JPH076203A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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- JPH076203A JPH076203A JP5143965A JP14396593A JPH076203A JP H076203 A JPH076203 A JP H076203A JP 5143965 A JP5143965 A JP 5143965A JP 14396593 A JP14396593 A JP 14396593A JP H076203 A JPH076203 A JP H076203A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は文字認識を所定の文字列に従って行
う文字認識装置に係り、特に正確な文字認識を行うと共
に、処理速度の向上を可能とした文字認識装置を提供す
ることを目的とする。 【構成】 本発明は帳票読み取り部1で読み取られたイ
メージデータを文字認識前処理部2で所定の文字数の文
字列として切り出し、この文字列に対して文字認識部3
で文字認識処理を行う。この間、パラメータ制御部5は
文字認識部3やオペレータ制御部4から出力されるデー
タに基づいて文字切り出し数の適正値を設定する為のパ
ラメータ値の設定処理を行い、このパラメータ値の適正
値をメモリに記憶することにより、この学習データに基
づき最も正解文字認識率の高い文字数の文字切り出しを
行うことができる。
う文字認識装置に係り、特に正確な文字認識を行うと共
に、処理速度の向上を可能とした文字認識装置を提供す
ることを目的とする。 【構成】 本発明は帳票読み取り部1で読み取られたイ
メージデータを文字認識前処理部2で所定の文字数の文
字列として切り出し、この文字列に対して文字認識部3
で文字認識処理を行う。この間、パラメータ制御部5は
文字認識部3やオペレータ制御部4から出力されるデー
タに基づいて文字切り出し数の適正値を設定する為のパ
ラメータ値の設定処理を行い、このパラメータ値の適正
値をメモリに記憶することにより、この学習データに基
づき最も正解文字認識率の高い文字数の文字切り出しを
行うことができる。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、印刷文字や手書き文字
の認識を行う文字認識装置に係り、特に文字認識を所定
の文字列に従って行う文字認識装置に関する。
の認識を行う文字認識装置に係り、特に文字認識を所定
の文字列に従って行う文字認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】今日、OCR(光学式文字読み取り装
置)など、コンピュータを利用してイメージデータから
対象となる文字の認識を行う文字認識システムが開発さ
れている。この文字認識システムは、CCD等の光電変
換装置により帳票上の文字を読み取り、読み取ったイメ
ージデータの中から所定の文字列を切り出し、この切り
出した文字列に対して文字認識を行っている。
置)など、コンピュータを利用してイメージデータから
対象となる文字の認識を行う文字認識システムが開発さ
れている。この文字認識システムは、CCD等の光電変
換装置により帳票上の文字を読み取り、読み取ったイメ
ージデータの中から所定の文字列を切り出し、この切り
出した文字列に対して文字認識を行っている。
【0003】従来、この文字列を構成する文字数の設定
は、文字認識処理の対象となる帳票に対し、文字数を変
えながら認識処理を行い、最も正確な文字認識ができる
文字数に決定している。例えば、所定の用途に使用する
帳票の文字認識に対し、切り出す文字数を3文字、4文
字、・・・と順次変えて文字認識を行い、それぞれの文
字認識率を調べ、最も文字認識率の高い文字数を決定し
ている。この様に決定した文字数をイメージデータから
切り出す文字列の文字数として固定的に設定し、以後こ
の文字数の文字列をイメージデータの中から順次読み出
し、文字認識処理を行っている。
は、文字認識処理の対象となる帳票に対し、文字数を変
えながら認識処理を行い、最も正確な文字認識ができる
文字数に決定している。例えば、所定の用途に使用する
帳票の文字認識に対し、切り出す文字数を3文字、4文
字、・・・と順次変えて文字認識を行い、それぞれの文
字認識率を調べ、最も文字認識率の高い文字数を決定し
ている。この様に決定した文字数をイメージデータから
切り出す文字列の文字数として固定的に設定し、以後こ
の文字数の文字列をイメージデータの中から順次読み出
し、文字認識処理を行っている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】従来の文字認識装置で
