JPH06325213A - 文字認識方法及び文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 文字パタンの認識結果に対して最適且つ安定
的に妥当な候補確度を決定し得る文字認識装置を提供す
る。 【構成】 文字パタンの特徴ベクトルを表す特徴ベクト
ルを文字カテゴリ単位の標準ベクトルと照合して距離値
の小さい順に候補文字カテゴリを並べた候補文字カテゴ
リ群を識別部３から出力する。候補文字別確度算出部１
５では、この候補文字カテゴリ群の個々の候補文字カテ
ゴリが属する類似文字カテゴリ群を標準文字列メモリ１
４から読み出し、候補文字カテゴリ群の候補順位と個々
の候補文字カテゴリ毎の類似文字カテゴリ群の類似順位
の整合度を判定する。そして、これら判定結果を候補文
字カテゴリ毎の候補確度を表す情報として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字認識装置（ＯＣ
Ｒ）における文字単位の認識結果の確からしさ（以下、
候補確度と称する）を調べた上でリジェクト判定，或い
は文字列照合等の後処理を行う文字認識方法及び文字認
識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の文字認識は、図５に示す
ような構成の文字認識装置により行われている。この文
字認識装置では、まず、帳票上の認識対象文字列をスキ
ャナ又は文字切り出し装置等の読取り手段（図示省略）
によって文字単位に２値変換してパタン化し、それを特
徴抽出部１に入力している。特徴抽出部１では、入力さ
れた文字パタンの特徴を解析し、その特徴ベクトルを表
す信号を識別部３に出力している。識別部３では、辞書
メモリ２から取り出した認識対象カテゴリの標準的な特
徴を表す標準ベクトルと前述の特徴ベクトルとを照合
し、両者の類似度、例えばユークリッド距離やマハラノ
ビス距離を計算し、距離値の小さい順、即ち、類似度の
高い順に上位候補となるカテゴリ群を生成し、認識結果
として、より上位候補のカテゴリ情報を表わす信号とそ
のときの距離値情報を表わす信号とを出力している（識
別手段）。この距離値情報は、通常、後段のリジェクト
判定、或いは後処理のために候補確度を示す値として付
加される。

【０００３】図６は、図５に示す文字認識装置による認
識結果の一例であって、カテゴリ「犬」が「大」へ誤読
したケースに対し、二値パタンとその候補距離値情報、
候補カテゴリ情報を夫々示している。図６において、ｘ
軸方向は認識結果の候補順位（上位１位から８位ま
で）、ｙ軸方向は各候補順位におけるそのときの距離値
の大きさを示している。この認識結果に見られるよう
に、実際の正解カテゴリ「犬」よりもカテゴリ「大」の
方が距離値が小さいので、候補確度が高いものとして出
力されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来技術
では、候補確度の尺度として認識対象文字パタンに対す
る各候補カテゴリの距離値情報しか用いていないため、
ユークリッド距離やマハラノビス距離等によって距離値
が小さいと判断されるパタン、即ち似通っていると判断
されるパタンを誤って出力してしまう。その結果、図６
の認識結果に見られるように、実際の正解カテゴリ
「犬」とは字形上明らかに異なる「夫」や、横線が二本
存在する「天」、縦線が存在する「木」等までも候補文
字となり得てしまう問題点があった。

【０００５】本発明は、かかる問題点を解決すべくなさ
れたもので、その目的とするところは、個々の候補文字
に対する候補確度の妥当性を高めることのできる文字認
識方法およびこれを実現する装置を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、認識結果の各
候補文字カテゴリの順位と、予め定めた個々の候補文字
カテゴリ毎の混同を生じ易い標準類似パタンの類似順位
との整合性に着目し、この整合度の判定結果に応じて候
補確度を導くことで上記目的の達成を図る。

【０００７】具体的には、本発明の文字認識方法は、認
識対象文字パタンの特徴を表す特徴ベクトルと予め準備
された文字カテゴリ単位の標準ベクトルとを照合してカ
テゴリ毎の距離値を検出するとともに、該距離値が小さ
い順に上位候補となる候補文字カテゴリ群の候補確度を
決定するステップを有する文字認識方法において、少な
くとも候補文字カテゴリ毎に、当該候補文字カテゴリか
らの距離値が小さい順に高類似となる類似文字カテゴリ
群を定めておき、前記候補確度の決定時に前記候補文字
カテゴリ群の候補順位と個々の候補文字カテゴリが属す
る前記類似文字カテゴリ群の類似順位との整合度を判定
し、該判定結果により前記候補確度を導くことを特徴と
する。この整合度の判定に際しては、例えば、前記候補
文字カテゴリ群と個々の候補文字カテゴリが属する類似
文字カテゴリ群とを対比し、対応するカテゴリ同士が存
在するときはその差分順位の絶対値を演算するととも
に、対応するカテゴリが存在しないときは前記差分順位
を所定値に設定し、前記差分順位の絶対値の和を要素と
する判定値が小さい順に高い候補確度を導く。

