JPH09204490A - 文字列入力手段選択方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 種々の推定アルゴリズムを制限なく自由に組
み込んで文字認識精度推定の信頼性を向上させ、種々の
入力文字の品質に対して最大の効率で文字列入力を可能
とする精度の高い文字列入力手段選択方法を提供する。 【解決手段】 文字列のイメージデータ１１３〜１１７
を各々複数の文字認識精度推定処理ブロック１０１〜１
０５に入力し、複数の文字認識精度推定処理結果１０７
〜１１１を導出する。これらの推定処理結果１０７〜１
１１を文字認識推定処理結果導出処理ブロック１０６に
入力し、単一の文字認識精度推定結果を導出する。この
導出処理ブロック１０６では、推定処理ブロックの導出
ロジックに演算規則を対応させた演算子を定義し、その
演算子の引数として、個々の文字認識精度推定結果およ
び処理に対して予め割り当ててあるＩＤを指定するとい
う規則を設け、この規則に基づいて記述した演算式に基
づいて導出処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識技術を用
いて日本語文字列等を計算機システム等に入力する処理
技術に関し、特に文字認識処理を行った後に、任意個数
の文字認識精度推定処理を自由に組み込んだり、それら
の認識精度推定処理を任意の順序で行ったりすること
で、複数個の認識精度推定結果を任意の手法で導出し、
その認識精度推定結果を用いて効率のよい文字列入力手
段を選択可能にする処理技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】文字認識技術は、人手による文字入力稼
働を削減する点で有用な技術と認識されており、長年の
研究開発に伴い、実用的な技術として次第に普及しつつ
ある。しかし、手書き文字を対象とする場合、ていねい
に書かれた文字から、劣悪な文字まで、様々な認識精度
（品質）の文字すべてに対して高精度な文字認識を行う
ことは困難である。文字の認識精度（品質）が悪い場合
には認識誤りが多くなり、キーボード等による手作業で
の文字列入力方法よりも効率の悪い修正作業を強いる結
果となってしまう。

【０００３】そこで、手書き文字の認識精度を推定し、
その認識精度に応じて適切な入力手段を選択し、効率良
く文字列を入力するといった、認識精度推定の課題の解
決が必須条件となる。

【０００４】従来の認識精度推定では、特定の認識精度
推定アルゴリズムを単独で実行する方法等が採用されて
きた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述の文字認識精度推
定アルゴリズムを単独で実行する方法において、例えば
リジェクト判定処理のような認識結果に依存する推定ア
ルゴリズムを用いる場合では、認識結果をほぼそのまま
反映することとなるため、信頼性に欠ける可能性があ
る。また、認識結果に独立な推定アルゴリズムを用いる
場合では、認識結果に左右されない推定結果を出力する
ことが可能であるが、推定結果と認識結果とが大きく異
なる場合には、どちらの結果を採用すべきかが明確でな
いため、認識精度推定を柔軟に行うこと等が困難であっ
た。

【０００６】本発明は、上記事情を鑑みてなされたもの
で、その目的は、従来の技術における上述のような問題
を解消し、文字認識推定のために認識アルゴリズムに依
存する推定アルゴリズムや認識アルゴリズムに独立な推
定アルゴリズム等を制限なく自由に組み込んで信頼性の
高い単一の文字認識推定結果を導出することが可能な文
字認識精度推定結果導出法を有する精度の高い文字列入
力手段選択方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の上述の目的は、
文字イメージデータを文字コードに変換し、文字認識精
度推定結果に基づいて複数の文字列入力手段の中から入
力効率の高いものを選択する文字列入力手段選択方法に
おいて、入力された文字イメージデータについて複数の
文字認識精度推定を行う段階と、前記複数の文字認識精
度推定の推定結果から単一の文字認識精度推定結果を導
出する段階と、前記導出された単一の文字認識推定結果
に基づいて複数の文字列入力手段の中から入力効率の高
いものを選択する段階と、を有することを特徴とする文
字列入力手段選択方法によって達成される。

【０００８】上記の文字列入力手段選択方法において、
複数の文字認識精度推定結果から単一の文字認識精度推
定結果を導出する段階は、前記導出の過程を演算規則に
対応させた演算子を定義し、それら演算子を用いて構成
された演算式に基づいて前記単一の文字認識精度推定結
果を導出する処理手法および導出していく順序を決定す
る過程を有するものとするのが、複数の文字認識精度推
定結果から単一の文字認識精度推定結果を導出する処理
を容易にする点で好適である。