は、上述のように固定的に設定した文字数の文字列に対
し認識処理を行うが、設定の際の環境が変化した場合、
例えば当初帳票には印刷文字を記載していたが、後に手
書き文字を記載する場合や、使用する帳票のフォーマッ
トが変化した場合、等には文字認識を正しく行うことが
できない。
は、上述のように固定的に設定した文字数の文字列に対
し認識処理を行うが、設定の際の環境が変化した場合、
例えば当初帳票には印刷文字を記載していたが、後に手
書き文字を記載する場合や、使用する帳票のフォーマッ
トが変化した場合、等には文字認識を正しく行うことが
できない。
【0005】また、従来の文字列を構成する文字数の設
定では、帳票を構成する所謂フィールドの変化を考慮す
ることなく設定している。すなわち、帳票として例えば
銀行の振込用紙の場合、振込用紙には氏名を記載する
欄、住所を記載する欄、金額を記載する欄、等の各種フ
ィールドを有するが、従来の文字認識装置ではこの点を
考慮することなく文字数の設定を行っている。例えば、
氏名の欄の文字の記載は一般に広い間隔で記載し、逆に
住所の欄は接近して記載する。また、金額の欄は通常枡
目状に構成され、各枡目内に文字を記載する。したがっ
て、この様な各フィールド毎の構成の相違を考慮せず全
体を1つのフィールドとして切り出し文字数の設定が行
われる従来の設定方式では、正確な文字認識を行うこと
ができない。
定では、帳票を構成する所謂フィールドの変化を考慮す
ることなく設定している。すなわち、帳票として例えば
銀行の振込用紙の場合、振込用紙には氏名を記載する
欄、住所を記載する欄、金額を記載する欄、等の各種フ
ィールドを有するが、従来の文字認識装置ではこの点を
考慮することなく文字数の設定を行っている。例えば、
氏名の欄の文字の記載は一般に広い間隔で記載し、逆に
住所の欄は接近して記載する。また、金額の欄は通常枡
目状に構成され、各枡目内に文字を記載する。したがっ
て、この様な各フィールド毎の構成の相違を考慮せず全
体を1つのフィールドとして切り出し文字数の設定が行
われる従来の設定方式では、正確な文字認識を行うこと
ができない。
【0006】本発明は、帳票のフィールドを考慮して適
切に文字切り出し数を設定し、正確な文字認識を行うと
共に、処理速度の向上を可能とした文字認識装置を提供
することを目的とする。
切に文字切り出し数を設定し、正確な文字認識を行うと
共に、処理速度の向上を可能とした文字認識装置を提供
することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置の
ひとつの構成例としては、記載された文字をイメージデ
ータに変換するイメージデータ変換手段と、該イメージ
データから所定の文字を切り出す文字切り出し手段と、
該文字切り出し手段で切り出す文字数を決定するパラメ
ータ値の設定、及び該設定されたパラメータ値を帳票か
ら得られる情報に基づき、常時適正値に保持するパラメ
ータ設定/制御手段と、該パラメータ設定/制御手段で
設定されたパラメータ値を記憶する記憶手段と、該記憶
手段に記憶されたパラメータ値に基づいて決定される文
字切り出し数に従って切り出された文字列の文字認識を
行う文字認識手段とで構成されている。
ひとつの構成例としては、記載された文字をイメージデ
ータに変換するイメージデータ変換手段と、該イメージ
データから所定の文字を切り出す文字切り出し手段と、
該文字切り出し手段で切り出す文字数を決定するパラメ
ータ値の設定、及び該設定されたパラメータ値を帳票か
ら得られる情報に基づき、常時適正値に保持するパラメ
ータ設定/制御手段と、該パラメータ設定/制御手段で
設定されたパラメータ値を記憶する記憶手段と、該記憶
手段に記憶されたパラメータ値に基づいて決定される文
字切り出し数に従って切り出された文字列の文字認識を
行う文字認識手段とで構成されている。
【0008】また、前記パラメータ設定/制御手段は、
記入フィールドのパラメータ最適値の相関を学習する手
段や、各記入フィールドのパラメータ適正値の相関から
パラメータ適正値を推定する手段で構成されている。
記入フィールドのパラメータ最適値の相関を学習する手
段や、各記入フィールドのパラメータ適正値の相関から
パラメータ適正値を推定する手段で構成されている。
【0009】
【作用】本発明は、イメージデータ変換手段で帳票の文
字をイメージデータとして読み取り、この読み取ったイ
メージデータに対して文字切り出し手段で所定の文字数
の文字列として切り出す際、パラメータ設定/制御手段
でフィールド毎に異なるパラメータ適正値を設定し、各
フィールドのパラメータ値を相関式の形で記憶手段に学
習データとして記憶することにより、後にこの学習デー
