JPH0589292A - 文字列認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 この発明の目的は、文字読取装置に一体的に
設けられ、文字読取装置から読取られたテキストコード
を所定の項目ごとに認識して分類した後に出力する文字
列認識装置を提供することである。 【構成】この文字列認識装置３は、スキャナ２から読取
られた画像データＤ１を文字認識部５において文字コー
ド列データＤＩに変換し、このデータＤＩを、ＲＯＭ７
にストアされる文字コードのキーワードまたは辞書デー
タを参照しながら該当する項目に確定しながら分類し、
その項目を特定するデータを含む項目分類された文字コ
ード列データＤＯを出力するように構成される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は文字列認識装置に関
し、特に、光学または音声などによる文字読取装置に一
体的に設けられ、文字読取装置から読取られた文字列コ
ードを意味を有した項目ごとに認識して分類し出力する
文字列認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来よりある光学式文字列認識装置は、
光学的走査により得られた画像データから文字を読取っ
て認識し、その認識結果を文字コードとして出力するも
のである。このような、光学式文字読取装置の主な利用
形態としては、データベースの作製手段および翻訳シス
テムのデータ入力手段などがある。また、最近は手帳型
の電子計算機（以下、電子手帳という）に代表されるパ
ーソナルな情報ツールが普及し、これらに供給されるユ
ーティリティとして住所録などのデータベースツールが
ある。このデータベースツールは、上述の光学式文字読
取装置によって読取られた氏名あるいは住所のテキスト
コードを入力して、たとえば５０音順にソートして自動
的に氏名のデータベースおよび住所のデータベースを作
成するように処理していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たデータベースツールは、与えられるテキストコードが
氏名コードであるか住所コードであるかは認識せず、ま
た正しい氏名または住所であるかも認識せずに、データ
ベースに登録すべきデータとして取扱っていたので、氏
名のデータベースに住所データが混じるなどの不具合が
あった。また、この不具合を解消するために、データベ
ース作成前に予め与えられたテキストコードが氏名コー
ドであるかまたは住所コードであるかの分類を行なっ
て、その後にデータベースを作成する手法が採られる。
しかし、この機能を電子手帳側に持たせると、電子手帳
自体の単価を引上げ、さらにはこの機能を実現するため
のソフトウェアをストアするために、電子手帳側のメモ
リの利用効率が低下するという懸念があり、これは根本
的な解決策とはなり得なかった。

【０００４】それゆえにこの発明の目的は、光学式また
は音声式などの文字読取装置から読取られて得られたテ
キストコードを、所定の項目ごとに認識して分類した後
に、出力することのできる、文字読取装置に一体的に設
けられる文字列認識装置を提供することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】この発明にかかる文字列
認識装置は、文字読取装置に接続されて、少なくとも１
単語以上からなる所定の意味を有した文字列を認識する
文字列認識装置において、前記意味に関する、複数の辞
書データおよび複数のキーワードデータを予めストアし
た記憶手段と、文字読取装置から与えられる文字列コー
ドデータを入力し、応じて記憶手段にストアされるデー
タに基づいて与えられた文字列コードデータを、それぞ
れが前記意味を有した少なくとも１つ以上の文字列に分
割する分割手段と、この分割手段によって分割されて得
られた文字列を、各文字列ごとに、その意味を特定する
データを付加して出力する出力手段とを備えて構成され
る。

【０００６】

【作用】文字列認識装置は上述のように構成されて、文
字読取装置から読取られた文字列コードデータは、分割
手段および出力手段によってそれぞれが所定の意味を有
した複数の文字列に分割された後、その意味を特定する
データが付加されながら該装置外部に出力される。した
がって、文字読取装置に対して、読取った文字列をその
意味ごとに自動的に分類しながら出力するという機能を
付加することができる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して詳細に説明する。

【０００８】なお、本発明の一実施例による文字列認識
装置は、光学的走査により文字を含む画像を認識する光
学式文字読取装置に搭載されるとしたが、搭載される文
字読取装置はこれに限定されず、音声を入力し、文字を
読取る装置であってもよく、さらにはライトペンなどの
ユーザの手操作により入力された手書文字読取装置など
に搭載されるようにしてもよい。