【０００９】さらに、上記の文字列入力手段選択方法に
おいて、演算子を用いて構成された演算式に基づいて単
一の文字認識精度推定結果を導出する処理手法および導
出していく順序を決定する過程は、利用者が記述した演
算子の並びにより単一の文字認識精度推定結果を導出す
る順序を決定する過程と、予め演算子に対応づけられた
導出処理の種類を決定する過程と、利用者が演算子の引
数として記述した文字認識精度推定結果のＩＤナンバ、
または文字認識精度推定処理のＩＤナンバを基に、処理
の対象とする文字認識精度推定結果や推定処理を決定す
る過程と、を有するものとするのが、演算子を用いて構
成された演算式に基づいて単一の文字認識精度推定結果
を導出する手法および導出していく順序を決定する処理
を容易にする点で好適である。

【００１０】本発明に係わる文字認識精度推定結果の導
出法においては、入力された文字イメージデータについ
て複数の文字認識精度推定を行い、その複数の文字認識
精度推定結果から単一の文字認識精度推定結果を導出す
る導出法を採用する。このような導出処理を容易にする
ため、具体的には、個々の文字認識精度推定処理結果を
導出するために用意された複数のロジックに対して、そ
れぞれの導出ロジックに演算規則を対応させた演算子を
定義し、その演算子の引数として、個々の文字認識精度
推定結果および処理に対して予め割り当ててあるＩＤを
指定するという規則を設け、この規則に基づいて導出法
を演算式で記述することにより導出処理を行う。このよ
うな導出法を採用することで、文字認識精度の推定を行
う処理（アルゴリズム）を自由に組み込んで柔軟に導出
可能とし、手書き文字にどのような品質の字種が含まれ
ていても、また、入力される字種の認識精度に偏りがあ
るような場合であっても、最適化された導出法を構成可
能として、文字認識精度推定処理の信頼性を向上させ、
文字認識精度によって最も効率の良い文字列入力手段を
選択する帳票入力方法等を高い精度で実現する。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態を詳しく説明する。

【００１２】図１は、本発明の一実施形態例に係わる認
識精度推定結果導出法を含む構成図である。図１におい
て、１０１から１０５までは文字認識精度の推定処理を
行うｎ個のブロックである。これらの文字認識精度推定
処理ブロック１０１〜１０５では、文字認識の結果が正
しいかどうかを推定する処理を行い、その処理として、
文字認識結果を利用した依存型の推定処理でも、認識結
果を一切用いない独立型の推定処理でも任意に組み込み
可能である。さらに、実現可能ならば異なる推定処理を
いくつ用意しても構わず、また、認識精度として文字認
識率や正解文字候補包含率や他の尺度を用いることが可
能であり、推定処理の種類数や認識精度を表す尺度は、
本発明の趣旨を損なわない範囲で任意である。

【００１３】これらの文字認識精度推定処理ブロック１
０１〜１０５は、１１３から１１７で表される文字列の
イメージデータについての前処理の結果データの入力に
基づいて認識精度推定処理が行われる。これらの入力１
１３〜１１７は、文字認識処理等、認識精度推定処理の
前処理として行われた結果データであり、本発明の趣旨
とは無関係である。認識精度推定処理ブロック１０１か
ら１０５によって推定されたそれぞれの推定結果データ
１０７〜１１１は、文字認識精度推定結果導出処理ブロ
ック１０６へ出力される。

【００１４】文字認識精度推定結果導出処理ブロック１
０６では、予め、文字認識精度推定結果導出法記述ファ
イル等から文字認識精度推定結果導出法記述データ１１
２を読み込んでおき、その記述に従い、様々な導出ロジ
ックを用いて文字認識精度推定結果の導出処理を行い、
複数の文字認識精度推定結果から、最終的に一つの文字
認識精度推定結果を出力する。

【００１５】尚、文字認識精度推定結果導出処理ブロッ
ク１０６では、導出処理のみを行うのではなく、実際に
は個々の文字認識精度推定処理を行うことが可能であ
る。そのような指定法についての実施形態例は、図３を
用いて説明する。また、文字認識精度推定結果導出法の
指定をファイルを用いて行ったが、キーボードから直接
入力する方法を用いても構わず、導出法の指定を入力す
る手段は本発明の趣旨を損なわない範囲で任意である。

