JPH0520797B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〓発明の利用分野〓 本発明は、漢字のように文字カテゴリが多い場
合に適した、誤読文字修正機能を備えた文字認識
装置に関する。

〓従来技術〓 従来、たとえば官公庁などの各種申請書の処理
の多くは人手によつてなされている。これらの申
請書は、普通漢字仮名混り文で書かれており、こ
れらの申請処理業務を機械化しようとすると、漢
字も含めた日本語文字の認識装置が入力部に必要
となる。現在、研究室のレベルでは、実用上満足
し得る読取精度を有する印刷漢字認識装置の原理
実験に成功しており（たとえば電子通信学会論文
誌，58−Ｄ巻，２号，94頁参照）、上記の各種申
請書の大半は和文タイプによる比較的高品質のタ
イプ印字文書であることを考えると、上記の申請
書処理業務において、印刷漢字認識装置を使用す
る環境条件は整つているといえる。

しかし、実際に印刷漢字認識装置を実用化しよ
うとする場合、申請業務の性格上かなり高度の認
識請度が要求される。一方、漢字は文字類が極め
て多いことや、印字品質が比較的良好であるとい
えども比較的品質の悪い申請書が入力されること
もあり得ることを考えると、読取精度は全く十分
であるとは言えない。

しかるに、認識結果が正しいか否かを検定する
ことにより、誤認識率を著しく減少せしめること
が考えられる。従来、上記の考え方は次のように
行われていた。数字を対象とした文字認識装置で
は、金額を扱うことが多いので、たとえば帳票上
には各項目の金額とともにそれらの総計をも記載
しておき、認識装置では各項目の認識結果の総計
と、総計の認識結果とを比較して誤りを検出する
方法が取られている。また英字を対象とする文字
認識装置では、各英文字はある限定された語彙の
中の１つの単語を構成しているということを前提
として、Ｎ−gramという手法を用いたが検定方
法が考えられる。

しかし、上記従来の方法はそのまま漢字を対象
とした文字認識装置に適用することができない。
その理由は、漢字の場合は字種が英数字（多くて
50字）などの場合に比較して2000〜4000と多く、
たとえばＮ−gramの表の記憶容量が膨大になり、
そのままでは実現不可能になる。

〓発明の目的〓 したがつて、本発明の目的は、字種の多い場合
に適した手法として単語情報を用いて読取結果を
修正する手段を与え、全体として誤認識率を下げ
ることにある。

〔発明の概要〕

上記の目的を達成するために、本発明では、文
字パターンを入力する入力手段と、入力手段にて
入力された文字パターンと標準パターンとを照合
して得られる読取結果を単語毎に出力する出力手
段とを備えた文字認識装置において、単語情報を
記憶する手段と、単語毎の読取結果と単語情報と
を照合する手段と、照合手段にて、単語毎の読取
結果が単語情報のいずれかの単語とも一致しない
ときには、読取結果として出力された単語の各文
字に対応する標準文字パターンと単語情報内の候
補単語の各文字に対応する標準文字パターンとの
間の類似度を求めることにより単語が特定できる
か否かを検定する検定手段と、検定手段にて、単
語が特定できる場合には読取結果を特定された単
語に修正する修正手段と、修正手段にて、修正で
きない単語は他の単語と区別して表示する表示手
段を備えたことに特徴がある。

〓発明の実施例〓 たとえば、次のような文書をもつ申請書を考え
る。

（例） 申請書の種類 登録申請書 登録の目的 全部移転 原 因 昭和52年２月２日売買 権利者 氏 名 甲山太郎 所 在 東京都国立市１−１ 持 分 ３分の１ 義務者 氏 名 乙川次郎 住 所 東京都立川市２−２ ： 申請目 昭和52年３月３日 以上 本発明装置の原理の概略を、第１図の流れ図を
用いて説明する。まず、201，202で帳票上の文字
を光電変換し、一定枠内に切り出し、１行毎に認
識し、認識結果を文字コードの形で１行分出力す
る。認識部は上記動作を帳票上の全文字が認識さ
れるまで続ける。以上までは従来の文字認識装置
と同じである。つぎに、認識結果検定部は、キー
項目（１行の左側の所定の長さのフイールドに印
刷される文字列）に対応する認識結果の文字系列
を抽出し、全キー項目が記憶される辞書の中か
ら、この文字系列が何番目のキー項目に該当する
かを203で認識する。これをキー項目の単語認識
という。なお、文字認識は誤まることも考えられ
るので、上記単語認識の手法は工夫する必要があ
る。手法は後述する。