【０００９】図１（ａ）および（ｂ）は、本発明の一実
施例による文字列認識装置の利用形態とその構成を示す
概略図である。

【００１０】図１（ａ）において文字列認識装置３は配
線により画像を光学的に読取るスキャナ２に接続され、
さらに住所管理機能を有する電子手帳１に接続される。
文字列認識装置３に接続される住所管理機能を有する媒
体としては、電子手帳１の他にワードプロセッサ（文書
作成装置）などであってもよい。また、電子手帳１と文
字列認識装置３は信号線を介して通信接続されるように
しているが、通信線を接続することなく、磁気記憶媒体
などをデータ伝送用の記録媒体として、電子手帳１と文
字列認識装置３との間でのデータ転送を行なうような構
成としてもよい。さらに図１（ａ）ではスキャナ２と文
字列認識装置３を別のものとしているが一体化したもの
でもかまわない。文字列認識装置３内部の機能構成が図
１（ｂ）に示される。

【００１１】図１（ｂ）においては文字列認識装置３は
スキャナ２から与えられる画像データＤ１を入力し、応
じて画像データＤ１中の文字領域の画像データのみを抽
出し、その領域の座標値を含むデータＤ２にして導出す
る文字切出部４、データＤ２を入力し、応じてＪＩＳコ
ードなどの文字コード列データＤＩを導出する文字認識
部５および後処理（項目分類）部６およびＲＯＭ７を含
む。後処理（項目分類）部６は、与えられる文字コード
列データＤＩを、後述する項目分類に関する処理をし
て、項目分類された文字コード列データＤＯを導出す
る。このデータＤＯは電子手帳１に出力される。また、
後処理（項目分類）部６は、その項目分類処理におい
て、適宜ＲＯＭ７にストアされるデータをアクセスしな
がら処理を実行する。ＲＯＭ７には、項目分類処理のた
めに用いられる種々の辞書データなどが予めストアされ
る。

【００１２】図２は、前掲図１（ｂ）に示されたＲＯＭ
７にストアされるデータと、その構成を説明するための
模式図である。

【００１３】図示されるように、ＲＯＭ７は記憶領域Ｍ
１ないしＭ５を含む。記憶領域Ｍ１にはワードプロセッ
サなどに一般に搭載される一般単語辞書データＦ１がス
トアされる。記憶領域Ｍ２には住所の表記である住所辞
書データＦ２がストアされる。記憶領域Ｍ３には氏名
（姓名）の表記である氏名辞書データＦ３がストアされ
る。記憶領域Ｍ４には会社名の末尾に付けられる会社接
尾語（〜銀行、〜証券など）の会社接尾語データＦ４が
ストアされる。記憶領域Ｍ５には各種のキーワード群Ｆ
５がストアされる。このキーワード群Ｆ５はさらに〜会
社、株式会社〜などを含む会社名キーＦ５１、〜部、〜
課を含む部署名キーＦ５２、〜長、〜員などを含む肩書
キーＦ５３、郵便記号のマーク〒を含む郵便キーＦ５
４、電話のマークなどを含む電話キーＦ５５およびＦＡ
ＸキーＦ５６を含む。上述したキーワード群Ｆ５に登録
される各キーワードは、電子手帳１の住所管理機能にお
いて管理されるデータとして特に出現頻度の高い文字
（文字列）の集合をいう。

【００１４】以下、客先から受取った名刺の表をスキャ
ナ２で読取り、読取られた画像データからテキストコー
ドを生成し、さらにＲＯＭ７にストアされるデータを参
照しながら項目分類して、項目分類されたデータを項目
毎に電子手帳１に与えるまでの処理について詳細に説明
する。

【００１５】図３は、図１（ａ）に示された文字列認識
装置３における文字列認識処理のフロー図である。

【００１６】図４は、図１（ａ）に示された文字列認識
装置３における文字列生成と、最適な文字列を特定する
手順を説明するための図である。

【００１７】図５（ａ）および（ｂ）は、本発明の一実
施例による文字コード列データＤＩ（入力）と、これを
文字列認識装置３の項目分類処理により得られる項目分
類された文字コード列データＤＯ（出力）を示す図であ
る。

【００１８】まず、客先から受取った名刺がスキャナ２
により読取られ得られた画像データＤ１は文字列認識装
置３の文字切出部４に与えられる。文字切出部４は与え
られる画像データＤ１の中から文字領域を構成する画像
データを抽出してさらにこの抽出された文字領域が位置
する画像データＤ１上の座標値がデータＤ２として次の
文字認識部５に与えられる。