【０００８】また、上記文字認識方法を実現する本発明
の文字認識装置は、認識対象文字パタンから抽出した特
徴ベクトルと予め準備された文字カテゴリ単位の標準ベ
クトルとを照合してカテゴリ毎の距離値を検出するとと
もに、該距離値の小さい順に上位候補となる候補文字カ
テゴリ群に対してそのときの候補カテゴリ情報を認識結
果の一つとして出力する識別手段を有する文字認識装置
において、少なくとも候補文字カテゴリ毎に当該候補文
字カテゴリからの距離値が小さい順に高類似となる類似
文字カテゴリ群を格納してあるメモリと、前記候補カテ
ゴリ情報の入力時に前記メモリから類似文字カテゴリ群
を取得して前記候補文字カテゴリ群の候補順位と個々の
候補文字カテゴリが属する類似文字カテゴリ群の類似順
位との整合度を判定し、判定結果に応じて前記認識結果
の候補確度を決定する候補文字別確度決定手段と、を備
えたことを特徴とする。

【０００９】なお、前記候補文字別確度決定手段は、例
えば、前記候補文字カテゴリ群と個々の候補文字カテゴ
リが属する類似文字カテゴリ群とを対比する第一の装置
と、対応するカテゴリ同士が存在するときはその差分順
位の絶対値を演算するとともに、対応するカテゴリが存
在しないときは前記差分順位を所定値に設定する第二の
装置と、類似文字カテゴリ群毎に前記差分順位の絶対値
の和を正規化する第三の装置と、この第三の装置の出力
値が小さい順に高い候補確度を表す信号を出力する第四
の装置と、を含んで構成する。

【００１０】

【作用】本発明の文字認識方法は、上記文字認識装置の
以下の各部作用により実現される。まず、個々の候補文
字カテゴリ毎に、混同を生じ易い類似文字カテゴリ群及
び各類似文字カテゴリの類似順位を定め、これをメモリ
に格納しておく。この場合、予め認識対象となる全ての
文字カテゴリについて夫々類似文字カテゴリ群を定めて
おくと便利であるが、少なくとも識別手段で認識された
候補文字カテゴリ群の候補文字カテゴリについて定める
ことで本発明の実現は可能である。

【００１１】候補文字別確度決定手段では、上記メモリ
から類似文字カテゴリ群及びその類似順位を取得して前
記候補文字カテゴリ群と個々の候補文字カテゴリが属す
る類似文字カテゴリ群とを対比し、対応するカテゴリ同
士が存在するときはその差分順位の絶対値を演算すると
ともに、対応するカテゴリが存在しないときは前記差分
順位を所定値に設定する。そして類似文字カテゴリ群毎
の前記差分順位の絶対値の和を整合度判定の要素とし、
この要素が小さい順に高い候補確度を表す信号を出力す
る。これにより個々の候補文字カテゴリの候補確度が決
定される。

【００１２】

【実施例】以下に実施例を挙げ、本発明の文字認識方法
及び文字認識装置について、図面を参照して詳細に説明
する。図１は、本発明の一実施例に係る文字認識装置を
ブロック図によって示したものである。なお、本発明は
従来の文字認識装置を改良したものなので、図５で説明
した従来装置と同一機能の構成部分には同一符号を付し
てその説明を省略する。

【００１３】図１を参照すると、本実施例の文字認識装
置は、標準文字列メモリ１４と候補文字列確度算出部
（候補文字列確度決定手段）１５とを備えている。

【００１４】標準文字列メモリ１４は、認識対象の各文
字カテゴリに対する類似文字カテゴリ群を文字カテゴリ
毎に格納するものであり、図２にその内容例を示す。図
２において、Ｃ₁〜Ｃ_Mは文字カテゴリ、Ｒ₁₁〜Ｒ_MNは類
似文字カテゴリであり、２１は各文字カテゴリのアドレ
スフィールド、２２は類似文字カテゴリ列格納フィール
ドを表す。各類似文字カテゴリＲ₁₁〜Ｒ_MNは、予め、個
々の文字カテゴリＣ₁〜Ｃ_Mを第１位として第Ｎ位まで、
当該文字カテゴリからの距離値が小さい順、即ち混同を
生じ易い順に配列されている。