何番目のキー項目かが分ると、このキー項目に
続く固定項目に出現し得る字種が限定可能となり
204で字種を指定する。従つて、文字認識結果の
文字コード列の中で固定項目に対応する文字コー
ドを調べて、上記の許容される字種に含まれるか
否かを次に205で調べる。このとき、含まれない
ことが分れば、文字認識の結果が誤りであるか、
帳票の文字が誤字であつたかのどちらかである。
したがつて、この場合は上記の旨を認識結果に付
随して出力する。たとえば文字コードの符号を反
転させる。検定の結果、許容字種に含まれていれ
ば、正読と見做して、そのまま文字コードを出力
する。

以上の動作を帳票上の文字がなくなるまで続け
る。

つぎに、本発明の要点である認識結果の文字系
列を単語として認識する手順を説明する。一般に
単語認識をするためには単語の辞書（各単語を構
成する文字コード列からなる表）を用意して、入
力された字系列がどの辞書項目と一致するかを調
べればよい。しかし、実際には入力された文字系
列がすべて正しく読取られているとは限らないの
で、どの辞書項目とも完全一致がとれない場合が
ある。したがつて、辞書項目と一致がとれるか否
かではなく、入力文字系列と各辞書項目との距離
または等価的に類似度（後で定義する）を求め
て、単語認識をする必要がある。

たとえば「申請日」が読取つた結果として「甲
請日」が得られることがあるが、「甲請日」とい
う辞書項目は明らかに存在しない。

文字系列と辞書項目との類似度を各文字同志の
類似度とすると、上記例では「申」と「甲」との
類似度が必要になる。しかし、このような２つの
文字の組合せは、読取対象字種を2000字として
400000の組合せとなり、記憶しておくことは不可
能である。したがつて、本発明装置では、異なる
文字同志（上記例では「甲」と「申」）の類似度
が必要になつた場合は認識装置内の該当する標準
パターン同志の類似度を計算してその値を用い
る。同じ文字同志の類似度は常に１とする。

ここで類似度とは０から１までの値をとる数値
で、二つの文字パターン同志の間に定義され、専
用計算回路により容易に計算され、公知であるの
で、ここでは説明を省略する。

上記手法による単語認識のアルゴリズムを第４
図の流れ図を用いて説明する。まず、各辞書項目
は、単語を構成する文字数N_kと、文字コード列
W_k＝｛wi(k)〓ｉ＝１，２，…，N_k｝とで表現さ
れている。全辞書項目の数をＫとする。上でｋ
は、項目番号（単語番号）であり、ｌからＫまで
の値をとる。また単語認識部へ入力される文字認
識結果の文字系列（文字コード列）をＳ＝｛si〓
ｉ＝１，２，…，Ｎ｝で表わす。文字系列Ｓと
W_kとの類似度を〓ｋで表わす。

第２図に単語認識に必要な辞書の構成を示す。

辞書の最初の語501（番号Ｄ）はキー項目の数Ｋ
を保持し、つぎに各項目の文字コード列を記憶す
る番地A₁，A₂，…，A_Kを記憶する語502が続く。
つぎは各キー項目の文字コード列を記憶する語が
つづく。たとえばA₁番地503は、項目番号１の単
語を構成する文字の長さ（文字数）N₁を保持し、
以下のN₁語504は各文字コードを記憶している。

第３図に単語認識の対象となる文字コード列を
図示する。文字コード列はメモリの作業用領域に
一担格納され、Ｎ語からなる。

第４図において、単語認識は次のように実行さ
れる。まず101，102で初期化をする。

103において、単語長が入力文字系列長に一致
するか否かを判定して、一致しないときは類似度
〓ｋは０のままとして、次の単語を調べる。単語
長が一致するときは、105〜112の過程で類似度〓
ｋを求める。

104で初期化を行い、105で辞書内ｋ番目の項目
のｉ番目の文字コードwi(k)と入力文字系列のｉ
番目の文字コードsiとが一致するか否かを調べ、
一致しないときは、106で〓ｋに１を加え、一致
しないときは107において判定不能であつたかど
うかを調べる。s_k＝０のときは判定不能を示し、
このときは106を実行し、s_i≠０のときは108にお
いて、認識装置内の標準パターンを用いてwi(k)
の標準パターンとsiの標準パターンの類似度を計
算し、〓ｋに加える。そこまでの文字数ｉで〓ｋ
を割つた値がしきい値〓を越えるかどうかを109
で判定し、越えない場合は項目ｋは候補から113
において除外する。越える場合は次の文字に進
み、全文字に対して105〜111の処理が終了したと
きは112において、文字系列同志の類似度を文字
数Ｎで割つて正規化する。

