JPH04286088A - 文字認識装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば印刷文書を認識
するための学習機能付きの文字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば活版印刷における活字を拾う工程
を自動化するために、タイプ印刷等の印刷文字を自動認
識する文字認識装置の開発が進められている。従来の文
字認識装置は、認識対象文字のドットパターンよりおお
まかな特徴量を求めて、この特徴量を有する候補文字を
挙げて、最終的にパターンマッチングにより認識対象文
字の文字コードを特定するようにしている。この場合、
候補文字がないとき又はパターンマッチングの程度が低
いときには、認識できないものとみなして、その認識対
象文字にはリジェクトコードが付与され、このリジェク
トコードが付与された文字については学習機能により特
徴量及びドットパターン等を登録できるようになされて
いる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、単なる
学習機能では次のような不都合が生じることがある。 イ．例えば文字「＠」を学習機能により単に登録したよ
うな場合、次に認識対象文字として「＠」が現れたとき
には、最も類似している候補文字として文字「の」が引
き出されることがあり、逆に認識対象文字が「の」であ
るときに候補文字として文字「＠」が引き出されること
がある。即ち、類似文字同士の妨害により文字の認識率
が低下することがある。

【０００４】ロ．１回の学習だけではノイズの存在等に
より文字の特徴量が正確に抽出できず、次にその学習し
た文字を認識させようとしても候補文字の選択の段階で
誤ることがある。 ハ．せっかく学習により充実させた辞書としてのメモリ
の内容が文字認識装置の電源断で失われることがある。 本発明は斯かる点に鑑み、認識対象文字の特徴量を求め
、この特徴量を予め辞書用のメモリに格納されている特
徴量と比較することにより文字認識を行う文字認識装置
において、類似文字が存在しても正確に文字認識ができ
るようにすると共に、学習させた内容が失われないよう
にすることを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明による文字認識装
置は、例えば図１に示す如く、文字の種々の特徴量とこ
れらの特徴量を有する文字の文字コードとをそれぞれ対
応させて記憶する大分類用のメモリ（１２）と、この大
分類用のメモリを用いて認識対象とする文字のドットパ
ターンより抽出した特徴量を有する文字の文字コードを
出力する大分類処理手段（１１）と、文字コードに対応
させて文字のドッドパターンを記憶する細分類用のメモ
リ（１５）と、その大分類処理手段より出力される文字
コードに対応したドットパターンをその細分類用のメモ
リより読み出して出力する候補文字設定手段（１４）と
、この候補文字設定手段より出力されるドットパターン
とその認識対象とする文字のドットパターンとの相違量
を求める細分類手段（１０）と、その相違量が所定レベ
ルよりも小さいときにはその認識対象とする文字は正し
く識別されたものとみなしてその大分類処理手段より出
力される文字コードをその認識対象とする文字に付与し
、その相違量が所定レベルよりも大きいときにはその認
識対象とする文字は識別できないものとみなす制御手段
（２）と、不揮発性のデータ記憶手段（１８）とを有し
、その制御手段（２）は、随時、その大分類用のメモリ
（１２）及びその細分類用のメモリ（１５）の内容を追
加又は削除すると共に、その大分類用のメモリ及びその
細分類用のメモリの内容をその不揮発性のデータ記憶手
段（１８）に待避するようになされているものである。

【０００６】

【作用】斯かる本発明によれば、その制御手段（２）は
独立にそれら大分類用のメモリ及び細分類用のメモリの
内容を変更することができるので、例えば既に登録され
ている文字の類似文字の特徴量を学習により登録すると
きには、類似文字同士が干渉しないようにそれらメモリ
の内容を変更することにより、類似文字が存在しても識
別率を向上することができる。また、それらメモリの内
容をその不揮発性のデータ記憶手段に待避することによ
り、学習により蓄積したデータの消失を防止することが
できる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明による文字認識装置の一実施例
につき図面を参照して説明しよう。本例は、印刷文字を
認識するための学習機能付きの文字認識装置に本発明を
適用したものである。図１は本例の文字認識装置を示し
、この図１において、１はイメージスキャナであり、こ
のイメージスキャナ１で読み込まれた印刷文書のイメー
ジデータをワークステーション２に供給する。このワー
クステーション２はそのイメージデータを一方向に投影
することにより先ず文字列を抽出し、次にこの文字列内
での投影により個々の文字の外接枠を特定し、この外接
枠の内部のドットパターンよりなる個々の文字の入力パ
ターンＩＰを入出力インターフェース回路４を介して文
字認識ボード５に供給する。