【００１６】次に、図１に示す実施形態例の文字認識精
度推定結果導出処理ブロッック１０６の処理の流れを図
２を用いて説明する。

【００１７】まず、処理ブロック２０１において、図１
の１０７から１１１で示される個々の文字認識精度推定
結果データを読み込む入力処理を行う。次に、処理ブロ
ック２０２において、文字認識精度推定結果導出法記述
ファイル等から導出法の規則を表す記述を入力する。次
に、処理ブロック２０３において、処理ブロック２０２
で入力された記述から導出法の規則（導出順序、導出処
理法など）を解釈して決定する。次に、処理ブロック２
０４において、処理ブロック２０３の導出法の指定を基
に、個々の文字認識精度推定結果を導出する。この処理
ブロック２０４での導出処理では、個々の推定結果を導
出するだけでなく、場合によっては図１の推定処理ブロ
ック１０１から１０５で行わなかった文字認識精度推定
処理を行うこともある。図１の推定処理ブロック１０１
から１０５で行った文字認識精度推定処理を再度行うこ
とも可能である。次に、処理ブロック２０５において、
処理ブロック２０４の処理がすべて終了したかどうかを
判定し、終了するまでは処理ブロック２０４へ戻してそ
の処理を繰り返すようにする。最後に、処理ブロック２
０５において処理ブロック２０４の処理がすべて終了し
たと判定された場合に、処理ブロック２０６において、
文字認識精度導出推定結果を出力し、終了する。

【００１８】図３は、図２に示す実施形態例の文字認識
精度推定結果を導出するブロック２０４の説明図であ
る。この図では、文字認識精度推定結果導出法記述ファ
イル等から導出法の規則を入力する処理を省略してあ
る。

【００１９】図３において、３０５から３０９は、図１
の１０７から１１１に示される個々の文字認識精度推定
結果であり、言い換えれば、文字認識の結果が正しいか
どうかを推定した結果である。３０１から３０４は、導
出処理を表すブロックである。図３に示す実施形態例で
は、四つの導出処理について説明する。

【００２０】３０１の導出処理は、多数決を表す。すな
わち、複数の推定結果の中で、文字認識結果が正しいと
推定された結果が別途指定した閾値を越えていれば、正
しく認識されていると推定した結果であるとして導出
し、その閾値を越えていなければ、正しく認識されてい
ないと推定した結果であるとして導出する導出法であ
る。文字認識結果が正しいと推定された結果の個数がい
くつを越えればよいかという閾値は、本発明の趣旨を変
えない範囲で任意に設定できる。

【００２１】３０２の導出処理は、推定対象を限定して
推定処理を行う処理を表す。すなわち、その前の処理で
出力された導出（推定）結果に応じて推定対象を限定
し、図１の推定処理ブロック１０１から１０５での推定
処理、あるいは他の推定処理を行う処理である。図１お
よび図２で表される実施形態例の説明で前述したよう
に、処理ブロック２０４では、導出処理のみ行うのでは
なく、実際には個々の文字認識精度推定処理を行うこと
が可能である。

【００２２】３０３の導出処理は、論理積を表す。すな
わち、複数の推定結果の中で、すべての文字認識結果が
正しいと推定された時のみ、正しい認識されていると推
定した結果であるとして導出する。

【００２３】３０４の導出処理は、論理和を表す。すな
わち、複数の推定結果のうち、一つでも正しく認識され
ていると推定された結果が含まれていれば、正しく認識
されていると推定した結果であるとして導出する。

【００２４】以上では、処理ブロック３０１から３０４
までにて示した四つの導出法（推定処理を含む）に限定
して説明したが、他の導出法（推定処理を含む）も考え
られる。これは、本発明の趣旨を変えない範囲内で拡張
可能である。

【００２５】次に、上記の導出の記述法について、例を
あげて説明する。

【００２６】説明を簡単にするため、３０５から３０９
で示される個々の推定結果として、文字認識の結果が正
しいかどうかを１または０の数値で表すこととする。す
なわち、図１の推定処理ブロック１０１から１０５にお
いて、文字認識の結果が正しいと推定された場合には
１、文字認識の結果が正しくないと推定された場合には
０をそれぞれ推定結果とすることとする。また、文字認
識処理の結果として、第五位まで正解文字候補を出力し
たとし、それに対応して推定結果を第五位まで出力す
る。左端が第一位、右端が第五位とする。したがって、
一つの文字につき、例えば、“１００００”や“０１１
００”のように五個の１または０の並びが対応づけられ
ることとなる。したがって、本実施形態例として、３０
５から３０９のデータ形式として“１００００”や“０
１１００”を用いることとする。尚、推定結果の表現方
法として、１／０以外にも様々な表現を用いることが可
能であり、本発明の趣旨を損なわない範囲で任意であ
る。