【００１５】候補文字列確度算出部１５は、識別部３か
ら得られる認識結果のうちの候補文字カテゴリ群と標準
文字列メモリ１４から読み出した個々の類似文字カテゴ
リ群とを対比する照合装置（第一の装置：図示省略）
と、対応するカテゴリ同士が存在するときはその差分順
位の絶対値を演算し、対応するカテゴリが存在しないと
きは差分順位を最終順位Ｎに設定するとともに、類似文
字カテゴリ群毎に差分順位の絶対値の和を正規化する演
算装置（第二及び第三の装置：図示省略）と、演算値が
小さい順に高い候補確度を表す信号を候補文字別確度情
報として出力する信号生成装置（第四の装置：図示省
略）とを有している。なお、これら装置のハード構成
は、夫々周知の技術で対応し得る。

【００１６】図３は上記構成の候補文字列確度算出部１
５の処理手順を示すフローチャートであり、Ｓはステッ
プを表す。以下、図３を参照して候補文字列確度算出部
１５の動作を説明する。

【００１７】ここでは、まず、識別部３から候補カテゴ
リ情報を取得し、そのときの候補文字カテゴリ群の候補
順位ｉを１に設定する（Ｓ３１）。次に、標準文字列メ
モリ１４から第１位の候補文字カテゴリが属する類似文
字カテゴリ群を、図２の文字カテゴリフィールド２１の
検索によって取得する（Ｓ３２）。そして候補文字カテ
ゴリ群と類似文字カテゴリ群の配列を対比して差分順位
の絶対値を求め、それらの和をとる（Ｓ３３）。このと
き、対応するカテゴリが存在しないときは、差分順位を
Ｎとして算出する。次いでこの和を［０，１］に正規化
するためにＮ×Ｎで除し（Ｓ３４）、その値を第１位の
候補文字カテゴリの候補確度を表す数値とする。

【００１８】この処理を候補順位ｉがＮに達するまで繰
り返し（Ｓ３５、Ｓ３６）、個々の候補文字カテゴリに
対する差分順位の絶対値の和を、候補文字別確度情報と
して出力する（Ｓ３７）。この候補文字別確度情報は、
後段のリジェクト判定処理や後処理に適用され、例え
ば、単語照合の際の適正語句の選択抽出の基準値として
用いられる。

【００１９】次に、本実施例の文字認識装置の動作を、
図６のような認識結果が得られたと仮定して具体的に説
明する。候補文字列確度算出部１５では、まず最初に、
第１位候補文字カテゴリ「大」に着目してこのときの候
補確度を算出する。図４（ａ）はその説明図であり、上
段は認識結果の候補文字カテゴリ列（群）、下段は標準
文字列メモリ１４より読み出したカテゴリ「大」の標準
候補文字カテゴリ列（群）を示す。この図によると、標
準候補文字カテゴリ列中の「大」は、候補文字カテゴリ
列中の「大」と同じ順位なので、その差は０、「太」は
標準候補文字カテゴリ列中では第２位であるが、候補文
字カテゴリ列中では第３位なので、その差は１、同様
に、「犬」も１、「尤」は０、「六」は１、「火」と
「穴」は候補文字カテゴリ中に存在しないのでＮ（図６
の例では８）、「夫」は３、となる。これらの和をＮ×
Ｎで割った値（０．３４４）を第１位の候補文字カテゴ
リ「大」の候補文字別確度情報とする。

【００２０】図４（ｂ）は、第２位以下の候補文字カテ
ゴリ「犬」「太」・・・・の夫々の類似文字カテゴリ列
と上記同様の手順で求めた差分順位の絶対値を示してお
り、図４（ｃ）はＮを８として計算したときの候補文字
カテゴリ毎の候補文字別確度情報を示している。

【００２１】これら候補文字別確度情報によれば、字形
上明らかに異なるカテゴリ「夫」や「木」に対する数値
は極端に大きくなっており、他方、実際の正解カテゴリ
「犬」に対する値が第１位候補文字カテゴリ「大」に対
する値よりも小さくなっている。従ってこの候補文字別
確度情報を候補確度の決定要素として用いることで、認
識結果に対する候補確度の妥当性を高めることができ
る。

【００２２】このように、本実施例によれば、認識結果
の個々の認識対象文字の候補確度を数量化する際に、候
補カテゴリ情報に基づく候補文字別確度情報を考慮する
ようにしたので、候補距離値情報のみによる従来装置に
比べて格段に高い安定性、確実性を得ることができる。
なお、本発明は、この実施例の構成に拘束されるもので
なく、その要旨を逸脱しない範囲で任意に変更が可能で
ある。例えば、要求精度に応じて最大候補順位Ｎを変更
し得る構成にしても良い。

