JPH09251509A - 運転免許証認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 運転免許証から読み取った住所データの認識
向上を図る。 【解決手段】 光電変換装置１によって入力画像を光学
的に読み込み、その画像から、フォーマット構造体登録
領域３２の内容をもとに、フォーマット判定／検索部３
１によって、住所、公安委員会や免許証番号の領域の判
定および検索が行われる。その判定された領域を文字認
識部３３が文字の特徴を格納している認識辞書３４をも
とに、一文字ごとの認識を行う。それら認識結果は、第
１次認識結果格納領域２２に格納される。第１次認識結
果格納領域２２に格納された結果を、スペルコレクト部
３５が、住所や都道府県とそのコードなどが格納された
スペルコレクト辞書３６をもとに、単語ごとや文字ごと
の修正を行う。その結果を第２次認識結果格納領域２３
に格納する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、運転免許証に記載
されている事項を文字認識する運転免許証認識装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の運転免許証認識装置として、特開
平３−８４６８９号公報に開示されたものがあります。
この公報には、画像データから住所などの文字データ部
分のみを抽出し、一文字ずつ文字の切り出しを行って個
々の文字の特徴パラメータを算出し、予め用意されてい
る特徴パラメータ辞書部内の認識対象の全ての文字の特
徴パラメータと比較のうえ、最も類似な特徴パラメータ
を持つ文字を認識文字として、文字データを構成するこ
とが開示されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記のように、特開平
３−８４６８９号公報に記載された発明では、画像デー
タから住所などの文字データ部分のみを抽出し、一文字
ずつ文字の切り出しを行って個々の文字の特徴パラメー
タを算出し、予め用意されている特徴パラメータ辞書部
内の認識対象の全ての文字の特徴パラメータと比較のう
え、最も類似な特徴パラメータを持つ文字を認識文字と
するものであるので、認識結果に誤りが多かった。

【０００４】その誤認識要素としては、画像データから
文字データの抽出誤り、一文字毎の切り出し誤り、画像
データの濃度不足／欠け、予め用意された辞書の量／質
の不備などがあった。

【０００５】そこで、本発明は運転免許証を読み取り、
運転免許証に記載された事項を認識した認識結果の認識
率の向上を図ることを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
させるためになされたもので、請求項１記載の発明で
は、運転免許証を読み取り、運転免許証に記載された事
項を認識する運転免許証認識装置において、運転免許証
に記載された住所と異なる事項をもとに運転免許証に記
載された住所を確定することを特徴とする運転免許証認
識装置である。

【０００７】さらに、請求項２記載の発明では、前記運
転免許証に記載された住所と異なる事項が公安委員会名
であることを特徴とする請求項１記載の運転免許証認識
装置である。

【０００８】さらに、請求項３記載の発明では、前記運
転免許証に記載された住所と異なる事項が公安委員会印
であることを特徴とする請求項１記載の運転免許証認識
装置である。

【０００９】また、請求項４記載の発明では、運転免許
証を読み取る読取手段と、運転免許証のフォーマット情
報を記憶するフォーマット情報記憶手段と、前記フォー
マット情報記憶手段に記憶されたフォーマット情報に基
づいて、前記読取手段によって読み取られた画像データ
から、住所に対応する画像データと公安委員会名に対応
する画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段に
よって抽出された画像データを文字認識する文字認識手
段と、住所情報を階層化して記憶する住所情報記憶手段
と、前記住所情報記憶手段に記憶された住所情報をもと
に、前記文字認識手段によって認識された認識結果から
住所を確定する確定手段とを具備することを特徴とする
運転免許証認識装置である。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図をもとに本発明について
説明する。図１は本発明による運転免許証認識装置の構
成ブロック図である。図１において、本装置は光電変換
装置１とＲＡＭ２とＲＯＭ３と通信装置４と中央処理装
置５とから構成される。

【００１１】ＲＡＭ２は自由に内容を書き換えることの
できる一時的な記憶領域であり、画像格納領域２１、第
１次認識結果格納領域２２、第２次認識結果格納領域２
３、作業領域２４に分けられる。

【００１２】また、ＲＯＭ３は読みだし専用の記憶領域
であり、フォーマット判定／検索部３１、フォーマット
構造体登録領域３２、文字認識部３３、認識辞書３４、
スペルコレクト部３５、スペルコレクト辞書３６、通信
処理部３７に分けられる。