タを利用して正確な文字認識処理を行い、処理速度を向
上するものである。
字をイメージデータとして読み取り、この読み取ったイ
メージデータに対して文字切り出し手段で所定の文字数
の文字列として切り出す際、パラメータ設定/制御手段
でフィールド毎に異なるパラメータ適正値を設定し、各
フィールドのパラメータ値を相関式の形で記憶手段に学
習データとして記憶することにより、後にこの学習デー
タを利用して正確な文字認識処理を行い、処理速度を向
上するものである。
【0010】
【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。図1は本実施例の文字認識装置の
システムブロック図である。本システムは帳票読み取り
部1、文字認識前処理部2、文字認識部3、オペレータ
操作部4、パラメータ制御部5で構成されている。帳票
読み取り部1は、例えば用紙上に書かれたイメージデー
タなどを読み取る装置であり、用紙上の文字を読み取る
不図示の光電変換部(文字読み取り部)、及び文字が記
載された用紙を光電変換部へ搬送する不図示の搬送部で
構成されている。光電変換部はCCDセンサやMOS形
イメージセンサで構成され、搬送部へ送られる用紙上の
文字を光電変換して読み取り、デジタルデータとして文
字認識前処理部2へ出力する。
照しながら説明する。図1は本実施例の文字認識装置の
システムブロック図である。本システムは帳票読み取り
部1、文字認識前処理部2、文字認識部3、オペレータ
操作部4、パラメータ制御部5で構成されている。帳票
読み取り部1は、例えば用紙上に書かれたイメージデー
タなどを読み取る装置であり、用紙上の文字を読み取る
不図示の光電変換部(文字読み取り部)、及び文字が記
載された用紙を光電変換部へ搬送する不図示の搬送部で
構成されている。光電変換部はCCDセンサやMOS形
イメージセンサで構成され、搬送部へ送られる用紙上の
文字を光電変換して読み取り、デジタルデータとして文
字認識前処理部2へ出力する。
【0011】文字認識前処理部2は上記帳票読み取り部
1が読み取ったイメージデータから雑音除去、上述の文
字切り出し等の前処理を行う。例えば、読み取った文字
データに所謂“しみ”、“欠け”等の雑音がある場合に
これを除去(雑音除去)し、読み取った文字データの中
の後述する所定数の文字列を切り出し、切り出した文字
を文字認識部3へ出力する。
1が読み取ったイメージデータから雑音除去、上述の文
字切り出し等の前処理を行う。例えば、読み取った文字
データに所謂“しみ”、“欠け”等の雑音がある場合に
これを除去(雑音除去)し、読み取った文字データの中
の後述する所定数の文字列を切り出し、切り出した文字
を文字認識部3へ出力する。
【0012】文字認識部3は単語辞書を有し、上記文字
認識前処理部2が切り出した文字を認識し、類似する候
補文字を検索し文字認識処理を行う。オペレータ操作部
4はディスプレイ及びキーボードで構成され、例えば上
記文字認識部3で認識された文字の表示処理や、オペレ
ータが指示する誤認識文字の修正等の操作信号の入力処
理を行う。
認識前処理部2が切り出した文字を認識し、類似する候
補文字を検索し文字認識処理を行う。オペレータ操作部
4はディスプレイ及びキーボードで構成され、例えば上
記文字認識部3で認識された文字の表示処理や、オペレ
ータが指示する誤認識文字の修正等の操作信号の入力処
理を行う。
【0013】また、パラメータ制御部5は上述の文字認
識前処理部2が文字切り出しを行う際、切り出す文字数
を設定する装置であり、後述するパラメータ値に基づい
て、文字認識の対象となる帳票に対して最も文字認識率
の高い切り出し文字数のデータを文字認識前処理部2へ
出力する。また、パラメータ制御部5で設定するパラメ
ータ値は、オペレータ操作部4から入力する操作信号
や、文字認識前処理部2、文字認識部3から出力される
データに基づいて設定される。
識前処理部2が文字切り出しを行う際、切り出す文字数
を設定する装置であり、後述するパラメータ値に基づい
て、文字認識の対象となる帳票に対して最も文字認識率
の高い切り出し文字数のデータを文字認識前処理部2へ
出力する。また、パラメータ制御部5で設定するパラメ
ータ値は、オペレータ操作部4から入力する操作信号
や、文字認識前処理部2、文字認識部3から出力される
データに基づいて設定される。
【0014】以上の構成の文字認識装置において、以下
にその処理動作を説明する。先ず、前述のように帳票読
み取り部1により不図示の用紙上の文字が光電変換さ
れ、イメージデータ(デジタルデータ)として読み取ら
れる。このイメージデータは文字認識前処理部2によ
り、前述の如く雑音が除去され、パラメータ制御部5か
ら出力される文字切り出し数のデータに従って、指示さ