【０００８】この文字認識ボード５は、通常の認識モー
ド時にはその入力パターンＩＰに対応する候補文字が存
在するときには候補文字及び各候補文字のパターンとそ
の入力パターンとの残差を求め、類似度が例えば上位１
０までの候補文字の文字コードと残差との対を入出力イ
ンターフェース回路４を介してワークステーション２に
供給する。このワークステーション２は、最上位の候補
文字の残差が所定レベルよりも小さいときにはその最上
位の候補文字の文字コードをその入力パターンＩＰに付
与し、候補文字が存在しないとき又は最上位の候補文字
の残差が所定レベルを超えるときにはその文字の識別が
できなかったものと判断してリジェクトコードをその入
力パターンに付与する。また、ワークステーション２は
文字フォントのＲＯＭを有し、入力文書の識別結果を文
字の形で表示装置３の表示画面に表示する。この最に、
リジェクトコードが付与された文字の部分には例えば高
輝度の正方形の図形が表示される。

【０００９】その文字認識ボード５の構成及び認識モー
ド時の動作につき詳細に説明するに、図１の文字認識ボ
ード５において、認識対象文字のドットパターンよりな
る入力パターンＩＰを第１のデュアル・ポート・メモリ
６Ａを介して正規化処理回路７に供給する。この正規化
処理回路７は、その入力パターンＩＰを伸縮して２４×
２４ドットの正規化パターンＮＰを得て、この正規化パ
ターンＮＰを先入れ先出しメモリ（以下「ＦＩＦＯメモ
リ」と略称する。）８及び入力パターンセット回路９を
介して細分類回路１０に供給する。また、その入力パタ
ーンＩＰを第２のデュアル・ポート・メモリ６Ｂを介し
て大分類処理回路１１に供給し、この大分類処理回路１
１はその入力パターンＩＰより大まかな特徴量を抽出す
る。

【００１０】本例における特徴量は、その入力パターン
ＩＰに外接する矩形の各辺をＡ辺〜Ｄ辺として、各辺の
近傍での文字部のパターン構造をそれぞれコード化した
ものである（例えば、吉本一男他、電子通信学会技報Ｐ
ＲＵ．８８−１６，ＰＰ．　１−７（１９８８年）参照
）。各辺の近傍でのパターン構造とは、各辺から数ドッ
ト離れた観測ラインに各辺側から文字部のパターンを投
影して得られた値であるが、この外に各辺の近傍の文字
部のドット数等をも使用することができる。これに関し
、１２は大分類辞書用のメモリを示し、この大分類辞書
用のメモリ１２には、文字の特徴量に対応させてその特
徴量を有する文字の文字コードが記憶されている。１つ
の文字に対して通常複数の特徴量が記憶されている。本
例のワークステーション２は、信号ラインを介して随時
且つ独立にその大分類辞書用のメモリ１２に特徴量とそ
の特徴量を有する文字の文字コードとを追加して書き込
めると共に、その大分類辞書用のメモリ１２の内容を削
除できるようになされている。