【００２３】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明の文
字認識方法によれば、認識結果の候補文字カテゴリ群の
候補順位と個々の候補文字カテゴリが属する類似文字カ
テゴリ群の類似順位との整合度の判定結果により候補確
度が導かれるので、候補距離値情報のみによる場合に比
べて格段に高い精度の候補確度が安定に得られる効果が
ある。この候補確度を候補距離値情報に加えて提供でき
ることから、高精度なリジェクト判定処理あるいは文字
列照合等の実現に寄与することができる。

【００２４】また、本発明の文字認識装置は、少なくと
も候補文字カテゴリ毎の類似文字カテゴリ群を格納した
メモリと、候補文字別確度決定手段とを備え、メモリか
ら随時類似文字カテゴリ群を取得して候補文字カテゴリ
群の候補順位と個々の候補文字カテゴリが属する類似文
字カテゴリ群の類似順位との整合度を判定し、この判定
結果に応じて候補カテゴリの候補確度を決定する構成な
ので、上記方法を容易に実現し得るとともに、認識結果
の候補確度の妥当性が格段に高まる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る文字認識装置の要部ブ
ロック図である。

【図２】本実施例の文字認識装置が備える標準文字列メ
モリの内容例説明図である。

【図３】本実施例の文字認識装置における候補文字別確
度算出部の処理手順の一例を示すフローチャートであ
る。

【図４】本実施例による具体的な処理内容の説明図であ
る。

【図５】従来の文字認識装置の要部ブロック図である。

【図６】従来の文字認識装置による文字認識処理に係る
候補順位と距離値との関係を示した図である。

【符号の説明】

１ 特徴抽出部 ２ 辞書メモリ ３ 識別部（以上、識別手段） １４ 標準文字列メモリ １５ 候補文字別確度算出部（候補文字別確度決定手
段）

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識対象文字パタンの特徴を表す特徴ベ
   クトルと予め準備された文字カテゴリ単位の標準ベクト
   ルとを照合してカテゴリ毎の距離値を検出するととも
   に、該距離値が小さい順に上位候補となる候補文字カテ
   ゴリ群の候補確度を決定するステップを有する文字認識
   方法において、 少なくとも候補文字カテゴリ毎に、当該候補文字カテゴ
   リからの距離値が小さい順に高類似となる類似文字カテ
   ゴリ群を定めておき、前記候補確度の決定時に前記候補
   文字カテゴリ群の候補順位と個々の候補文字カテゴリが
   属する前記類似文字カテゴリ群の類似順位との整合度を
   判定し、該判定結果により前記候補確度を導くことを特
   徴とする文字認識方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の文字認識方法において、 前記整合度の判定は、前記候補文字カテゴリ群と個々の
   候補文字カテゴリが属する類似文字カテゴリ群とを対比
   し、対応するカテゴリ同士が存在するときはその差分順
   位の絶対値を演算するとともに、対応するカテゴリが存
   在しないときは前記差分順位を所定値に設定し、前記差
   分順位の絶対値の和を要素とする判定値が小さい順に高
   い候補確度を導くことを特徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】 認識対象文字パタンから抽出した特徴ベ
   クトルと予め準備された文字カテゴリ単位の標準ベクト
   ルとを照合してカテゴリ毎の距離値を検出するととも
   に、該距離値の小さい順に上位候補となる候補文字カテ
   ゴリ群に対してそのときの候補カテゴリ情報を認識結果
   の一つとして出力する識別手段を有する文字認識装置に
   おいて、 少なくとも候補文字カテゴリ毎に当該候補文字カテゴリ
   からの距離値が小さい順に高類似となる類似文字カテゴ
   リ群を格納してあるメモリと、 前記候補カテゴリ情報の入力時に前記メモリから類似文
   字カテゴリ群を取得して前記候補文字カテゴリ群の候補
   順位と個々の候補文字カテゴリが属する類似文字カテゴ
   リ群の類似順位との整合度を判定し、この判定結果に応
   じて前記認識結果の候補確度を決定する候補文字別確度
   決定手段と、 を備えたことを特徴とする文字認識装置。
4. 【請求項４】 請求項３記載の文字認識装置において、 前記候補文字別確度決定手段は、 前記候補文字カテゴリ群と個々の候補文字カテゴリが属
   する類似文字カテゴリ群とを対比する第一の装置と、 対応するカテゴリ同士が存在するときはその差分順位の
   絶対値を演算するとともに、対応するカテゴリが存在し
   ないときは前記差分順位を所定値に設定する第二の装置
   と、 類似文字カテゴリ群毎に前記差分順位の絶対値の和を正
   規化する第三の装置と、 この第三の装置の出力値が小さい順に高い候補確度を表
   す信号を出力する第四の装置と、を有することを特徴と
   する文字認識装置。