れる文字数の文字列をイメージデータから切り出し、文
字認識部3へ出力する。文字認識部3は、入力する文字
列毎に文字認識処理を行う。
にその処理動作を説明する。先ず、前述のように帳票読
み取り部1により不図示の用紙上の文字が光電変換さ
れ、イメージデータ(デジタルデータ)として読み取ら
れる。このイメージデータは文字認識前処理部2によ
り、前述の如く雑音が除去され、パラメータ制御部5か
ら出力される文字切り出し数のデータに従って、指示さ
れる文字数の文字列をイメージデータから切り出し、文
字認識部3へ出力する。文字認識部3は、入力する文字
列毎に文字認識処理を行う。
【0015】そして、パラメータ制御部5は、この間、
パラメータ値の設定及び変更処理を図2に示すフローチ
ャートに基づいて行う。すなわち、パラメータ制御部5
は文字認識前処理部2から出力されるデータを入力し、
このデータに基づいて処理を実行する。
パラメータ値の設定及び変更処理を図2に示すフローチ
ャートに基づいて行う。すなわち、パラメータ制御部5
は文字認識前処理部2から出力されるデータを入力し、
このデータに基づいて処理を実行する。
【0016】先ず、パラメータ制御部5は文字認識前処
理部2から帳票認識データ(帳票認識結果)を受け取る
と、このデータに基づいて帳票の学習データがあるか判
断する(ステップ(以下STという)1)。この判断
は、文字認識前処理部2から読み込んだ帳票認識データ
に基づいて、記入フィールドとパラメータ値の学習デー
タが存在するか否かの判断である。記入フィールドとは
前述の例の如く、帳票として例えば銀行の振込用紙の例
の如く、氏名を記載する欄、住所を記載する欄、金額を
記載する欄、等の文字の記載条件が異なると思われる範
囲をいい、既に学習が行われている帳票については不図
示のメモリに学習データが記憶されている。したがっ
て、この学習データを検索することにより、対応するパ
ラメータ値が記憶されているか判断できる。ここで、学
習データが既に記憶されている場合(ST1がYES
(イエス))、処理(ST9〜ST11)を実行する。
尚、この処理(ST9〜ST11)については説明上後
述する。
理部2から帳票認識データ(帳票認識結果)を受け取る
と、このデータに基づいて帳票の学習データがあるか判
断する(ステップ(以下STという)1)。この判断
は、文字認識前処理部2から読み込んだ帳票認識データ
に基づいて、記入フィールドとパラメータ値の学習デー
タが存在するか否かの判断である。記入フィールドとは
前述の例の如く、帳票として例えば銀行の振込用紙の例
の如く、氏名を記載する欄、住所を記載する欄、金額を
記載する欄、等の文字の記載条件が異なると思われる範
囲をいい、既に学習が行われている帳票については不図
示のメモリに学習データが記憶されている。したがっ
て、この学習データを検索することにより、対応するパ
ラメータ値が記憶されているか判断できる。ここで、学
習データが既に記憶されている場合(ST1がYES
(イエス))、処理(ST9〜ST11)を実行する。
尚、この処理(ST9〜ST11)については説明上後
述する。
【0017】したがって、先ず学習データがない場合
(ST1がNO(ノー))、帳票一枚について以下の処
理をフィールド(記入フィールド)毎に行う。先ず、初
期設定時の任意の文字切り出し数と正解切り出し数との
差を計算し、パラメータ適正値検索方向を判断する(S
T2)。この処理は、初期設定時の任意の文字切り出し
数を例えば「6」とし文字認識処理を行い、オペレータ
の修正処理後の正解文字切り出し数が例えば「4」と判
かると、その差「2」を算出するものであり、さらに、
この結果に基づいてパラメータ制御部5でパラメータの
検索方向を決定するものである。この検索方向の決定は
“正解切り出し文字数<文字切り出し数”であればパラ
メータ値が大きくなる方向に検索し、一方、“正解切り
出し文字数>文字切り出し数”であればパラメータ値が
小さくなる方向に検索する。すなわち、ある帳票につい
て特定の記入フィールドに記載された文字には一定の傾
向があり、その傾向に基づいてパラメータ適正値の検索
方向を判断する。したがって、上述の例では、正解切り
出し文字数が「4」であり、文字切り出し数が「6」で
あるので、“正解切り出し文字数<文字切り出し数”と
なり、パラメータ値が大きくなる方向に検索する。尚、
通常パラメータ値の幅は“126”〜“516”の範囲
で設定される。
(ST1がNO(ノー))、帳票一枚について以下の処
理をフィールド(記入フィールド)毎に行う。先ず、初
期設定時の任意の文字切り出し数と正解切り出し数との
差を計算し、パラメータ適正値検索方向を判断する(S
T2)。この処理は、初期設定時の任意の文字切り出し