【００１１】図２を参照してその大分類辞書用のメモリ
１２のデータ構成につき説明するに、そのメモリ１２を
Ａ辺用のメモリ１９〜Ｄ辺用のメモリ２２よりなる４個
のメモリ部に大別する。そして、Ａ辺用メモリ１９を、
ヘッダー部と文字コード部とに分け、ヘッダー部にはＡ
辺の特徴量を示す特徴コード、この特徴コードを有する
文字の個数（文字コード数）及びこの文字コードの先頭
アドレスを各特徴コード毎に記録し、文字コード部には
ヘッダー部に対応する文字コードを記録する。同様に、
Ｂ辺用メモリ２０、Ｃ辺用メモリ２１及びＤ辺用メモリ
２２もそれぞれヘッダー部と文字コード部とを設け、特
徴コードとこの特徴コードを有する文字の文字コードと
を対応させて記録する。

【００１２】図１に戻り、大分類処理回路１１はその大
分類辞書用のメモリ１２を参照して、その入力パターン
ＩＰより抽出した特徴量に対応する特徴コードと同じ特
徴コードを有する文字（以下、「候補文字」という。）
の文字コードを全て引き出し、この候補文字の文字コー
ドをＦＩＦＯメモリ１３を介して候補パターンセット回
路１４に供給する。本例において候補文字とは、Ａ辺の
特徴コード〜Ｄ辺の特徴コードがそれぞれその認識対象
文字の４辺の特徴コードに等しい文字をいう。１５は細
分類辞書用のメモリを示し、この細分類辞書用のメモリ
１５は図３に示すように、文字コードとこの文字コード
に対応するドットパターン（文字フォント）とを各文字
コード毎に記憶している。そのドットパターンも２４×
２４ドットに正規化されたパターンである。文字コード
が例えばＪＩＳコードのようなものであれば、認識対象
とする字体（明朝体、新聞明朝体、ゴシック体等）に合
わせて各文字コードについて複数の正規化されたドット
パターンを記憶しておく。文字コードが字体をも特定で
きる形式で定義されていれば、各文字コードについて対
応するドットパターンは１個でもよい。本例のワークス
テーション２は信号ラインを介してその細分類辞書用の
メモリ１５の内容をも随時、置換し、追加し又は削除で
きるようになされている。

【００１３】その候補パターンセット回路１４は、細分
類辞書用のメモリ１５を参照することにより、大分類処
理回路１１から供給された候補文字の文字コードに対応
する正規化されたパターンＲＰを引き出して、この正規
化パターンＲＰを順次細分類回路１０に供給する。この
細分類回路１０は、認識対象とする文字の正規化パター
ンＮＰと候補文字の正規化パターンＲＰとを比較して、
パターンＲＰでパターンＮＰを消去して得られる第１の
残差ΔＩＰとパターンＮＰでパターンＲＰを消去して得
られる第２の残差ΔＲＰとをそれぞれＦＩＦＯメモリ１
６Ａ及び１６Ｂを介して判定回路１７に供給し、この判
定回路１７には大分類処理回路１１より出力される候補
文字の文字コードをもＦＩＦＯメモリ１６Ｃを介して供
給する。この判定回路１７は、第１の残差ΔＩＰと第２
の残差ΔＲＰとを例えば加算して最終的な残差Δを求め
る。

【００１４】この残差Δが０に近い程にその認識対象の
文字と候補文字とはより類似していると考えられるので
、この残差Δが０に近い文字程その認識対象とする文字
に対する類似度が高い。そこで、判定回路１７は、類似
度が高い上位１０個の候補文字の文字コードＣとこの文
字コードの残差Δとを対にして順次ＦＩＦＯメモリ１６
Ｄを介して入出力インターフェース回路４に出力し、候
補文字が存在しないときには所定のリジェクトコードを
そのインターフェース回路４に出力する。これらの文字
コードＣと残差Δとの対又はリジェクトコードはワーク
ステーション２に供給される。

【００１５】１８は不揮発性メモリとしてのハードディ
スク装置を示し、このハードディスク装置１８をワーク
ステーション２に内蔵又は外付けする。そして、そのワ
ークステーション２は、作業終了時等に大分類辞書用の
メモリ１２の内容及び細分類辞書用のメモリ１５の内容
をそのハードディスク装置１８に待避することができる
と共に、作業始動時等にはそのハードディスク装置１８
に待避されたデータをそれらメモリ１２及び１５に転送
できるようになされている。従って、学習により辞書用
のメモリ１２及び１５に蓄積された文字情報が電源断等
により失われることがない。

