JPH0696285A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像データを文字切り出しして文字画像デー
タを得る際に、隣接する二つの半角文字を誤って一つの
全角文字として切り出した場合でも、正しい解文字を得
ることの出来る、信頼性に優れた文字認識装置の提供。 【構成】 画像データを一文字毎の画像データに切り出
す文字切り出し部と、画像データを認識しコードに変換
する文字認識部と、文字認識部の認識結果に対し言語処
理を行う言語処理部と、単語群中より一文字単語であり
且つ左右に分離可能な文字からなる単語を被疑単語とし
て抽出する被疑単語抽出部と、被疑単語の画像データを
二つの半角文字として切りだす被疑単語再切り出し部
と、その画像データを認識しコードに変換する被疑単語
文字認識部と、再切り出し後の認識結果に対し言語処理
を行う再言語処理部と、言語処理部による認識結果と再
言語処理部による認識結果とを比較して最終的な解文字
列を決定する判定部と、を備えた文字認識装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はコンピュータ等の入力機
器として用いられ、新聞，雑誌，小説等の、活字，ドッ
ト文字，手書き文字等のパターンを文字認識して、ＪＩ
Ｓコード等のコード情報に変換する文字認識装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータ等の情報機器が急速
に発展したため、作業性の向上等の目的から文書等の電
子化が行われるようになり、活字等のパターンを文字認
識し文字コードに変換する文字認識装置が、コンピュー
タ等の入力機器として広く用いられるようになった。

【０００３】以下に従来の文字認識装置について説明す
る。（表１）に示す認識対象文書を基にして従来の文字
認識装置の文字認識方法を説明する。

【０００４】

【表１】

【０００５】始めに、認識対象文書を画像読み取り装置
により読み取り、画像データを得る。

【０００６】次に、画像データより一文字ごとの文字画
像データを切り出す。次に、文字画像データを文字認識
して文字認識結果を得る。（表１）に示す原文に対する
文字認識結果を（表２）に示す。

【０００７】

【表２】

【０００８】ここで、原文の‘（’，‘３’の隣接する
二つの半角文字の部分を誤って一つの全角文字として切
り出している為、原文の“（３”を“行”，“往”，
“径”と誤認識している。

【０００９】次に、（表２）の文字認識結果を基にして
言語処理を行う。まず、各候補文字を組み合わせて文字
列を構成する。この文字列を単語辞書と照会して一致す
る文字列だけを候補単語とする。これにより抽出した候
補単語を（表３）に示す。

【００１０】

【表３】

【００１１】次に、候補単語を組み合わせて文法規則に
そった文節を得る。この例では、複数文字で構成される
単語は最長一致単語を採用し、一文字で構成される候補
単語は、第一候補文字を採用している。

【００１２】採用した文節を（表４）に示す。

【００１３】

【表４】

【００１４】以上の処理によって、解文字列として
‘行）文字認識’を得る。このように、原文の隣接する
二つの半角文字の部分を誤って一つの全角文字として切
り出している為、原文の“（３”を“行”と誤認識して
いる。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の方法では、画像データを文字切り出しして文字画像デ
ータを得る際に、隣接する二つの半角文字を誤って一つ
の全角文字として切り出してしまった場合に、以降の処
理によって誤認識を救済することが出来ないため、認識
率が低下し、信頼性に欠けるという問題点があった。

【００１６】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、画像データを文字切り出しして文字画像データを得
る際に、隣接する二つの半角文字を誤って一つの全角文
字として切り出してしまった場合であっても、正しい解
文字を得ることの出来る、信頼性に優れた文字認識装置
を提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明の文字認識装置は、画像読み取り部によって読
み取られた画像データを一文字毎の文字画像データに切
り出す文字切り出し部と、前記文字切り出し部によって
切り出された文字画像データを文字認識して文字コード
に変換する文字認識部と、前記文字認識部によって認識
された文字認識結果に対して言語処理を行い文字単位で
区分されている文字認識結果を単語単位の区分に変更す
る言語処理部と、前記言語処理部で得られた単語群中よ
り一文字単語であり且つ左右に分離可能な文字からなる
単語を被疑単語として抽出する被疑単語抽出部と、前記
被疑単語抽出部によって抽出された被疑単語は認識対象
文書中の隣接する半角文字を一つの全角文字として誤認
識した可能性が高いと判断して被疑単語の画像データを
二つの半角文字として切りだす被疑単語再切り出し部
と、前記被疑単語再切り出し部によって切り出された文
字画像データを文字認識して文字コードに変換する被疑
単語文字認識部と、前記被疑単語文字認識部による再切
り出し後の文字認識結果に対して言語処理を行う再言語
処理部と、前記言語処理部による文字認識結果と前記再
言語処理部による文字認識結果とを比較して最終的な解
文字列を決定する判定部と、からなる構成を有してい
る。