【００１９】文字認識部５は与えられる文字領域の画像
データと座標値Ｄ２に基づいて文字認識処理し、文字コ
ード列（ＪＩＳコード列）データＤＩを導出して後処理
（項目分類）部６に与える。詳細には、文字認識部５は
文字コード列データＤＩを、行単位にして処理部６に与
える。したがって処理部６は行単位で与えられる文字コ
ード列データＤＩを入力し、応じて一連の項目分類処理
を実行する。この処理部６における項目分類処理の詳細
について、図３に示される処理フローに基づいて説明す
る。

【００２０】図３のステップＳ１３の処理において処理
部６は与えられる１行の文字コード列データＤＩの入力
有りの判定に応じて、ステップＳ１４以降の処理を実行
するが、文字認識部５から文字コード列データＤＩが与
えられなくなると、一連の項目分類処理は終了する。

【００２１】文字認識部５から導出される文字コード列
データＤＩは、認識された文字列の認識候補とその確信
度が数値化されたものである。この確信度とは、認識し
た１つの文字について、その文字である確信を度合いに
して表わしたものであり、たとえば“大”という文字コ
ードが入力された場合、その“大”の認識候補としては
“犬”あるいは“太”という文字が挙げられ、そのそれ
ぞれについて確信度が数値化されて設けられる。

【００２２】このような文字コード列データＤＩが後処
理部６に与えられるので、処理部６はステップＳ１３に
続いてステップＳ１４の処理を実行し文字列の生成処理
を行なう。この文字列の生成処理とは、与えられるデー
タＤＩに対して、まず行単位の確信度の組合わせが（確
信度のトータル値）が大きくなる順番に、複数個の文字
列の生成を行なう。複数個の文字列が生成されると、次
にステップＳ１５の処理に移行し、ＲＯＭ７の一般単語
辞書データＦ１を参照しながら単語照合処理を行ない、
最適な１行の文字列を決定する。この文字列の生成と単
語照合処理を図４を参照して説明する。

【００２３】後処理部６は与えられる文字コード列デー
タＤＩについて文字列の認識候補とその確信度を数値化
したものとして図４に示されるｍ１、ｍ２、…、ｍｉと
いう複数の文字列を生成する。このとき生成される各文
字列の各文字に対してその確信度が示されるので、確信
度のトータル値が大きい順番に生成された文字列を並び
変える。そして、並べ変えられた各文字列は、さらに単
語に分割される。たとえば図４のの文字列であれば、
単語は“シャープ”、“株式”、“会”および“杜”の
計４個となり、確信度のトータル値は７４８である。同
様にして生成される文字列ｍ２、…、ｍｉについて行な
えば、文字列、およびに示されるようにその各文
字列の単語数と確信度のトータル値が算出される。一般
に、単語数が少ないものほど最適、すなわち名刺から読
取られた文字列である可能性が高いことが知られている
ので、図４に示されるの文字列が最も確信の高い文字
列として特定される。

【００２４】以上のようにして、文字列の生成と単語照
合が行なわれると、最も確信が高い文字列が特定され
て、次のステップＳ１６の処理が実行される。このよう
に、単語照合を行なう理由としては、後述するＲＯＭ７
にストアされるデータを検索するためのキーとなるべき
単語の認識誤りを予め救済する目的がある。

【００２５】ステップＳ１６の処理においては、図４の
ようにして得られた確信の高い文字列に対して項目の分
割が行なわれる。この項目の分割とは１行の文字列に複
数の項目が存在する場合に行なわれる分割処理であり、
代表的な場合は郵便番号、事業所名、およびその住所と
いう複数項目が１列の文字列に並んだ場合に行なわれ
る。本実施例では、次の箇所で項目の分割を行なう。

【００２６】（１） 住所の前。住所の先頭は〜市およ
び〜都道府県で開始されているので、住所辞書データＦ
２を検索しながら、与えられる文字列の該当箇所を抽出
する。

【００２７】（２） 郵便番号の前後。郵便番号は郵便
記号〒のマークと数字列の組合わせであることに着目
し、キーワードの前と数字列の最後を数字の個数（３個
または５個）を考慮して該当する箇所を与えられる文字
列から特定し抽出する。

【００２８】（３） 電話、ファックスの前。上述した
（２）の前と同様にして数字列の最後を数字の個数を考
慮して該当箇所を与えられた文字列から特定し抽出す
る。

【００２９】（４） 肩書と氏名。肩書と氏名は、名刺
では１行にして書かれる場合が多い。その際、文字の大
きさが肩書と氏名とで微妙に変化しているので、その度
合が大きいところで、後の文字列に対して氏名辞書デー
タＦ３との照合および前の文字列に対して肩書キーＦ５
３との照合を行ない該当する箇所を与えられる文字列デ
ータから特定し抽出する。