【００１６】次に、図４を参照して本例の文字認識装置
で認識できなかった文字を学習により登録する場合の方
法につき説明する。図４は本例の表示装置３の表示画面
３Ａを示し、この表示画面３Ａには、入力文書の１頁分
の文字の認識結果を表示する認識結果表示領域１９を設
ける。入力文書は例えば縦書きであるが、認識結果は横
書きで表示している。２０，２１は識別できなかった文
字を示す正方形の図形である。その認識結果表示領域１
９の左下に周辺領域表示部２２と原パターン表示部３０
とを設け、図示省略したカーソルをそれら図形２０又は
２１の上に移動することにより、原パターン表示部３０
及び周辺領域表示部２２にそれぞれ認識できなかった文
字の原ドットパターン及びその文字を中心とする所定範
囲の周辺パターンを表示するようにする。

【００１７】２３は修正対象とする文字を示す「対象文
字」の表示領域であり、この表示領域２３の右隣の表示
領域２４に修正対象とする文字の認識結果の文字を表示
する。本例のように修正対象とする文字がリジェクトさ
れた文字であるときには、その表示領域２４には正方形
のパターンが表示される。２５は機能釦領域を示し、こ
の領域２５には候補釦２６Ａ，コード釦２６Ｂ等が表示
され、図示省略した所謂マウスのような座標入力ユニッ
トを用いて十字のカーソル３２を所望の釦の表示の上に
移動して座標入力スイッチを操作することにより、その
所望の釦の機能を実行させることができる。

【００１８】例えば、候補釦２６Ａを選択すると、候補
文字表示領域３１にその修正対象とする文字に類似する
と判定された１０個の候補文字がその残差と共に表示さ
れる。本例では、原パターン表示部３０及び周辺領域表
示部２２の表示よりオペレータは入力文書段階での文字
を認識することができるので、その文字がそれら１０個
の候補文字の中に含まれているときには、カーソル３２
を移動してそれら１０個の候補文字の何れかを選択する
ことにより、その選択した文字の文字コードがその認識
できなかった文字に付与される。この場合には文字コー
ドの付与と同時に、図１の大分類辞書用のメモリ１２へ
は認識できなかった文字の特徴量が文字コードに対応し
て追加記録され、細分類辞書用のメモリ１５へはその文
字のドットパターンが文字コードに対応して追加記録さ
れる。

【００１９】その候補文字の中に目的とする文字が存在
しない場合には、コード釦２６Ｂの選択により文字コー
ドを直接入力することができ、かな漢字釦２６Ｃ及び部
首画数釦２６Ｅにより漢字の入力を行うことができる。 また、テーブル釦２６Ｄの選択により文字コード（例え
ばＪＩＳコード）と対応する文字との一覧表が表示され
、外字登録釦２６Ｆ及び学習削除釦２６Ｇは特殊な字体
の文字等を登録する場合に使用される。また、２７は再
認識釦、２８はバックスペース釦を示し、再認識釦２７
は修正対象文字を再認識する場合に使用される。

【００２０】２９は修正履歴表示部を示し、この修正履
歴表示部２９には、文字の修正又はリジェクト後の文字
コードの付与によって得られた文字２９Ａ，２９Ｂ，‥
‥，２９Ｊを出現頻度の高い順に左から１０個表示する
。この表示部２９に所望の文字が表示されているときに
は、その文字をカーソル３２で選択することにより、容
易にその認識できなかった文字に正確な文字コードを付
与することができる。このように文字コードを別途付与
した場合にも、辞書用のメモリ１２及び１５へのデータ
の追加が行われる。