【００１８】

【作用】この構成によって、被疑単語を抽出し、被疑単
語再切り出し等を行うことにより隣接する二つの半角文
字を誤って一つの全角文字として切りだしてしまった場
合でも、正しい解文字列を得ることが出来る。

【００１９】

【実施例】以下本発明の一実施例について、図面を参照
しながら説明する。

【００２０】図１は本発明の一実施例における文字認識
装置のブロック図である。１は認識対象文書を光電変換
して画像データを得る画像読み取り部、２は画像読み取
り部１によって読み取られた画像データを一文字毎の文
字画像データに切り出す文字切り出し部、３は文字切り
出し部２によって切り出された文字画像データを文字認
識して文字コードに変換する文字認識部、４は文字認識
部３によって認識された文字認識結果を基にして文法規
則にそった文節を作成することにより正解文字を選択す
る言語処理部、５は言語処理部４で得られた単語群中よ
り一文字単語であり且つ左右に分離可能な文字からなる
単語を被疑単語として抽出する被疑単語抽出部、６は被
疑単語抽出部５によって抽出された被疑単語の画像デー
タを二つの半角文字として切りだす被疑単語再切り出し
部、７は被疑単語再切り出し部６によって切り出された
文字画像データを文字認識して文字コードに変換する被
疑単語文字認識部、８は被疑単語文字認識部７による再
切り出し後の文字認識結果に対して言語処理を行う再言
語処理部、９は言語処理部４による文字認識結果と再言
語処理部８による文字認識結果とを比較して最終的な解
文字列を決定する判定部である。

【００２１】以上のように構成された本実施例の文字認
識装置について、以下例として（表１）に示す認識対象
文書を基にして、その動作を説明する。

【００２２】図２は本発明の一実施例における文字認識
装置の画像読み取り部及び文字切り出し部及び文字認識
部のフローチャートであり、図３は言語処理部のフロー
チャートであり、図４は被疑単語抽出部のフローチャー
トであり、図５は被疑単語再切り出し部及び被疑単語再
認識部及び再言語処理部のフローチャートであり、図６
は判定部のフローチャートである。

【００２３】図２において、始めに、画像読み取り部１
において、認識対象文書を光電変換し、画像データを得
る（Ｓ１）。

【００２４】次に、文字切り出し部２において、画像デ
ータより一文字毎の文字画像データを得る（Ｓ２）。

【００２５】次に、文字認識部３において、文字画像デ
ータを基にして文字認識を行う（Ｓ３）。

【００２６】ここで、（表１）に示す認識対象文書に対
する具体的な文字認識結果を（表２）に示す。

【００２７】（表２）において、上段は認識結果を示
し、下段は類似度を示す。次に、言語処理を行う。

【００２８】図３において、まず、字種遷移を利用して
仮文節を設定する（Ｓ４）。ここで、（表２）に示す文
字認識結果に対する具体的な仮文節設定結果を（表５）
に示す。

【００２９】

【表５】

【００３０】ここで字種遷移とは、文字種の変化点であ
り、そこを文節の切れ目とするか否かを予め定められた
字種遷移表と照会することにより仮文節を設定する。字
種遷移表を（表６）に示す。

