フオーマツト情報部は、フイールド
単位に氏名や住所、職業、品名などのカテゴリを
指定する情報を有し、上記認識結果決定部の中
に、上記カテゴリ毎に夫々に属する複数の単語が
登録されるカテゴリ記憶手段、フイールド単位に
上記フオーマツト情報部により指定されるカテゴ
リに属する単語群を上記カテゴリ記憶手段から選
択するカテゴリ選択手段、上記認識部により選択
された複数の候補文字の中から上記カテゴリ選択
手段により選択された単語群を検索して１組の単
語を選択結果として決定する検索決定手段を備え
たことを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57163765A JPS5953984A (ja) | 1982-09-20 | 1982-09-20 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57163765A JPS5953984A (ja) | 1982-09-20 | 1982-09-20 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5953984A JPS5953984A (ja) | 1984-03-28 |
| JPH024035B2 true JPH024035B2 (ja) | 1990-01-25 |
Family
ID=15780280
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57163765A Granted JPS5953984A (ja) | 1982-09-20 | 1982-09-20 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5953984A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62216074A (ja) * | 1986-03-18 | 1987-09-22 | Akio Hisama | 名刺自動読取整理装置 |
| JPH0722558Y2 (ja) * | 1988-05-20 | 1995-05-24 | 石川島播磨重工業株式会社 | 配管エルボの補強構造 |
-
1982
- 1982-09-20 JP JP57163765A patent/JPS5953984A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5953984A (ja) | 1984-03-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5745745A (en) | Text search method and apparatus for structured documents | |
| US6065003A (en) | System and method for finding the closest match of a data entry | |
| KR870011552A (ko) | 문서 등록 방식 | |
| JPH06162115A (ja) | 地図情報システムにおける曖昧検索方式 | |
| JPH0441388B2 (ja) | ||
| JPS5953984A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2588261B2 (ja) | Ｏｃｒによる住所データベース検索装置 | |
| JP3315755B2 (ja) | 階層化文書の文字列検索装置 | |
| JPS63138479A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH07296005A (ja) | 日本語テキスト登録・検索装置 | |
| JP2839515B2 (ja) | 文字読取システム | |
| JP2530659B2 (ja) | 光学文字読取システム | |
| JPH0438026B2 (ja) | ||
| JP2996823B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2560959B2 (ja) | 文字認識後処理方式 | |
| JPH0354391B2 (ja) | ||
| JPS59117673A (ja) | 文字認識装置における後処理方式 | |
| JPS61133487A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2637762B2 (ja) | パターン詳細同定方式 | |
| JPH0528323A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH02173883A (ja) | 住所検索方式 | |
| JPH0797369B2 (ja) | 仮名漢字変換装置 | |
| JPH02193281A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPS58106663A (ja) | 文字認識装置における修正処理方式 | |
| JPH0640352B2 (ja) | 文字認識装置 |