【００１３】光電変換装置１は、入力画像を光学的に読
み込み電子化し、その画像データを画像格納領域２１に
送る。画像格納領域２１に格納された画像データから、
フォーマット構造体登録領域３２の内容をもとに、フォ
ーマット判定／検索部３１によって、住所、公安委員会
や免許証番号の領域の判定および検索が行われる。その
判定された領域を文字認識部３３が文字の特徴を格納し
ている認識辞書３４をもとに、一文字ごとの認識を行
う。それら認識結果は、第１次認識結果格納領域２２に
格納される。第１次認識結果格納領域２２に格納された
結果を、スペルコレクト部３５が、住所や都道府県とそ
のコードなどが格納されたスペルコレクト辞書３６をも
とに、単語ごとや文字ごとの修正を行う。その結果を第
２次認識結果格納領域２３に格納する。通信処理部３７
は、通信装置４を制御し、外部の装置に第２次認識結果
格納領域２３の内容を送る。作業領域２４は、これらの
処理を行うための一時的な作業領域である。以上のすべ
ては、中央処理装置５によって制御される。

【００１４】次に、図２に本発明の対象となる自動車運
転免許証の一例を示す。自動車運転免許証は、氏名４
１、本籍・国籍４２、住所４３、交付日４４、有効期限
４５、公安委員会印４６、生年月日４７、公安委員会名
４８、免許証番号４９、免許年月日５０等が記載されて
いる。さらに、免許年月日５０は自動二輪車・小形特殊
車・原動機付自転車の免許年月日５１とその他の免許年
月日５２と第二種免許年月日５３に分かれいる。

【００１５】図３は免許証認識処理の概略フローチャー
ト図である。光電変換装置１は、入力画像を光学的に読
み込み電子化し、その画像データを画像格納領域２１に
送る（ステップＳ１）。画像格納領域２１に格納された
画像データから、フォーマット構造体登録領域３２の内
容をもとに、フォーマット判定／検索部３１によって、
住所４３、公安委員会名４８、公安委員会印４６や免許
証番号４９の領域の判定および検索が行われる（ステッ
プＳ２）。その判定された領域を文字認識部３３が文字
の特徴を格納している認識辞書３４をもとに、一文字ご
との認識を行う（ステップＳ３）。それら認識結果は、
第１次認識結果格納領域２２に格納される。第１次認識
結果格納領域２２に格納された結果を、スペルコレクト
部３５が、住所や都道府県とそのコードなどが格納され
たスペルコレクト辞書３６をもとに、単語ごとや文字ご
との修正を行う。その結果を第２次認識結果格納領域２
３に格納する（ステップＳ４）。通信処理部３７は、通
信装置４を制御し、外部の装置に第２次認識結果格納領
域２３の内容を送る（ステップＳ５）。

【００１６】本発明は上記の免許証認識処理における認
識率の向上を図るものであり、その詳細を以下に説明す
る。

【００１７】図４はスペルコレクト辞書の詳細を示す図
である。スペルコレクト辞書は都道府県名、市名、区
名、郡名の格納された領域５４とそのコードが格納され
た領域５５からなり、このコードの５桁のうち上位２桁
は、都道府県コードを表し、例えば、北海道は０１、沖
縄県は４７となる。３桁目は０が都道府県、１が政令指
定都市、２が政令指定都市でない市、３が郡を表す。下
位２桁は、市、区または郡のその県内での一連番号であ
る。これらのコードはＪＩＳで定められたものである。

【００１８】まず、公安委員会名から住所の認識率の向
上を図る処理について説明する。図５は住所を特定する
処理のフローチャート図であり、図６は公安委員会名か
ら都道府県を特定する処理のフローチャート図である。

【００１９】図３のフローチャート図のステップＳ１か
らステップＳ３の処理により、図２の自動車運転免許証
の公安委員会名４８（ここでは奈良県公安委員会）の認
識結果が第１次認識結果格納領域２２に格納された。そ
の認識結果を図７に示す。５６は読み込まれた画像デー
タであり、５７はその第１候補文字、５８はその第２候
補文字、・・・、６６は第１０候補文字である。

【００２０】また、同様に、図３のフローチャート図の
ステップＳ１からステップＳ３の処理により、図２の自
動車運転免許証の住所４３（ここでは奈良県大和郡山市
美濃庄町１２３４５６７８９）の認識結果が第１次認識
結果格納領域２２に格納された。その認識結果を図８に
示す。６９は読み込まれた画像データであり、７０はそ
の第１候補文字、７１はその第２候補文字、・・・、７
９は第１０候補文字である。

