JPH0991385A - 文字認識辞書追加方法及びこれを用いた端末ｏｃｒ装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 個人的特徴を有する文字の認識データを追加
学習して文字認識辞書に容易に追加できるようにする。 【構成】 原稿読み取り部１で読み取った文字画像は切
り出し処理部４で認識対象文字画像を切り出し、認識処
理部５で認識アルゴリズムに従い文字の認識を行い、最
も確からしい候補文字を候補文字選択部６で選択して、
その文字を表示部７に表示する。これが記入者によって
誤認識文字であるとして正しい文字に訂正されると、表
示／訂正変換処理部９では誤認識文字と訂正文字および
その文字の切り出し画像のアドレスを示す管理テーブル
を作成する。認識データ・イメージ格納メモリ１０では
この管理データとアドレスの示された切り出し画像を切
り出し処理部４から入力し格納する。認識処理部５はこ
の管理テーブルおよび切り出し画像に基づき認識アルゴ
リズムの追加学習を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は文字を読み取って認識す
る際用いる文字認識辞書の追加方法およびこれを用いた
端末ＯＣＲ装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の装置は、図５に示すよう
に、原稿読み取り部１で読み取った原稿を信号処理部２
で２値化処理し、画像蓄積メモリ３に格納する。切り出
し処理部４ではこの２値化した画像データから画像切り
出しアルゴリズムに従って画像データを取り込み認識領
域を分離し、これを認識処理部５で認識処理する。認識
処理部５では認識処理のための認識処理アルゴリズムを
いくつか装備しており、認識領域を分離したデータの特
徴等の検出により最適化された認識アルゴリズムを自動
的に選択する方法、あるいは属性情報等により選択され
る方法等が公知である。また認識処理ではニューロンを
用いたもの、ベクトル間距離計算等で認識するものなど
が一般に知られている。このようにして認識された文字
は通常複数の候補からなるので、候補文字選択部６で最
適の文字を選択し、認識結果として出力する。

【０００３】認識処理技術も高度となり認識率（正解
率）等は高い精度（確率）で認識できるようになってい
る。特に印刷文字や記号等などの活字文字は９９％を越
える値を示している。しかし、認識される文字は活字文
字だけではなく、手書き文字があり、この手書き文字を
高い精度で認識することが求められている。日本語では
漢字、カタカナ、ひらがながあり、欧文文字に比べ認識
処理を難しくしている。また癖字等の個人の筆質による
差異が大きいことも認識処理を難しくしている。

【０００４】手書き文字を認識するに当たっては、適切
な画像切り出し領域を画像データから分離する切り出し
処理が行われる。切り出し方法には、原稿の端にマーク
情報を付加し、記入領域をドロップアウトカラー枠で印
刷した指定用紙を用いるタイプ、枠なしで自動的に文字
間のドットの分布をヒストグラム（Ｘ軸とＹ軸の両軸に
ついて）をベースに検知し、画像切り出し領域を画像デ
ータから分離する方法が知られている。近年、枠なしで
フリーフォーマットで書かれた手書き文字、または活字
文字（合字、商標）等の認識も行われている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】文字、特に手書き文字
を認識する場合、正しく認識できない原因について検討
してみると、文字の汚れ、記入文字が薄く読みにくい、
原稿が傾いていると言った各人に共通する原因と、癖字
といった個人に特有の原因、および誤字などがある。各
人に共通する原因や個人に特有な原因でもその程度が少
なければ正しい認識をする可能性は高くなる。そこで従
来認識アルゴリズムは多数の手書き文字を認識し、その
学習データを元に認識に必要となる特徴を抽出するか特
徴パラメータを多次元的に有するのが一般的である。個
人の癖字まで認識しようとすれば極めて多数の人の癖字
を学習しなければならず、これにより特定の個人の認識
精度は向上するが別人に取っては認識効果は期待できな
い。このため文字認識は多くの人に対して平均的な認識
精度を想定して行わざるを得ず、これら平均的な文字の
特徴抽出データあるいは特徴パラメータの多次元的デー
タ等の認識ソフトウェアは文字認識装置のメーカー側で
固定して（言い換えればＲＯＭ化して）装置に組み込ん
で販売されているのが現状である。一方これらの装置を
購入して使用するのは特定の個人（複数でもよい）であ
る。使用者にとっては、癖字であろうがなかろうが、自
分の書いた文字を装置が正しく認識してくれなければそ
の装置の意味がない。このように従来の装置は癖字など
のある使用者にとっては使い難い装置となっていた。