【００３０】以上のようにしてステップＳ１６では、Ｒ
ＯＭ７にストアされる辞書データ、キーデータなどを参
照しながら、項目分類が行なわれる。

【００３１】次のステップＳ１７の処理においては、項
目分類後の文字列を入力文字列として項目分離が行なわ
れる。このとき、１行の文字列が１つの項目からなれ
ば、これ以上項目分離する必要がないので、ステップＳ
２４の処理に移行する。ステップＳ２４の処理において
は、分離された各項目毎に、その属性（会社名、住所、
郵便番号、電話、ＦＡＸなど）を表すデータを付加して
データＤＯを出力する。その後、処理はステップＳ１３
に戻り、次に与えられる文字列に対して以下同様にして
処理が行なわれる。

【００３２】一方、１行の文字列が２つ以上の項目から
なる場合は、次のステップＳ１８の処理に移行する。ス
テップＳ１８の処理においては項目が確定したか否かが
判別される。すなわち、ステップＳ１６およびステップ
Ｓ１７の処理において、すでに住所、郵便番号、電話、
ファックスと肩書氏名の一部は分類済みであるので、与
えられる文字列が分類済みの項目のみからなれば、項目
はすべて確定されていることになり、処理は前述のステ
ップ２４を経てステップＳ１３に戻り、次に与えられる
文字列に対して以下同様にして処理が行なわれる。しか
し、ステップＳ１８の処理において、ステップＳ１６お
よびステップＳ１７の処理を経てなお与えられる文字列
中に、分割できない項目からなる文字列が含まれる場
合、項目は確定できないので、直ちにステップＳ１９以
降の処理が実行される。

【００３３】ステップＳ１９の処理においては、項目分
離できなかった文字列を対象として、会社名キーＦ５
１、部署名キーＦ５２、肩書キーＦ５３、ビル名（住
所）の住所辞書データＦ２に登録されるキーワードとの
照合を行なう。この照合方法は、照合対象となる文字列
の末尾に対するもの（〜社、〜部、〜長）、文字列に含
まれるもの（〜ビル〜、〜ハイツ〜）、文字列の先頭に
あるもの（代表〜）がキーワード群Ｆ５の中で特定され
ると、この特定されたキーワードを用いて辞書データま
たは会社接尾語データＦ１ないしＦ４を順次アクセスし
て、項目を分離する。

【００３４】この項目分離結果は、次のステップＳ２０
で判別され、項目が確定したか否かが判定される。この
とき項目が確定すれば、次の文字列に対する処理を行な
うために前述のステップＳ２４を経てステップＳ１３の
処理に戻る。しかし、まだ確定しない文字列が残ってい
る場合は、ステップＳ２１以降の処理が実行される。

【００３５】ステップＳ２１の処理は、例えば会社名
（法人名）について行われる。つまり、これらはキーワ
ード群Ｆ５に登録されるキーだけでは対応できない場合
も多く（銀行、公的機関など）、上述した処理ステップ
Ｓ２０までの処理では項目確定不可能である。そこでこ
の文字列に対しては、さらに会社接尾語データＦ４との
比較照合が行なわれる。

【００３６】このステップＳ２１における会社接尾語デ
ータＦ４との照合を、前述したキーワード群Ｆ５におけ
るキーワード照合とを同時に行なわないのは、キーワー
ド照合が実行時間の小さいわりに効果が大きく全体の処
理のパフォーマンスを落とさないためである。すなわ
ち、キーワード照合（数十個のオーダで行なわれる処
理）は、キーワードを用いてアクセスするのでその実行
時間は小さいわりに効果が大きくなる。一方、会社接尾
語テーブルを用いた照合は、最終的に項目確定しなかっ
たキーワード（数個のオーダ）に対してのみ行なわれる
処理なので、予め、キーワード照合により項目を確定
し、その後この確定にも洩れるデータ（その比率は極め
て少ない）に対する処理を行なうことにより、全体の処
理のパフォーマンスを維持する。

【００３７】ステップＳ２２の処理においては、会社接
尾語データＦ４と照合により項目が確定したか否かが判
定される。確定すれば、次の文字列を処理するためにス
テップ２４を経てステップＳ１３の処理に戻るが、確定
しなければステップＳ２３の処理に移る。

【００３８】ステップＳ２３の処理においては、最終的
に、この処理ステップに到るまで分類されなかった文字
列に対し、氏名辞書データＦ３との照合が行なわれ、最
終的に氏名の分類と確定が行なわれる。この氏名の分類
確定後、処理はステップＳ２４を経てステップＳ１３に
戻り、以下同様にして、次の文字列に対して同様に処理
が行なわれる。