【００２１】そして、図３のステップＳ４のスペルコレ
クト処理に入る。その詳細を図５のフローチャート図を
もとに説明する。まず、公安委員会名の認識結果より都
道府県を特定する（ステップＳ１１）。その詳細を図６
のフローチャート図をもとに説明する。

【００２２】スペルコレクト辞書３６から都道府県の名
称を取り出す（ステップＳ２１）。取り出すにはコード
の下位３桁が０００の名称を取り出せばよい。次に、取
り出した都道府県の名称を公安委員会名の認識結果と比
較し、一致率を計算する（ステップＳ２２）。そして、
その一致率を表に格納する（ステップＳ２３）。これを
４７都道府県すべてについて行えばよい（ステップＳ２
４）。これにより、図９に示す表ができあがる。

【００２３】図９において、全国４７都道府県の名称６
７とその一致率６８が表になっている。北海道や東京都
はどの候補文字にもないため０％である。兵庫県や沖縄
県は”県”が候補にあるため３３％となる。奈良県は”
奈”と”県”が候補にあるため６６％になる。

【００２４】そして、この表で一番高い一致率を取り出
せば（ステップＳ２５）、その都道府県に特定できる。
この例では、奈良県に特定できる。

【００２５】次に、図５のフローチャート図に戻り、公
安委員会名の認識結果より都道府県が特定された否かが
判断される（ステップＳ１２）。奈良県と特定できたの
で、スペルコレクト辞書３６から都道府県自身とその都
道府県内の市、区、郡の名称を取り出す（ステップＳ１
３）。取り出すにはコードの上位２桁がその都道府県の
番号の名称を取り出せばよい。次に、取り出した名称を
住所の認識結果と比較し、一致率を計算する（ステップ
Ｓ１４）。これにより、図１０の表ができあがる。

【００２６】図１０において、奈良県内の県、市、郡の
名称８０とその一致率８１が表になっている。奈良県や
奈良市、北葛城郡はどの候補文字にもないため０％であ
る。吉野郡は”郡”が候補にあるため３３％、大和高田
市は”大”、”和”、”市”が候補にあるため６０％と
なる。大和郡山市は”大”、”和”、”郡”、”市”が
候補にあるため８０％になる。

【００２７】そして、この表で一番高い一致率を取り出
せば（ステップＳ１５）、その名称に特定できる。この
例では、大和郡山市に特定できる。

【００２８】以上の処理により、公安委員会名の認識結
果より都道府県を特定し、住所の認識結果に多少の誤り
があったとしても、住所を特定できる。

【００２９】一方、公安委員会名の認識結果により都道
府県を特定できなかった場合について説明する。

【００３０】図３のフローチャート図のステップＳ１か
らステップＳ３の処理により、図２の自動車運転免許証
の公安委員会名４８の認識結果が第１次認識結果格納領
域２２に格納された。その認識結果を図１１に示す。

【００３１】図１１において、８２は読み込まれた画像
データであり、８３はその第１候補文字、８４はその第
２候補文字、・・・、９２は第１０候補文字である。

【００３２】そして、上記同様に、図３のステップＳ４
のスペルコレクト処理に入り、図６のフローチャート図
の処理に基づいて、図１２に示す表が完成した。

【００３３】図１２において、全国４７都道府県の名称
９３とその一致率９４が表になっている。北海道や東京
都はどの候補文字にもないため０％である。兵庫県や沖
縄県、奈良県もどの候補文字にもないため０％になる。

【００３４】つまり、公安委員会名の認識結果から都道
府県の特定ができなかったことになる。

【００３５】よって、図６のステップＳ２にてＮＯとな
り、ステップＳ１７に進み、すべての都道府県、市、
区、郡の名称を取り出し（ステップＳ１７）、次に、取
り出した名称を住所の認識結果（図８）と比較し、一致
率を計算する（ステップＳ１８）。これにより、図１３
の表ができあがる。

【００３６】図１３において、すべての都道府県、市、
区、郡の名称９５とその一致率９６が表になっている。
奈良県や奈良市、北葛城郡はどの候補文字にもないため
０％である。吉野郡は”郡”が候補にあるため３３％、
大和高田市は”大”、”和”、”市”が候補にあるため
６０％となる。大和郡山市も”大”、”和”、”市”が
候補にあるため６０％になる。