115において全辞書項目の処理が済んだことが
検知されたときは、116で求められた全類似度
｛〓ｋ〓ｋ＝１，２，…，Ｋ｝の中の最大値〓¹と
次大値〓²を求め、絶対しきい値〓と〓¹を比較し
て117，さらに〓¹と〓²の差に十分な開きがある
か否かを相対しきい値〓により検定し、十分なと
きは119で〓を与える単語番号k^*を出力十分でな
いときは判定不能を120で出力する。

つぎに、キー項目に続く固定項目に出現し得る
字種を指定する手段を説明する。本発明では、フ
ラグ表なるものを第５図に示すごとく、またビツ
ト番号変換表なるものを第６図に示すごとく用意
する。キー項目の単語認識結果k^*のときは、ま
ずビツト番号変換表を参照してフラグ表のどのビ
ツトを利用するかを示すビツト位置番号ｂ（k^*）
を求める。つぎに任意の文字に対するフラグ表の
内容を取り出し、ｂ（k^*）ビツト項目の値が１で
あるときは同文字は同キー項目に続く字種として
許され、０であるときは許されないということが
分る。

したがつて、この結果を用いて、原理の説明で
述べたように認識結果を検定することができる。

以下、本発明を実施例を参照して詳細に説明す
る。

第７図は本発明装置の一実施例のブロツク図で
ある。以下、同図に従つて実施例を説明する。

同図において１は従来の文字認識装置で、３が
未知パターンを観測する文字観測部、４が文字認
識処理装置、５は標準パターン記憶装置である。
上記の部分は公知であるのでここでは詳述しな
い。認識処理装置４の出力６は、帳票上の文字を
行単位に認識した結果で、文字コード列の形で転
送される。ここで、文字コード０のときは、その
文字は認識不能であつたことを表わす。

検定処理装置１０は、メモリ１１と類似度計算
回路３０と、マイクロプロセツサ２０から成つて
いる。回路３０は、マイクロプロセツサ２０から
２個の文字コードを受けて、同文字コードに対応
する２個の標準パターンを５より受けて同標準パ
ターン同志の類似度を計算し、結果の類似度を20
へ転送する。回路３０は、第４図の処理１０８を
実行するときに用いられる。

メモリ１１は、第５図に示したフラグ表を記憶
する部分１２と、第６図に示したビツト番号変換
表を記憶する部分１３と、第２に示したキー項目
辞書を記憶する部分１４と、さらに作業用領域１
５とからなつている。

マイクロプロセツサ２０は２０内に持つマイク
ロプログラムに従つて、第４図で説明したアルゴ
リズムにより単語認識（キー項目認識）を行い、
固定項目の字種の指定を１２に用いて行い、固定
項目の認識結果である文字コードを検定する。

つぎに、文字認識装置としての処理の流れに沿
つて説明する。

帳票上に印加された文字パターンは３により光
電変換され、一定の枠内に切り出され、４へ転送
される。４では３から送られてきた未知パターン
と５内の各標準パターンとの類似度を計算し、最
大類似度を与える文字のコードを、１行分まとめ
て、文字コード列として出力線６上に出力する。
ただし、ここで４は最大類似度が所定のしきい値
以上になつているかどうかを検定し、しきい値に
達しない場合は出力コードを０とする。

検定処理装置１０内のマイクロプロセツサ２０
は１行ごとの認識結果の文字コード列を６を通し
て受け取りメモリ１５に格納する。まず１行分の
文字系列（ブランクも１つの文字コードを与えら
れている）からキー項目に対応する文字コード系
列を抽出し、単語認識に移る。１行分の文字コー
ド列の例を第８図に示す。１行は25文字からな
り，先頭の８文字801がキー項目に対応し、後半
の17文字802が固定項目に対応する。文字コード
9999はブランクを意味する。欄801内のブランク
でない文字コード（第８図に於いてはs₁，s₂，
…，s₆）がキー項目の文字を認識した結果の文字
コード列である。

単語認識はマイクロプログラムにより、第４図
に示したアルゴリズムに従つて行う。ただし、同
アルゴリズムにおいて、第４図の処理１０８は、
類似度計算回路によつて行う。すなわち、２０は
２個の文字コードs_iとｋ番目の辞書項目のｉ番目
の文字コードwi(k)（第４図参照）を30に転送し、
類似度計算の命令を30に対して発する。３０は同
命令を受けて、siとwi(k)に対応する２個の標準パ
ターンを５より読み出し、同標準パターン同志の
類似度〓^*を計算し、20に対し返送する。以上は
第１図の処理２０３である。