【００３９】図５に、上述した一連の項目分類の処理に
よって得られる出力データとそれに対する入力データの
一例が示される。図５（ａ）に示される入力データＤＩ
は４行の文字コード列データＤＩからなる。この各文字
コード列データＤＩについて後処理部６が、前述した処
理フローに従って、かつＲＯＭ７を適宜参照しながら項
目分類すれば、図５（ｂ）に示される項目分類して確定
された文字コード列データＤＯが出力データとして得ら
れる。

【００４０】出力データＤＯは、ここでは各文字列の先
頭に確定された項目名をその属性として文字コードにし
て付加しているが、電子手帳１や、ワードプロセッサな
どに転送する場合は、この項目名をそれぞれ１意に特定
するような１バイトの数字に割り付けた後、送信するよ
うにしてもよい。

【００４１】従来は、文字認識部５が出力した文字コー
ド列データＤＩが、直接に電子手帳１に与えられていた
ので、電子手帳１側は、項目分類されていない文字コー
ド列を入力することになって、住所データを誤って会社
名データとして取込んだりするような危険性があった。
しかし、本実施例によれば、上述したように文字コード
データＤＩが電子手帳１に直接に与えられるのではなく
て、一旦項目分類された後、分類された項目に各項目を
特定するデータが付加された後に電子手帳１に与えられ
るので、電子手帳１は、常に確定された項目をストアす
ることができる。このように、正しい辞書データなどを
用いて確定済みの会社名、住所、郵便番号などを得るこ
とができるので、ユーザは電子手帳１を用いれば、常に
正しいデータベースの作成ができるとともに、翻訳のた
めの正しい入力データなども得ることもできる。

【００４２】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、文字読
取装置から読取られた文字列コードデータは、分割手段
および出力手段によってそれぞれが所定の意味を有した
複数の文字列に分割された後、その意味を特定するデー
タが付加されながら該装置外部に出力されるので、文字
読取装置に対して、読取った文字列をその意味ごとに自
動的に分類しながら出力するという機能を付加できると
いう効果がある。

【００４３】また、文字読取装置の文字認識結果を、デ
ータベースの作成あるいは翻訳システムの入力データな
どとして用いる場合に、予め自動的にその意味が分類さ
れ、かつその意味を特定するデータが付加されながら入
力データとして供給され得るので、データベースの作成
における誤りが低下して効率化されるとともに、翻訳シ
ステムとしても誤った入力データが与えられるのを、前
述した特定データに基づいて予め防止することができる
などという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】（ａ）および（ｂ）は、本発明の一実施例によ
る文字列認識装置の利用形態と、その構成を示す概略図
である。

【図２】図１（ｂ）に示されたＲＯＭにストアされるデ
ータとその構成を説明するための模式図である。

【図３】図１（ａ）に示された文字列認識装置における
文字列認識処理のフロー図である。

【図４】図１（ａ）に示された文字列認識装置における
文字列生成と、最適な文字列を特定する手順とを説明す
るための図である。

【図５】（ａ）および（ｂ）は、本発明の一実施例によ
る文字コード列データと、これを文字列認識装置の項目
分類処理して得られた項目分類された文字コード列デー
タの一例を示す図である。

【符号の説明】

１ 電子手帳 ２ スキャナ ３ 文字列認識装置 ４ 文字切出部 ５ 文字認識部 ６ 後処理（項目分類）部 ７ ＲＯＭ Ｄ１ 画像データ Ｄ２ 文字領域の画像データと座標値 ＤＩ 文字コード列データ ＤＯ 項目分類された文字コード列データ Ｆ５ キーワード群 なお、各図中、同一符号は同一または相当部分を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字読取装置に接続されて、少なくとも
   １単語以上からなる所定の意味を有した文字列を認識す
   る文字列認識装置において、 前記意味に関する、複数の辞書データおよび複数のキー
   ワードデータを予めストアした記憶手段と、 前記文字読取装置から与えられる文字列コードデータを
   入力し、応じて前記記憶手段にストアされるデータに基
   づいて前記文字列コードデータを、それぞれが前記意味
   を有した少なくとも１つ以上の文字列に分割する分割手
   段と、 前記分割手段によって分割されて得られた前記文字列
   を、各文字列ごとに、その意味を特定するデータを付加
   して出力する出力手段とを備えた、文字列認識装置。