数を例えば「6」とし文字認識処理を行い、オペレータ
の修正処理後の正解文字切り出し数が例えば「4」と判
かると、その差「2」を算出するものであり、さらに、
この結果に基づいてパラメータ制御部5でパラメータの
検索方向を決定するものである。この検索方向の決定は
“正解切り出し文字数<文字切り出し数”であればパラ
メータ値が大きくなる方向に検索し、一方、“正解切り
出し文字数>文字切り出し数”であればパラメータ値が
小さくなる方向に検索する。すなわち、ある帳票につい
て特定の記入フィールドに記載された文字には一定の傾
向があり、その傾向に基づいてパラメータ適正値の検索
方向を判断する。したがって、上述の例では、正解切り
出し文字数が「4」であり、文字切り出し数が「6」で
あるので、“正解切り出し文字数<文字切り出し数”と
なり、パラメータ値が大きくなる方向に検索する。尚、
通常パラメータ値の幅は“126”〜“516”の範囲
で設定される。
【0018】次に、上述の処理により決定した方向に、
予め設定された一定のパラメータ値(例えば30とか、
40等)を変更する(ST3)。例えば、パラメータ値
が大きい方向へ移動する上述の例の場合、現在のパラメ
ータ値(例えば“256”)に対して、所定値(例えば
“30”)を増加する。また、逆にパラメータ値が小さ
い方向へ移動する場合、現在のパラメータ値(例えば
“256”)に対して、所定値(例えば“30”)を減
少する。
予め設定された一定のパラメータ値(例えば30とか、
40等)を変更する(ST3)。例えば、パラメータ値
が大きい方向へ移動する上述の例の場合、現在のパラメ
ータ値(例えば“256”)に対して、所定値(例えば
“30”)を増加する。また、逆にパラメータ値が小さ
い方向へ移動する場合、現在のパラメータ値(例えば
“256”)に対して、所定値(例えば“30”)を減
少する。
【0019】この様にして設定したパラメータ値に基づ
いて文字認識前処理部2は文字切り出し処理を行う(S
T4)。そして、上述の処理により切り出した文字数
と、オペレータ操作部4から出力される正解文字切り出
し数から再度両者の差を計算する(ST5)。そして、
このように計算して得られた差の絶対値と、一つ前の同
じ処理(ST2)により得られた差を比較し、現文字切
り出し数差が前の文字切り出し数差より大きいか判断す
る(ST6)。ここで、現文字切り出し数差が前の文字
切り出し数差より小さい時(ST6がNO)、順次パラ
メータ値が適正な方向へ移動し、正解切り出し文字数と
文字切り出し数の差が小さくなってきたものと判断し、
さらに処理(ST3)に戻り新たなパラメータ値に換え
る。
いて文字認識前処理部2は文字切り出し処理を行う(S
T4)。そして、上述の処理により切り出した文字数
と、オペレータ操作部4から出力される正解文字切り出
し数から再度両者の差を計算する(ST5)。そして、
このように計算して得られた差の絶対値と、一つ前の同
じ処理(ST2)により得られた差を比較し、現文字切
り出し数差が前の文字切り出し数差より大きいか判断す
る(ST6)。ここで、現文字切り出し数差が前の文字
切り出し数差より小さい時(ST6がNO)、順次パラ
メータ値が適正な方向へ移動し、正解切り出し文字数と
文字切り出し数の差が小さくなってきたものと判断し、
さらに処理(ST3)に戻り新たなパラメータ値に換え
る。
【0020】一方、現文字切り出し数差が前の文字切り
出し数差より大きい時(ST6がYES)、次の処理
(ST7)へ移行する。すなわち、この場合は正解切り
出し文字数と文字切り出し数の差が小さくなるのが通常
であるが、その差が大きくなることは、同一フィールド
内の文字ではないと判断し、記入フィールドが変わった
と判断する。したがって、この時それまでに測定した文
字切り出し数と正解文字切り出し数の差の中で最もその
差が小さくなる範囲でパラメータ値毎に正解率を求め、
最も正解率が高くなるパラメータ値をそれまで測定した
記入フィールドの適正値とする(ST7)。したがっ
て、この処理により帳票の1つの記入フィールドのパラ
メータ適正値とする。すなわち、上述の例で説明すれ
ば、帳票としての銀行の振込用紙の1つのフィールド
(例えば氏名の欄)のパラメータ適正値が求まったこと
になる。
出し数差より大きい時(ST6がYES)、次の処理
(ST7)へ移行する。すなわち、この場合は正解切り
出し文字数と文字切り出し数の差が小さくなるのが通常
であるが、その差が大きくなることは、同一フィールド
内の文字ではないと判断し、記入フィールドが変わった
と判断する。したがって、この時それまでに測定した文
字切り出し数と正解文字切り出し数の差の中で最もその
差が小さくなる範囲でパラメータ値毎に正解率を求め、
最も正解率が高くなるパラメータ値をそれまで測定した