【００３７】しかし、大和高田市も大和郡山市も一致率
６０％となっているので、特定することができない（ス
テップＳ１６）。このように都道府県や住所の先頭が特
定できないことがある。この場合、読み取り／認識不能
というメッセージを外部装置に送信する（ステップＳ１
９）。

【００３８】次に、公安委員会印から住所の認識率の向
上を図る処理について説明する。処理は上記公安委員会
名から住所の認識率の向上を図る処理と同様である。

【００３９】図３のフローチャート図のステップＳ１か
らステップＳ３の処理により、図２の自動車運転免許証
の公安委員会印４８の認識結果が第１次認識結果格納領
域２２に格納された。その認識結果を図１４に示す。

【００４０】図１４において、９７は読み込まれた画像
データであり、９８はその第１候補文字、９９はその第
２候補文字、・・・、１０７は第１０候補文字である。

【００４１】そして、上記同様に、図３のステップＳ４
のスペルコレクト処理に入り、図１５に示す表が完成し
た。（詳細処理は図５および図６と同じである。）図１
５において、全国４７都道府県の名称１０８とその一致
率１０９を示したものである。北海道や東京都はどの候
補文字にもないため０％である。兵庫県や沖縄県は”
県”が候補にあるため３３％となる。奈良県は”
奈”、”良”、”県”が候補にあるため１００％にな
る。

【００４２】そして、この表で一番高い一致率を取り出
せば、その都道府県に特定できる。この例では、奈良県
に特定できる。その後、住所を特定する処理は、上記と
同様である。

【００４３】以上の処理により、公安委員会印の認識結
果より都道府県を特定し、住所の認識結果に多少の誤り
があったとしても、住所を特定できる。

【００４４】次に、免許証番号から住所の認識率の向上
を図る処理について説明する。図１６に全国４７都道府
県の公安委員会の名称１１０とその免許証番号の上位２
桁１１１の関係を表した表を示す。免許証番号の上位２
桁の数字は、その個人に対して初めて免許証を交付した
公安委員会を表す。

【００４５】図１７は免許証番号から住所を特定する処
理のフローチャート図である。図１７において、ステッ
プＳ３１において有効期限４５を表す部分が緑色か否か
を判断し、ステップＳ３２において、交付日４４と免許
年月日５０の３カ所５１〜５３うちで年月日が記されて
いるのが１カ所でその年月日が交付日と同じであるか否
かを判断する。

【００４６】ステップＳ３１において、有効期限４５を
表す部分が緑色である、または、ステップＳ３２におい
て、交付日４４と免許年月日５０の３カ所５１〜５３う
ちで年月日が記されているのが１カ所でその年月日が交
付日と同じ年月日であれば、その免許証はその人が初め
て交付された免許証であるから、免許証番号の上位２桁
から決定された公安委員会名と住所の都道府県名とは一
致する。

【００４７】そして、ステップＳ３３において、図３の
ステップＳ１からステップＳ３の処理によって、自動車
運転免許証の免許証番号を認識し、その上位２件から図
１６の表を参照して都道府県名の特定を行う。特定でき
れば（ステップＳ３４においてＹＥＳ）、スペルコレク
ト辞書３６からその都道府県自身とその都道府県内の
市、区、郡の名称を取り出す（ステップＳ３５）。次
に、取り出した名称を住所の認識結果（図８）と比較
し、一致率を計算し（ステップＳ３６）、一番高いもの
を住所として決定する。

【００４８】一方、自動車運転免許証の免許証番号の上
位２件から都道府県名の特定ができなければ（ステップ
Ｓ３４においてＮＯ）、すべての都道府県、市、区、郡
の名称を取り出し（ステップＳ３９）、取り出した名称
を住所の認識結果（図８）と比較して一致率を計算し
（ステップＳ４０）、一番高いものを住所として決定す
る（ステップＳ３７）。決定できなかれば（ステップＳ
３８においてＮＯ）、読み取り／認識不能というメッセ
ージを外部装置に送信する（ステップＳ４１）。詳細は
図５の処理と同様である。

【００４９】以上の処理により、免許証番号の上位２桁
より都道府県を特定し、住所の認識結果に多少の誤りが
あったとしても、住所を特定できる。また、特定できな
い場合は接続されている外部装置に対して、読み取り／
認識が不能とメッセージを送信することができる。

【００５０】次に、住所が本籍と同一の場合または住所
が本籍の一部と同一の場合の処理について図１８のフロ
ーチャート図をもとに説明する。住所と本籍が一致する
場合には住所の欄には「同一」と記載されている。