【００３１】

【表６】

【００３２】（表６）において、「１」は文節の切れ目
となる仮文節設定点となることを表し、「０」は仮文節
設定点とならないことを表す。

【００３３】次に、仮文節番号をｉとし、ｉに０を代入
する（Ｓ５）。次に、第ｉ仮文節に着目する（Ｓ６）。

【００３４】次に、仮文節先頭からの相対文字番号をｋ
とし、ｋに０を代入する（Ｓ７）。次に、候補順位をｊ
とし、ｊに０を代入する（Ｓ８）。

【００３５】次に、第ｉ仮文節中のｊ行ｋ列文字を先頭
とする文字列を作成する（Ｓ９）。次に、Ｓ９において
作成された文字列を単語辞書と照会し、一致するものだ
けを候補単語として抽出する（Ｓ１０）。

【００３６】次に、ｊに１を加算する（Ｓ１１）。次
に、ｊが３未満であるか調べる（Ｓ１２）。

【００３７】ｙｅｓである場合は、Ｓ９にｊｕｍｐす
る。ｎｏである場合は、ｋに１を加算する（Ｓ１３）。

【００３８】次に、ｋが第ｉ仮文節の構成文字数未満で
あるか調べる（Ｓ１４）。ｙｅｓである場合は、Ｓ８に
ｊｕｍｐする。

【００３９】ｎｏである場合は、Ｓ１０で抽出された候
補単語を組み合わせて文法規則にそった候補文節を構成
する（Ｓ１５）。

【００４０】次に、各候補文節の平均類似度を求める
（Ｓ１６）。次に、平均類似度が最高値の候補文節を解
として採用する（Ｓ１７）。

【００４１】次に、ｉに１を加算する（Ｓ１８）。次
に、ｉが仮文節総数未満であるか調べる（Ｓ１９）。

【００４２】ｙｅｓである場合は、Ｓ６以降の処理を行
う。ｎｏである場合は、言語処理を終了する。

【００４３】ここで、（表５）に示す仮文節設定結果に
対する言語処理の具体例を以下に示す。

【００４４】まず、第０仮文節から第１仮文節までは、
一文字で構成されているため、第１候補文字が解として
採用される。

【００４５】次に、第２仮文節‘文宇認織’に注目する
（Ｓ６）。次に、‘文’を先頭に持つ文字列を作成する
（Ｓ９）。

【００４６】ここで、作成された文字列を（表７）に示
す。

【００４７】

【表７】

【００４８】次に、作成された文字列を単語辞書と照会
し、一致する単語だけを抽出する（Ｓ１０）。

【００４９】次に、全ての候補文字に対して以上の処理
を行い（Ｓ８〜Ｓ１４）、（表８）に示す候補単語群を
得る。

【００５０】

【表８】

【００５１】次に、候補単語群を組み合わせて候補文節
を構成する（Ｓ１５）。‘文字’と‘認識’は名詞同士
であるため、接続可能であり、候補文節‘文字認識’を
得る。同様に‘文章’と‘認識’は名詞同士であるた
め、接続可能であり、候補文節‘文章認識’を得る。

【００５２】次に、各候補文節の平均類似度を求め、そ
れの大きな文節を解として採用する（Ｓ１６〜１７）。

【００５３】候補文節‘文字認識’の平均類似度は９５
０。候補文節‘文章認識’の平均類似度は９２５。よっ
て‘文字認識’が解として採用される。

【００５４】以上の処理によって得られた文節を（表
９）に示す。

【００５５】

【表９】

【００５６】次に、被疑単語抽出を行う。図４におい
て、まず、文節番号をｉとし、ｉに０を代入する（Ｓ２
０）。

【００５７】次に、文節を構成する単語の文節先頭から
の相対番号をｊとし、ｊに０を代入する。

【００５８】次に、第ｉ文節の第ｊ単語に着目する（Ｓ
２２）。次に、着目単語が一文字で構成される単語か調
べる（Ｓ２３）。

【００５９】ｎｏである場合は、Ｓ２６へｊｕｍｐす
る。ｙｅｓである場合は、着目単語が、分離文字である
か調べる（Ｓ２４）。

【００６０】ここで、分離文字とは、‘行’，‘語’等
のような、「へん」と「つくり」から構成された左右に
分割可能な文字を指す。

【００６１】ｎｏである場合は、Ｓ２６へｊｕｍｐす
る。ｙｅｓである場合は、着目単語を被疑単語とし、そ
の文字画像データ番号を配列ｄｏｕｂｔに記憶する（Ｓ
２５）。