記入フィールドの適正値とする(ST7)。したがっ
て、この処理により帳票の1つの記入フィールドのパラ
メータ適正値とする。すなわち、上述の例で説明すれ
ば、帳票としての銀行の振込用紙の1つのフィールド
(例えば氏名の欄)のパラメータ適正値が求まったこと
になる。
【0021】次に、1枚の帳票についての全てのフィー
ルドのパラメータ値が設定されたか判断し、上述の処理
ではまだ1つの記入フィールドしかパラメータ値が設定
されていない為、処理(ST2)に戻り、次の記入フィ
ールドの文字切り出し処理を実行する。すなわち、次の
記入フィールド(例えば住所の欄)について文字切り出
し数と正解切り出し数との差を計算してパラメータ適正
値検索方向を決定し(ST2)、予め設定された一定値
分パラメータを変更する(ST3)。そして、この様に
して設定したパラメータ値に基づいて文字切り出しを行
い(ST4)、前述と同様再度差を計算し(ST5)、
一つ前の同じ処理により得られた差を比較し(ST
6)、現文字切り出し数差が前の文字切り出し数差より
小さい時(ST6がNO)、処理(ST3)に戻り、一
方現文字切り出し数差が前文字切り出し数差より大きい
時(ST6がYES)、前述と同様処理(ST7)を実
行する。
ルドのパラメータ値が設定されたか判断し、上述の処理
ではまだ1つの記入フィールドしかパラメータ値が設定
されていない為、処理(ST2)に戻り、次の記入フィ
ールドの文字切り出し処理を実行する。すなわち、次の
記入フィールド(例えば住所の欄)について文字切り出
し数と正解切り出し数との差を計算してパラメータ適正
値検索方向を決定し(ST2)、予め設定された一定値
分パラメータを変更する(ST3)。そして、この様に
して設定したパラメータ値に基づいて文字切り出しを行
い(ST4)、前述と同様再度差を計算し(ST5)、
一つ前の同じ処理により得られた差を比較し(ST
6)、現文字切り出し数差が前の文字切り出し数差より
小さい時(ST6がNO)、処理(ST3)に戻り、一
方現文字切り出し数差が前文字切り出し数差より大きい
時(ST6がYES)、前述と同様処理(ST7)を実
行する。
【0022】この様にして順次記入フィールドが変わる
毎にパラメータ適正値を設定し、1枚の帳票について全
ての記入フィールドのパラメータ適正値が設定されると
処理(ST8)に移行する。この処理は、上述の処理を
帳票中のフィールド全てについて行い、この処理が終了
したらフィールド間相関式を求め、学習データとして記
憶する処理である。この相関式は第1フィールド(例え
ば銀行の振込用紙の例の場合では「名称の欄」)と第2
フィールド(例えば銀行の振込用紙の例の場合では「住
所の欄」)以降の記入フィールドを対応させて求める。
例えば、第1フィールドのパラメータをX、第2フィー
ルドのパラメータをYとすると、Y=aX+b(a、b
は定数)の定数a、bを求める。第2フィールド以降の
フィールドについても同様に相関式で求められる。この
様にして求めた相関式を帳票の種類と共に学習データと
して不図示のメモリに記憶する(ST8)。
毎にパラメータ適正値を設定し、1枚の帳票について全
ての記入フィールドのパラメータ適正値が設定されると
処理(ST8)に移行する。この処理は、上述の処理を
帳票中のフィールド全てについて行い、この処理が終了
したらフィールド間相関式を求め、学習データとして記
憶する処理である。この相関式は第1フィールド(例え
ば銀行の振込用紙の例の場合では「名称の欄」)と第2
フィールド(例えば銀行の振込用紙の例の場合では「住
所の欄」)以降の記入フィールドを対応させて求める。
例えば、第1フィールドのパラメータをX、第2フィー
ルドのパラメータをYとすると、Y=aX+b(a、b
は定数)の定数a、bを求める。第2フィールド以降の
フィールドについても同様に相関式で求められる。この
様にして求めた相関式を帳票の種類と共に学習データと
して不図示のメモリに記憶する(ST8)。
【0023】そして、パラメータ適正値をセットし(S
T11)、この様にしてセットしたパラメータ適正値は
前述の文字認識前処理部2へ出力する。文字認識前処理
部2は、このパラメータ値に基づいて文字切り出し処理
を行う。すなわち、帳票読み取り部1で読み取られたイ
メージデータを、パラメータ制御部5から出力されるパ
ラメータ値に基づいて所定の文字数分切り出す。この様
にして切り出された文字列に対して文字認識部3で文字
認識を行う。また、この文字認識の結果はオペレータ操
作部4のディスプレイに表示され、パラメータ制御部5
にその認識結果が知らされる。
T11)、この様にしてセットしたパラメータ適正値は
前述の文字認識前処理部2へ出力する。文字認識前処理
部2は、このパラメータ値に基づいて文字切り出し処理