【００５１】まず、図３のフローチャート図のステップ
Ｓ１からステップＳ３の処理により、自動車運転免許証
の住所を認識する。そして、図１８の処理に入り、住所
最初の２文字の認識結果が「同上」と一致すれば（ステ
ップＳ５１、５２）、図３のステップＳ１からステップ
Ｓ３の処理によって認識された自動車運転免許証の本籍
の認識結果と住所の同上以外の認識結果とから住所の認
識候補を決定し（ステップＳ５３）、その後、上記し
た、公安委員会名、公安委員会印、免許証番号から住所
の特定処理を行う。

【００５２】住所と本籍が完全に一致する場合は本籍の
認識候補をそのまま住所の認識候補とすればよく、途中
まで本籍と同じ場合は住所と本籍の認識候補を組み合わ
せればよい。

【００５３】以上の処理により、住所が同上またはその
先頭が同上の場合、本籍の認識結果を住所としたり、本
籍と住所を組合わしたりして住所の認識候補を決定し、
さらに、公安委員会名、公安委員会印、免許証番号か
ら、住所の認識結果に多少の誤りがあったとしても、住
所を特定できる。

【００５４】次に、免許証の住所変更が行われると、免
許証の裏面に、新住所とその手続きを受け付けた公安委
員会が記される。そこで、免許証の裏面も認識して住所
の特定を行うことができる。その処理を図１９のフロー
チャート図をもとに説明する。

【００５５】まず、免許証の裏面を認識し（ステップＳ
６１）、新住所が記されていれば（ステップＳ６２）、
その住所を文字認識し、さらに公安委員会名も文字認識
する（ステップＳ６３）。

【００５６】裏面の認識により住所と公安委員会の認識
候補が得られるので、その後、図５および図６の処理を
行い、住所の特定処理が行える。

【００５７】以上の処理により、住所変更が行われた免
許証であっても、裏面の文字認識して、免許証から正確
な現住所を得ることができる。

【００５８】次に、公安委員会名または公安委員会印か
ら免許証番号の認識率の向上を図る処理について図２０
のフローチャート図をもとに説明する。図２０におい
て、ステップＳ７１において有効期限４５を表す部分が
緑色か否かを判断し、ステップＳ７２において、交付日
４４と免許年月日５０の３カ所５１〜５３うちで年月日
が記されているのが１カ所でその年月日が交付日と同じ
であるか否かを判断する。

【００５９】ステップＳ７１において、有効期限４５を
表す部分が緑色である、または、ステップＳ７２におい
て、交付日４４と免許年月日５０の３カ所５１〜５３う
ちで年月日が記されているのが１カ所でその年月日が交
付日と同じ年月日であれば、その免許証はその人が初め
て交付された免許証であるから、図３のステップＳ１か
らステップＳ３の処理によって認識された公安委員会名
または公安委員会印から、図１６を参照して免許証番号
の上位２桁を特定する（ステップＳ７３、７４）。

【００６０】以上により、公安委員会名または公安委員
会印から都道府県を特定し、免許証番号の上位２桁の認
識結果に多少の誤りがあったとしても、特定が可能とな
る。次に、免許証番号の上位３桁目および４桁目の数字
は、その個人に対して初めて免許証を交付した西暦に相
当するので、これを利用して免許証番号を特定する処理
を行う。図２１のフローチャート図もとに説明する。免
許年月日５０の３カ所５１、５２、５３うちで年月日が
記されているのもので、１番古い年月日を取り出す（ス
テップＳ８１）。その年は元号で記されているので、西
暦に変換する（ステップＳ８２）。その変換された数字
で免許証番号の３〜４桁目を特定する（ステップＳ８
３）。

【００６１】以上により、免許証番号の３〜４桁目の認
識結果に多少の誤りがあったとしても、特定が可能とな
る。

【００６２】

【発明の効果】本発明によれば、請求項１記載の発明で
は、運転免許証を読み取り、運転免許証に記載された事
項を認識する運転免許証認識装置において、運転免許証
に記載された住所と異なる事項をもとに運転免許証に記
載された住所を確定するので、運転免許証から住所デー
タを読み取り、認識する際に、住所以外の事項について
読み取り、認識を行って、その住所以外の事項をもと
に、住所の読み取り、認識した結果を確定して認識率の
向上を図ることができる。

【００６３】さらに、請求項２記載の発明では、運転免
許証に記載された公安委員会名は住所の都道府県名と一
致するので、運転免許証の記載された住所だけでなく、
公安委員会名をも読み取り、認識することにより、公安
委員会名をもとに住所の確定を行って、住所の認識結果
の認識率の向上を図ることができる。