【００２７】ここで、文字認識精度推定処理ブロックか
ら出力された推定結果に固有のＩＤナンバを割り当て
る。すなわち、推定処理ブロック１０１から出力された
推定結果３０５にＩＤ＝１を、推定処理ブロック１０２
の推定結果３０６にＩＤ＝２を、推定処理ブロック１０
３の推定結果３０７にＩＤ＝３を、推定処理ブロック１
０４の推定結果３０８にＩＤ＝４を、推定処理ブロック
１０５の推定結果３０９にＩＤ＝５を、…というように
である。ＩＤナンバは、１から順に割り当てる必要はな
く、また数字以外の記号やアルファベットでもよい。個
々の推定処理結果を区別できる限り任意である。

【００２８】処理ブロック３０１から３０４までの導出
処理を行うことを表す規則をそれぞれ、Ｍ、Ｒ、Ａ、Ｏ
で表される演算子記号で表現する。即ち、Ｍは多数決に
よる導出処理、Ｒは推定対象の限定による導出処理、Ａ
は論理積による導出処理、Ｏは論理和による導出処理で
ある。また、どの文字認識精度推定結果を対象とするか
を“［”、“］”で囲まれた引数で表現し、引数はカン
マで区切り、任意個数指定できる。引数には、演算子そ
のものも含めることが可能である。例えば、推定結果
１，２，３を多数決で導出する場合には、“Ｍ［１，
２，３］”、推定結果１，２，３を論理和で導出した結
果のうち、文字認識結果が正しいと推定された結果に対
してのみ推定処理４を行う場合は、“Ｒ［Ｏ［１，２，
３］，４］”というように指定する。演算子Ｒが指定さ
れた場合の引数は、推定処理結果を表すのではなく、推
定処理を表すと解釈する。

【００２９】図３で示される実施形態例では、処理ブロ
ック３０２の推定処理にＩＤ＝６を割り当てる。また、
演算子Ｒの特性から、引数は必ず二つである。上記の演
算子および演算規則を用いて、図３に示す導出処理を演
算式で表現すると次のようになる。

【００３０】 Ｏ［Ａ［Ｒ［Ｍ［１，２，３］，６］，４］，５］ すなわち、推定結果ＩＤ＝１を“１０１１０”、２を
“０１１００”、３を“１０００１”、４を“１１１０
１”、５を“１１０００”とし、図３の導出処理を順に
書き下すと、 Ｍ［１，２，３］ →“１０１１０” Ｒ［Ｍ［１，２，３］，６］ →“１０１１０” Ａ［Ｒ［Ｍ［１，２，３］，６］，４］ →“１０１００” のようになる。したがって、最終的に、 Ｏ［Ａ［Ｒ［Ｍ［１，２，３］，６］，４］，５］→“１１１００” となる。

【００３１】ここで、演算子Ｍでは、“１”の数が１／
２以上であるならば“１”とし、１／２未満であるなら
ば“０”として推定結果を導出した。また、演算子Ｒで
は、その前の処理で出力された導出結果が“１”である
場合にのみ推定対象を限定して推定処理６を行った結
果、再び認識結果が正しいと推定される例を示した。

【００３２】尚、図３で示した導出法以外にも組み込み
可能であり、順序も図３で示した例に限定されるもので
はない。また、すべての演算子を必ず使用する必要はな
い。さらに、同じ演算子を複数回使用することも可能で
ある。これらを踏まえると、他の例として、推定結果
１，２，３の多数決をとって導出し、その結果さらに認
識結果が正しいと推定された結果に対して推定処理８を
行った結果と、推定結果４，５，６の論理和をとって導
出した結果と、推定結果７との三つの多数決をとって導
出する演算式は次のように表される。

【００３３】Ｍ［Ｒ［Ｍ［１，２，３］，８］，Ｏ
［４，５，６］，７］ また、はじめの推定結果１が“１”である場合にのみ推
定対象を限定して推定処理２を行うという処理を次々に
行っていって導出する演算式は次のように表される。

【００３４】 Ｒ［Ｒ［Ｒ［Ｒ［１，２］，２］，２］，２］ 以上の導出法により得られた単一の文字認識精度推定結
果に基づいて文字列入力手段を選択する方法の例を示
す。まず、文字列入力手段の例としては、キーボード等
を用いて文字列を直接入力することを想定した文字列入
力手段、文字認識を行い単語辞書等と突き合わせを行う
ことを想定した文字列入力手段、文字認識を行い認識結
果を修正することを想定した文字列入力手段、あるい
は、これらを併用した文字列入力手段（例えば同音語入
力方式）等があげられる。これらの各文字列入力手段に
ついて文字認識精度に対する相対的な入力効率曲線を描
き、各文字列入力手段間の入力効率の高低の転換点にお
ける文字認識精度値を閾値として、上記文字認識精度推
定結果から最も効率の高い文字列入力手段を判定し選択
する。