【００２１】ただし、単に辞書用のメモリ１２及び１５
へデータを追加するだけでは、類似文字の干渉等が生じ
るため、本例のワークステーション２は文字を学習登録
する際に次のような付加的な動作を行う。例えば、文字
「＠」を新たに学習登録するものとして、この文字「＠
」が既に登録されている文字「の」と干渉する虞がある
ときには、オペレータの指示によりワークステーション
２はその文字「＠」の特徴量と文字コードとを大分類辞
書用のメモリ１２に追加記録するときに、複数存在する
文字「の」の特徴量の中からその文字「＠」の特徴量と
合致する部分に登録されている文字「の」の文字コード
を削除するようにする。このようにすることにより、次
にその文字「＠」が認識対象となったときに文字「の」
が認識結果として引き出されることを防止することがで
き、類似文字間での誤認識を防止することができる。

【００２２】また、文字データを学習登録する場合に、
１回のみの学習ではノイズ等の影響により正確なデータ
が辞書用のメモリ１２及び１５に登録できない虞がある
ときには、ワークステーション２は出現した全ての特徴
量データを大分類辞書用のメモリ１５に登録させ、複数
回の学習により得た特徴量の平均値をその細分類辞書用
のメモリ１５に登録させるようにすることもできる。こ
れにより大分類辞書用のメモリ１２に格納される文字の
特徴量のデータが増加して文字認識がより安定に行える
ようになる利益がある。

【００２３】なお、本発明は上述実施例に限定されず本
発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の構成を取り得るこ
とは勿論である。

【００２４】

【発明の効果】本発明によれば、制御手段は大分類用の
メモリ及び細分類用のメモリの内容を独立に追加又は削
除できるので、類似文字同士で文字の特徴量が干渉しな
いようにすることができ、類似文字が存在する場合の識
別率を向上できる利益がある。また、大分類用のメモリ
及び細分類用のメモリの内容を不揮発性のデータ記憶手
段に待避するようにした場合には、学習により蓄積した
データが失われるのを防止できる利益がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による文字認識装置の一実施例を示す構
成図である。

【図２】図１の大分類辞書用のメモリ１２のデータの構
成例を示す線図である。

【図３】図１の細分類辞書用のメモリ１５のデータ構成
の一例を示す線図である。

【図４】その一実施例における表示装置の表示画面の一
例を示す正面図である。

【符号の説明】

１　　イメージスキャナ ２　　ワークステーション ５　　文字認識ボード ７　　正規化処理回路 １０　　細分類回路 １１　　大分類処理回路 １２　　大分類辞書用のメモリ １５　　細分類辞書用のメモリ １７　　判定回路 １８　　ハードディスク装置

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　文字の種々の特徴量とこれらの特徴量
   を有する文字の文字コードとをそれぞれ対応させて記憶
   する大分類用のメモリと、この大分類用のメモリを用い
   て認識対象とする文字のドットパターンより抽出した特
   徴量を有する文字の文字コードを出力する大分類処理手
   段と、文字コードに対応させて文字のドッドパターンを
   記憶する細分類用のメモリと、上記大分類処理手段より
   出力される文字コードに対応したドットパターンを上記
   細分類用のメモリより読み出して出力する候補文字設定
   手段と、この候補文字設定手段より出力されるドットパ
   ターンと上記認識対象とする文字のドットパターンとの
   相違量を求める細分類手段と、上記相違量が所定レベル
   よりも小さいときには上記認識対象とする文字は正しく
   識別されたものとみなして上記大分類処理手段より出力
   される文字コードを上記認識対象とする文字に付与し、
   上記相違量が所定レベルよりも大きいときには上記認識
   対象とする文字は識別できないものとみなす制御手段と
   、不揮発性のデータ記憶手段とを有し、上記制御手段は
   、随時、上記大分類用のメモリ及び上記細分類用のメモ
   リの内容を追加又は削除すると共に、上記大分類用のメ
   モリ及び上記細分類用のメモリの内容を上記不揮発性の
   データ記憶手段に待避するようになされていることを特
   徴とする文字認識装置。