マイクロプログラム単語認識が終了すると、検
定処理に移る。まず第１図の処理２０４を行う。
まず、キー項目認識の結果のキー項目番号が分る
と、メモリ１３内のビツト番号変換表を調べて、
同キー項目に続く固定項目の字種を指定する所の
フラグ表のビツト番号b^*を得る。続いて固定項
目の認識結果の検定処理２０５を行う。２０はメ
モリ１５内の認識結果文字コード列（第８図）の
内、固定項目に対応する文字コード８０２から１
つづつ取り出し、メモリ１２内のフラグ表（第５
図参照）の各文字コードに対応するフラグのb_*
ビツト目を調べる。同ビツトが１のときは、許容
される字種であるので、その時は何もしないが、
０のときは許容されない字種であるので、同結果
を与えた802内の文字コードの符号を反転させる。
たとえば、固定項目のある認識結果文字コードが
500であり、検定の結果許容されない文字のとき
は同符号を反転させて−500とする。

ここで、固定項目の認識結果の文字コードが４
から送出された段階で負の符号のときは、同文字
コードに対する検定処理は行わない。

また、キー項目に対応する文字コードについて
は、単語認識結果の辞書の文字コード列を第８図
に示したキー項目の文字コード列に代入する。例
えば、文字認識結果８０１が「甲請日」であつて
も単語認識の結果が「申請日」に対応するキー項
目番号であるとすると、マイクロプロセツサ２０
は「甲請日」の代りに「申請日」に対応する文字
コード列をメモリ１４に格納してある辞書から取
り出して801を書き替えるので、文字認識結果に
誤りがあつても正しく修正される。キー項目の単
語認識の結果が判定不能であつた場合は、以後の
文字コードの検定ができないので同行の文字コー
ドをすべて負に反転させる。

検定が終了して第８図に示した文字コード列が
書き替えられると（誤りがない場合は結果的には
変更がない。）２０は同文字コード列801，802を
出力線５０上に出力する。

以上の過程は帳票の行単位に実行される。

〔発明の効果〕 以上説明したごとく、本発明装置は文字認識結
果の誤認識が正しく修正されて出力されるので、
誤認識率を低下させることができる。

本文字認識装置の結果を、たとえばつぎのよう
に表示、人手により最終判定を仰ぐことができ
る。すなわち、正の文字コードが出力された場合
は通常に表示し、負の文字コードが出力された場
合は、誤認識の可能性が高いので、輝度や、色を
変えてデイスプレイしたり、樋示文字の脇に特殊
記号を付して表示したりでき、人手を介して修正
できる。本発明装置の特徴は、従来の文字認識装
置の後段に付ければよいので大きな変更を必要と
しないこと、本検定処理を容易に取除くことがで
き認識部はそのまま従来の認識装置として動作で
きるので、本検定処理部をオプシヨンとして取扱
えることである。

また、単語認識に際して、誤りを含んだ文字コ
ード系列から辞書を検索する手法で必要になる任
意の二つの文字の近さの測度を、標準パターン同
志の類似度によつて得ている点も特徴である。し
たがつて、近さの測度を貯えるための膨大な記憶
装置が不必要である。なお、本明細書に述べた実
施例においては、第５図で10の中に類似度計算回
路３０を設けたが、類似度計算機能は４が本来持
つているので、４を若干変更することにより、３
０を４の中に含め、全体として効率的なものにす
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理を説明するための流れ図
である。第２図は、単語辞書の構成の図、第３図
はキー項目に対応する文字コード列の図である。
第４図は単語認識（キー項目認識）アルゴリズム
を説明するための流れ図、第５図はフラグ表、第
６図はビツト番号変換表の図である。第７図は本
発明の一実施例のブロツク図である。第８図は文
字認識結果の文字コード列の図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 文字パターンを入力する入力手段と、 上記入力された文字パターンと標準パターンと
   を照合して得られる読取結果を単語毎に出力する
   出力手段とを備えた文字認識装置において、 単語情報を記憶する記憶手段と、 上記出力手段により出力される単語毎の読取結
   果と上記単語情報とを照合手段と、 上記照合手段にて、上記単語毎の読取結果が上
   記単語情報のいずれの単語とも一致しないときに
   は、読取結果として出力された単語の各文字に対
   応する標準文字パターンと単語情報内の候補単語
   の各文字に対応する標準文字パターンとの間の類
   似度を求めることにより単語が特定できるか否か
   を検定する検定手段と、 上記検定手段にて、単語が特定できる場合には
   上記読取結果を特定された単語に修正する修正手
   段と、 上記修正手段にて、修正できない単語は他の単
   語と区別して表示する表示手段と、 を備えたことを特徴とする文字認識装置。