【０００６】本発明は、上述の問題点に鑑みてなされた
もので、個人的特徴を有する文字の認識を可能とする文
字認識データを文字認識辞書に容易に追加できるように
することを目的とする。また個人的特徴を有する文字認
識を可能にする個人学習用データにより追加学習を容易
にすることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１の発明では、文字を読み取り、読み取った
文字画像の文字をその特徴により認識する情報よりなる
認識辞書に基づいて文字認識を行い、この認識結果を表
示し、この表示された認識文字を訂正されたときには、
訂正された文字とその文字の文字画像とを対応づけて格
納し、この格納された文字画像の特徴を抽出して前記文
字認識辞書に追加する。

【０００８】請求項２の発明では、個人の手書き文字が
記入されている個人学習用紙を読み取り、読み取った文
字画像の文字をその特徴により認識する情報よりなる認
識辞書に基づいて認識を行い、この認識結果を表示し、
この表示された認識文字を訂正されたときには、訂正さ
れた文字とその文字の文字画像とを対応づけて格納し、
この格納された文字画像の特徴を抽出して前記文字認識
辞書に追加する。

【０００９】請求項３の発明では、文字を読み取る読取
手段と、読み取られた文字画像の文字をその特徴により
認識する情報よりなる文字認識辞書を格納した認識辞書
格納手段と、前記読取手段で読み取った文字画像を前記
文字認識辞書に基づいて文字を認識する認識手段と、こ
の認識文字を表示する表示手段と、この表示された認識
文字が誤っている時訂正する訂正手段と、この文字情報
と文字画像を対応して管理し格納する管理格納手段と、
この管理格納手段に格納された文字画像の特徴を抽出す
る特徴抽出手段と、この特徴抽出手段で抽出した特徴を
文字認識情報として前記文字認識辞書に追加する制御手
段とを具備する。

【００１０】請求項４の発明では、前記管理格納手段に
は外部記憶手段が着脱可能に接続でき、この外部記憶手
段には前記訂正文字情報とその文字画像が対応して管理
され格納されている。

【００１１】請求項５の発明では、前記外部記憶手段に
は個人毎の訂正文字情報とその文字画像が個人の識別番
号と共に格納され、識別番号を入力するとこの識別番号
に対応した前記訂正文字情報とその文字画像が参照され
るようになる。

【００１２】

【作用】請求項１の発明では、文字を読み取り、文字認
識辞書に基づいて認識した文字を表示する。この表示さ
れた文字が正しく認識されず異なった文字として表示さ
れているときは、操作者によって正しい文字に訂正され
る。訂正された文字とこの文字を読み取った文字画像を
対応して格納しているので、この文字画像の特徴を抽出
処理して文字認識データを作成し、これを文字認識辞書
に追加しておく。これにより以降はこの文字を正しく認
識できるようになり、特に個人の癖字などの場合、認識
精度が向上する。

【００１３】請求項２の発明では、個人学習用紙はカタ
カナ、ひらがな、数字、使用頻度の多い漢字などを装置
の操作者に書き込ませ、この用紙を読み取り、その認識
結果を表示し、誤っているときは操作者により正しい文
字に訂正される。訂正された文字とこの文字を読み取っ
た文字画像を対応して格納しておき、この文字画像の特
徴を抽出して文字認識情報を作成し、これを認識辞書に
追加する。これにより個人データの認識辞書への追加を
短時間で行うことができる。

【００１４】請求項３の発明では、読み取った文字画像
を認識手段は認識辞書に基づいて認識し、表示手段で表
示する。この表示された文字が誤っていると操作者によ
り訂正手段を用いて正しい文字に訂正され管理格納手段
に誤認識した文字と、この訂正文字と、誤認識した文字
の文字画像とを対応づけて記憶する。特徴抽出手段はこ
の文字画像の特徴を抽出して文字認識データを作成し、
制御手段によってこのデータを文字認識辞書に追加す
る。これにより文字認識精度が向上してゆく。

【００１５】請求項４の発明では、外部記憶手段に癖字
などにより誤認識し、訂正した文字やその文字画像など
主として個人情報を記憶しておき、使用者が端末ＯＣＲ
装置を使用するとき、この外部記憶手段を装置に接続す
ることにより、使用者の癖情報等まで認識できる専用装
置とすることができる。また、この外部記憶手段のデー
タにより、接続した端末ＯＣＲ装置に対して追加学習が
できるようになる。