【００６４】さらに、請求項３記載の発明では、運転免
許証に記載された公安委員会名は住所の都道府県名と一
致するので、運転免許証の記載された住所だけでなく、
公安委員会印をも読み取り、認識することにより、公安
委員会名をもとに住所の確定を行って、住所の認識結果
の認識率の向上を図ることができる。

【００６５】また、請求項４記載の発明では、運転免許
証を読み取る読取手段と、運転免許証のフォーマット情
報を記憶するフォーマット情報記憶手段と、前記フォー
マット情報記憶手段に記憶されたフォーマット情報に基
づいて、前記読取手段によって読み取られた画像データ
から、住所に対応する画像データと公安委員会名に対応
する画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段に
よって抽出された画像データを文字認識する文字認識手
段と、 住所情報を階層化して記憶する住所情報記憶手
段と、前記住所情報記憶手段に記憶された住所情報をも
とに、前記文字認識手段によって認識された認識結果か
ら住所を確定する確定手段とを具備し、運転免許証から
住所データを読み取り、認識する際に、運転免許証の記
載された住所だけでなく、公安委員会名をも読み取り、
認識し、さらに階層化された住所情報をもとに、住所の
認識結果を確定して認識率の向上を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成ブロック図である。

【図２】自動車運転免許証の一例を示す図である。

【図３】運転免許証認識処理の概略フローチャート図で
ある。

【図４】スペルコレクト辞書の詳細を示す図である。

【図５】住所を特定する処理のフローチャート図であ
る。

【図６】公安委員会名から都道府県を特定する処理のフ
ローチャート図である。

【図７】公安委員会名の認識結果の候補の一例を示す図
である。

【図８】住所の認識結果の候補の一例を示す図である。

【図９】都道府県の一致率の表を示す図である。

【図１０】住所の一致率の表を示す図である。

【図１１】公安委員会名の認識結果の候補の一例を示す
図である。

【図１２】都道府県の一致率の表を示す図である。

【図１３】住所の一致率の表を示す図である。

【図１４】公安委員会之印の認識結果の候補の一例を示
す図である。

【図１５】都道府県の一致率の表を示す図である。

【図１６】都道府県と対応する免許証番号の表を示す図
である。

【図１７】免許証番号から住所を特定する処理のフロー
チャート図である。

【図１８】同一処理のフローチャート図である。

【図１９】免許証の裏面の認識処理のフローチャート図
である。

【図２０】免許証番号を特定する処理のフローチャート
図である。

【図２１】免許証番号を特定する処理のフローチャート
図である。

【符号の説明】

１ 光電変換装置 ２ ＲＡＭ ２１ 画像格納領域 ２２ 第１次認識結果格納領域 ２３ 第２次認識結果格納領域 ２４ 作業領域 ３ ＲＯＭ ３１ フォーマット判定／検索部 ３２ フォーマット構造体登録領域 ３３ 文字認識部 ３４ 認識辞書 ３５ スペルコレクト部 ３６ スペルコレクト辞書 ３７ 通信処理部 ４ 通信装置 ５ 中央処理装置

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 運転免許証を読み取り、運転免許証に記
   載された事項を認識する運転免許証認識装置において、 運転免許証に記載された住所と異なる事項をもとに運転
   免許証に記載された住所を確定することを特徴とする運
   転免許証認識装置。
2. 【請求項２】 前記運転免許証に記載された住所と異な
   る事項が公安委員会名であることを特徴とする請求項１
   記載の運転免許証認識装置。
3. 【請求項３】 前記運転免許証に記載された住所と異な
   る事項が公安委員会印であることを特徴とする請求項１
   記載の運転免許証認識装置。
4. 【請求項４】 運転免許証を読み取る読取手段と、 運転免許証のフォーマット情報を記憶するフォーマット
   情報記憶手段と、 前記フォーマット情報記憶手段に記憶されたフォーマッ
   ト情報に基づいて、前記読取手段によって読み取られた
   画像データから、住所に対応する画像データと公安委員
   会名に対応する画像データを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段によって抽出された画像データを文字認識
   する文字認識手段と、 住所情報を階層化して記憶する住所情報記憶手段と、 前記住所情報記憶手段に記憶された住所情報をもとに、
   前記文字認識手段によって認識された認識結果から住所
   を確定する確定手段とを具備することを特徴とする運転
   免許証認識装置。