を行う。すなわち、帳票読み取り部1で読み取られたイ
メージデータを、パラメータ制御部5から出力されるパ
ラメータ値に基づいて所定の文字数分切り出す。この様
にして切り出された文字列に対して文字認識部3で文字
認識を行う。また、この文字認識の結果はオペレータ操
作部4のディスプレイに表示され、パラメータ制御部5
にその認識結果が知らされる。
【0024】一方、前述の判断(ST1)において、既
に学習データが存在すると判断する時、第1フィールド
のみについて上述の処理(ST2〜ST8)を実行す
る。すなわち、この場合には第1フィールドについて上
述の処理(ST2〜ST8)を行ない、第1フィールド
のパラメータ値を設定すると、第2フィールド以降につ
いては前述の様にして求めた相関式(ST8)をメモリ
から読み出し、第1フィールドのパラメータ適正値と上
述の相関式より第2フィールドのパラメータ適正値を求
める(ST10)。さらに、第2フィールド以降につい
ても同様に相関式を利用してパラメータ適正値を求め
る。すなわち、既にメモリに学習データが存在する時、
第2フィールド以降についてはこの学習データを利用し
てパラメータ適正値を知ることができる。
に学習データが存在すると判断する時、第1フィールド
のみについて上述の処理(ST2〜ST8)を実行す
る。すなわち、この場合には第1フィールドについて上
述の処理(ST2〜ST8)を行ない、第1フィールド
のパラメータ値を設定すると、第2フィールド以降につ
いては前述の様にして求めた相関式(ST8)をメモリ
から読み出し、第1フィールドのパラメータ適正値と上
述の相関式より第2フィールドのパラメータ適正値を求
める(ST10)。さらに、第2フィールド以降につい
ても同様に相関式を利用してパラメータ適正値を求め
る。すなわち、既にメモリに学習データが存在する時、
第2フィールド以降についてはこの学習データを利用し
てパラメータ適正値を知ることができる。
【0025】このようにして求めたパラメータ適正値
は、パラメータ制御部5内にセットされ(ST11)、
文字認識前処理部2へ出力される。文字認識前処理部2
は、このパラメータ値に基づいて前述と同様文字切り出
し処理を行い、帳票読み取り部1で読み取ったイメージ
データを、パラメータ値に基づいて所定の文字数分切り
出し、文字認識部3で文字認識を行う。
は、パラメータ制御部5内にセットされ(ST11)、
文字認識前処理部2へ出力される。文字認識前処理部2
は、このパラメータ値に基づいて前述と同様文字切り出
し処理を行い、帳票読み取り部1で読み取ったイメージ
データを、パラメータ値に基づいて所定の文字数分切り
出し、文字認識部3で文字認識を行う。
【0026】尚、本実施例では帳票として銀行の振込用
紙の例の場合について説明したが、複数の記入フィール
ドを有する他の帳票、例えば所定の枡目を有する原稿用
紙や、企業等で使用する各種フォーマットの用紙でも同
様に適用できる。
紙の例の場合について説明したが、複数の記入フィール
ドを有する他の帳票、例えば所定の枡目を有する原稿用
紙や、企業等で使用する各種フォーマットの用紙でも同
様に適用できる。
【0027】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば複数のフィールドを有する帳票についても、フィー
ルド毎に適正なパラメータ値を設定し、このパラメータ
値に基づいて文字切り出し処理を行うので、極めて正解
率の高い文字認識を行うことができる。
れば複数のフィールドを有する帳票についても、フィー
ルド毎に適正なパラメータ値を設定し、このパラメータ
値に基づいて文字切り出し処理を行うので、極めて正解
率の高い文字認識を行うことができる。
【0028】また、適正なパラメータ値はメモリに学習
データとして相関式の形で記憶されるので、後にこの学
習データを利用してパラメータ値を求め、適正な文字切
り出しを行うことができ、文字認識処理を短時間で行う
ことができる。
データとして相関式の形で記憶されるので、後にこの学
習データを利用してパラメータ値を求め、適正な文字切
り出しを行うことができ、文字認識処理を短時間で行う
ことができる。
【図1】一実施例の文字認識装置のシステム構成図であ
る。
る。
【図2】一実施例の文字認識装置の動作を説明するフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
1 帳票読み取り部 2 文字認識前処理部 3 文字認識部 4 オペレータ操作部 5 パラメータ制御部
Claims (3)
- 【請求項1】 記載された文字をイメージデータに変換
するイメージデータ変換手段と、 該イメージデータから所定の文字を切り出す文字切り出