【００６２】次に、ｊに１を加算する（Ｓ２６）。次
に、ｊが第ｉ文節の構成単語数未満であるか調べる（Ｓ
２７）。

【００６３】ｙｅｓである場合は、Ｓ２２にｊｕｍｐす
る。ｎｏである場合は、ｉに１を加算する（Ｓ２８）。

【００６４】次に、ｉが文節数未満であるか調べる（Ｓ
２９）。ｙｅｓである場合は、Ｓ２１にｊｕｍｐする。

【００６５】ｎｏである場合は、被疑単語抽出を終了す
る。ここで、（表９）に示す言語処理結果に対する被疑
単語抽出の具体例を以下に示す。

【００６６】まず、第０文節は‘行’のみで構成されて
いる（Ｓ２２）。次に、‘行’は一文字単語である（Ｓ
２３）。

【００６７】次に、‘行’は分離文字である（Ｓ２
４）。次に、‘行’を被疑単語とし、‘行’の文字画像
データ番号である０をｄｏｕｂｔ

〔０〕に代入する（Ｓ
２５）。

【００６８】次に、第１文節は分離文字ではない（Ｓ２
４）。よって被疑単語はない。

【００６９】次に、第２文節は‘文字’‘認識’という
二文字単語で構成されている（Ｓ２３）。

【００７０】よって被疑単語はない。次に、被疑単語再
切り出し及び被疑単語文字認識及び再言語処理を行う。

【００７１】図５において、まず、ｉを被疑単語番号と
し、ｉに０を代入する（Ｓ３０）。次に、被疑単語の文
字画像データ番号をｊとし、ｊにｄｏｕｂｔ〔ｉ〕を代
入する（Ｓ３１）。