【００３５】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、入力された文字イメージデータについて複数の
文字認識精度推定を行い、その複数の文字認識精度推定
結果から単一の文字認識精度推定結果を導出するように
したので、任意の推定アルゴリズムを自由に組み込み可
能となり、信頼性の高い文字認識精度推定結果導出法を
有する精度の高い文字列入力手段選択方法を実現できる
という顕著な効果を奏するものである。

【００３６】また、導出の過程を演算規則に対応させた
演算子を用いて記述した演算式に基き導出処理法および
導出順序を決定するようにした場合には、任意の順序で
自由に単一の文字認識精度推定結果の導出法を指定可能
な文字認識精度推定結果導出法を有する、処理が容易
で、精度の高い文字列入力手段選択方法を実現できると
いう顕著な効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態例を示す処理ブロック構成
を説明する図面である。

【図２】上記処理ブロック構成中の文字認識精度推定結
果導出処理ブロックの処理の流れを説明する図面であ
る。

【図３】上記処理の流れ中において文字認識精度推定結
果を演算子を用いて導出する例を説明する図面である。

【符号の説明】

１０１，１０２，１０３，１０４，１０５…文字認識精
度を推定する処理ブロック １０６…文字認識精度推定結果を導出する処理ブロック １０７，１０８，１０９，１１０，１１１…文字認識精
度推定処理ブロックから出力された推定結果データ １１２…文字認識精度推定結果導出法記述データ １１３，１１４，１１５，１１６，１１７…文字認識処
理等、認識精度推定処理の前処理として行われた結果デ
ータ ２０１…個々の文字認識精度推定結果の入力処理を行う
処理ブロック ２０２…文字認識精度推定結果導出法記述ファイル等を
入力する処理ブロック ２０３…文字認識精度推定結果を導出する規則を記述フ
ァイル等から解釈して決定する処理ブロック ２０４…演算規則に基づく、個々の文字認識精度推定結
果を導出する処理ブロック ２０５…導出処理の終了を判定する処理ブロック ２０６…文字認識精度推定結果の導出結果を出力する処
理ブロック ３０１…複数の導出（推定）結果を多数決により導出す
る処理ブロック ３０２…前の導出（推定）処理で出力された導出（推
定）結果に応じて推定対象を限定し、推定処理を行う処
理ブロック ３０３…複数の導出（推定）結果を論理積により導出す
る処理ブロック ３０４…複数の導出（推定）結果を論理和により導出す
る処理ブロック ３０５，３０６，３０７，３０８，３０９…文字認識精
度推定処理ブロックから出力された推定結果データ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字イメージデータを文字コードに変換
   し、文字認識精度推定結果に基づいて複数の文字列入力
   手段の中から入力効率の高いものを選択する文字列入力
   手段選択方法において、 入力された文字イメージデータについて複数の文字認識
   精度推定を行う段階と、 前記複数の文字認識精度推定の推定結果から単一の文字
   認識精度推定結果を導出する段階と、 前記導出された単一の文字認識推定結果に基づいて複数
   の文字列入力手段の中から入力効率の高いものを選択す
   る段階と、 を有することを特徴とする文字列入力手段選択方法。
2. 【請求項２】 複数の文字認識精度推定結果から単一の
   文字認識精度推定結果を導出する段階は、 前記導出の過程を演算規則に対応させた演算子を定義
   し、それら演算子を用いて構成された演算式に基づいて
   前記単一の文字認識精度推定結果を導出する処理手法お
   よび導出していく順序を決定する過程を有することを特
   徴とする請求項１記載の文字列入力手段選択方法。
3. 【請求項３】 演算子を用いて構成された演算式に基づ
   いて単一の文字認識精度推定結果を導出する処理手法お
   よび導出していく順序を決定する過程は、 利用者が記述した演算子の並びにより単一の文字認識精
   度推定結果を導出する順序を決定する過程と、 予め演算子に対応づけられた導出処理の種類を決定する
   過程と、 利用者が演算子の引数として記述した文字認識精度推定
   結果のＩＤナンバ、または文字認識精度推定処理のＩＤ
   ナンバを基に、処理の対象とする文字認識精度推定結果
   や推定処理を決定する過程と、 を有することを特徴とする請求項２記載の文字列入力手
   段選択方法。