し手段と、 該文字切り出し手段で切り出す文字数を決定するパラメ
ータ値の設定、及び該設定されたパラメータ値を帳票か
ら得られる情報に基づき、常時適正値に保持するパラメ
ータ設定/制御手段と、 該パラメータ設定/制御手段で設定されたパラメータ値
を記憶する記憶手段と、 該記憶手段に記憶されたパラメータ値に基づいて決定さ
れる文字切り出し数に従って切り出された文字列の文字
認識を行う文字認識手段と、 を有することを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項2】 前記パラメータ設定/制御手段は、記入
フィールドのパラメータ最適値の相関を学習する手段を
具備することを特徴とする請求項1記載の文字認識装
置。 - 【請求項3】 前記パラメータ設定/制御手段は、記入
フィールドのパラメータ適正値の相関からパラメータ適
正値を推定する手段を具備することを特徴とする請求項
1記載の文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5143965A JPH076203A (ja) | 1993-06-15 | 1993-06-15 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5143965A JPH076203A (ja) | 1993-06-15 | 1993-06-15 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH076203A true JPH076203A (ja) | 1995-01-10 |
Family
ID=15351177
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5143965A Withdrawn JPH076203A (ja) | 1993-06-15 | 1993-06-15 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH076203A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011238199A (ja) * | 2010-04-13 | 2011-11-24 | Planning Of Healthcare And Environmental Wellbeing Corp | データ処理装置及び保険証照合システム |
| CN109726101A (zh) * | 2018-05-07 | 2019-05-07 | 平安普惠企业管理有限公司 | 参数识别方法、参数识别终端、装置及可读存储介质 |
| CN118736597A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-10-01 | 中国科学院软件研究所 | 基于人机混合智能的在线手写文本处理方法、装置 |
| US12315281B2 (en) | 2021-04-05 | 2025-05-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing system, control method thereof, and storage medium |
-
1993
- 1993-06-15 JP JP5143965A patent/JPH076203A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011238199A (ja) * | 2010-04-13 | 2011-11-24 | Planning Of Healthcare And Environmental Wellbeing Corp | データ処理装置及び保険証照合システム |
| CN109726101A (zh) * | 2018-05-07 | 2019-05-07 | 平安普惠企业管理有限公司 | 参数识别方法、参数识别终端、装置及可读存储介质 |
| US12315281B2 (en) | 2021-04-05 | 2025-05-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing system, control method thereof, and storage medium |
| CN118736597A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-10-01 | 中国科学院软件研究所 | 基于人机混合智能的在线手写文本处理方法、装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20000905 |