【００７２】次に、第ｊ文字画像データを再切り出し、
左右二つの文字画像データを得る（Ｓ３２）。

【００７３】次に、Ｓ３２で得られた二つの文字画像デ
ータをそれぞれ文字認識する（Ｓ３３）。

【００７４】次に、ｉに１を加算する（Ｓ３４）。次
に、ｉが被疑単語数未満であるか調べる（Ｓ３５）。

【００７５】ｙｅｓである場合は、Ｓ３１にｊｕｍｐす
る。ｎｏである場合は、再切り出し前の文字認識結果と
再切り出し後の文字認識結果を統合する（Ｓ３６）。

【００７６】次に、Ｓ３６で統合された文字認識結果に
対して再度図３と同様な言語処理を行う（Ｓ３７）。

【００７７】ここで、前述の被疑単語抽出結果に対する
被疑単語再切り出し及び被疑単語文字認識及び再言語処
理の具体例を以下に示す。

【００７８】まず、ｄｏｕｂｔ

〔０〕には０が格納され
ている（Ｓ３１）。これは、第０文字画像データが被疑
単語であることを表している。

【００７９】次に、第０文字画像データを再切り出し
し、左右二つの文字画像データを得る（Ｓ３２）。

【００８０】次に、この文字画像データをそれぞれ文字
認識する（Ｓ３３）。このときの文字認識結果を（表１
０）に示す。

【００８１】

【表１０】

【００８２】次に、再切り出し前の認識結果と再切り出
し後の認識結果を統合する（Ｓ３６）。

【００８３】このときの統合結果を（表１１）に示す。

【００８４】

【表１１】

【００８５】次に、この統合結果に対して再度言語処理
を行う（Ｓ３７）。このときの再言語処理結果を（表１
２）に示す。

【００８６】

【表１２】

【００８７】次に、判定を行う。図６において、まず、
ｉを被疑単語番号とし、ｉに０を代入する（Ｓ３８）。

【００８８】次に、被疑単語の画像データ番号をｊと
し、ｊにｄｏｕｂｔ〔ｉ〕を代入する（Ｓ３９）。

【００８９】次に、第ｊ文字画像データの認識結果を含
む、再切り出し前の文節と、再切り出し後の文節に着目
する（Ｓ４０）。

【００９０】次に、着目した両文節の確からしさを比較
し、解となる文節を決定する（Ｓ４１）。

【００９１】確からしさは、文節を構成する単語が一般
文書に出現する頻度や、括弧などの文字は対で用いられ
ることが多いといった知識を用いて決定される。

【００９２】次に、ｉに１を加算する（Ｓ４２）。次
に、ｉが被疑単語数未満であるか調べる（Ｓ４３）。

【００９３】ｙｅｓである場合は、Ｓ３９へｊｕｍｐす
る。ｎｏである場合は、全ての処理を終了する。

【００９４】ここで、（表１２）に示す再言語処理結果
に対する判定の具体例を以下に示す。

【００９５】まず、ｄｏｕｂｔ

〔０〕には０が格納され
ている（Ｓ３９）。次に、第０文字画像データを含む、
再切り出し前の文節‘行’及び再切り出し後の文節
‘（３’に注目する（Ｓ４０）。

【００９６】次に、両文節の確からしさを比較する（Ｓ
４１）。文節‘行’には、隣接する文節との関連は全く
無い。一方、文節‘（３’には左括弧が含まれている。
括弧は対で用いられることが多いという知識を用いて、
他の文節内に右括弧が存在しないかを調べると、隣接す
る文節に右括弧‘）’が存在し、文節‘（３’には他の
文節との関連性があった。

【００９７】よって、再切り出し後の文節の確からしさ
のほうが大きいと判断し、そちらを解として採用する。

【００９８】以上の処理によって、最終的な解文字列と
して‘（３）文字認識’が得られ、認識対象文書を正し
く認識することが出来る。

【００９９】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、被疑単語
を抽出し、被疑単語再切り出し等を行うことにより、隣
接する二つの半角文字を誤って一つの全角文字として切
り出してしまった場合でも、原文を正しく文字認識する
ことが出来る信頼性に優れた文字認識装置を実現できる
ものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における文字認識装置のブロ
ック図

【図２】本発明の一実施例における文字認識装置の画像
読み取り部及び文字切り出し部及び文字認識部の制御手
順を示すフローチャート

【図３】本発明の一実施例における文字認識装置の言語
処理部の制御手順を示すフローチャート

【図４】本発明の一実施例における文字認識装置の被疑
単語抽出部の制御手順を示すフローチャート

【図５】本発明の一実施例における文字認識装置の被疑
単語再切り出し部及び被疑単語再認識部及び再言語処理
部の制御手順を示すフローチャート

【図６】本発明の一実施例における文字認識装置の判定
部の制御手順を示すフローチャート

【符号の説明】

１ 画像読み取り部 ２ 文字切り出し部 ３ 文字認識部 ４ 言語処理部 ５ 被疑単語抽出部 ６ 被疑単語再切り出し部 ７ 被疑単語文字認識部 ８ 再言語処理部 ９ 判定部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像読み取り部によって読み取られた画像
   データを一文字毎の文字画像データに切り出す文字切り
   出し部と、前記文字切り出し部によって切り出された文
   字画像データを文字認識して文字コードに変換する文字
   認識部と、前記文字認識部によって認識された文字認識
   結果に対して言語処理を行い文字単位で区分されている
   文字認識結果を単語単位の区分に変更する言語処理部
   と、前記言語処理部で得られた単語群中より一文字単語
   であり且つ左右に分離可能な文字からなる単語を被疑単
   語として抽出する被疑単語抽出部と、前記被疑単語抽出
   部によって抽出された被疑単語は認識対象文書中の隣接
   する半角文字を一つの全角文字として誤認識した可能性
   が高いと判断して被疑単語の画像データを二つの半角文
   字として切りだす被疑単語再切り出し部と、前記被疑単
   語再切り出し部によって切り出された文字画像データを
   文字認識して文字コードに変換する被疑単語文字認識部
   と、前記被疑単語文字認識部による再切り出し後の文字
   認識結果に対して言語処理を行う再言語処理部と、前記
   言語処理部による文字認識結果と前記再言語処理部によ
   る文字認識結果とを比較して最終的な解文字列を決定す
   る判定部と、からなることを特徴とする文字認識装置。