【００１６】請求項５の発明では、外部記憶手段には複
数人の個人情報を記憶することが可能であるので、個人
情報を識別番号によって区別し、識別番号を指示された
ら、それに対応した個人情報が参照できるようになって
いる。

【００１７】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図１は本願発明の端末ＯＣＲ装置の実施例
を示すブロック図である。原稿読み取り部１は原稿を読
み取って文字画像データとし、信号処理部２はこの文字
画像データを２値化処理する。画像蓄積メモリ３はこの
２値化した文字画像データを格納する。切り出し処理部
４は画像蓄積メモリ３に格納されている文字画像データ
から切り出しアルゴリズムに従って画像データを切り出
し文字の認識領域を分離する。認識処理部５ではこの分
離した認識領域のデータの文字を認識するのに必要な認
識処理アルゴリズムを備え、これに従って認識処理を行
う。

【００１８】認識処理部５では１つの認識対象に対し通
常複数の文字を認識結果として出力するので、候補文字
選択部６はこれらの認識候補文字の中から最適な文字を
選択する。表示／訂正変換処理部９は表示部７とキーボ
ード８を有し、候補文字選択部６で選択した最適の文字
を表示部７に表示し、この文字が原稿の文字と異なる場
合、操作者はキーボード８から訂正文字を打ち込み訂正
処理が行われる。認識データ・イメージ格納メモリ１０
は訂正されたデータと訂正履歴、および切り出し処理部
４で認識領域を分離したデータ等を格納すると共にＩＣ
メモリカード１１を着脱可能に接続することができる。
ＩＣメモリカード１１には個人の文字認識データが格納
されており、各個人の手書き文字に表される筆質情報、
癖字情報、傾き情報、編、作り特徴等の情報が含まれ、
個人パスワード等で格納データを有効にすることができ
る。ＩＣメモリカード１１はＦＬＡＳＨメモリ、ＥＥＰ
ＲＯＭ、磁気ディスク等のいずれかにより構成されてい
る。通信ユニット１２は認識処理したデータや文字画像
データ等を回線１３を通して図示しないホストコンピュ
ータなどに送信する。

【００１９】以上のように構成された端末ＯＣＲ装置に
ついて、以下にその動作を図１を用いて説明する。原稿
読み取り部１では、原稿用紙に記入された文字（特に手
書き文字）をレンズで読み取り素子に結像しこの画像信
号を信号処理部２へ出力する。本実施例では読み取り素
子としてはＣＣＤ素子を用いたが、これに限定せず撮像
管などを使用してもよい。信号処理部２でＣＣＤ素子の
出力を２値化処理した後、この２値化されたデータを一
時、画像蓄積メモリ３に格納する。画像蓄積メモリ３の
容量は機構系の制御に制限されるが、原稿を停止できる
機構系であれば、数十ライン程度のバッファメモリでも
よい。本実施例ではＡ４版の原稿１頁分を格納できる容
量としている。これにより画像蓄積メモリ３には原稿読
み取り部で読み取った画像１頁分のデータが格納され
る。

【００２０】次に切り出し処理部４は画像蓄積メモリ３
の格納データのなかから切り出しアルゴリズムに従って
認識対象とする領域の切り出しを行う。この切り出し方
法として、一般的な方法は、記入用紙上に予め黒いマー
クを両端に印刷しておき、その黒いマーク内に認識すべ
き文字等を記入し、切り出し処理部４でそのマークの先
頭からの距離を予め取り決めて、切り出しアルゴリズム
に従って格納されているデータを必要領域切り出して認
識処理部５へ出力する。この場合、認識すべき位置は予
め定められており、自由な位置に文字等は記入できな
い。また別の方法として、上述した黒いマークの位置決
め等の情報は印刷されておらず、文字の認識領域を自動
的に検知して切り出す方法がある。この方法では記入文
字等を自由に記入できる反面、切り出し方法に関する技
術的な面で問題もある。例えば、合字や隣接文字が接触
した時など、認識が困難となる。後者の方法では一般的
に軸方向の画素分布のヒストグラム、つまりＸ軸方向ヒ
ストグラム、Ｙ軸方向ヒストグラムを用いて認識領域の
切り出し、あるいは原稿の傾斜の検知、傾斜時の補正、
行間の識別等が行われる。

【００２１】切り出し処理部４で切り出されたデータは
認識処理部５に入力され認識処理が実施される。認識処
理部５では認識領域のデータを所定のアルゴリズムに基
づいて認識処理し、認識結果を候補文字として候補文字
選択部６へ出力する。認識処理部５では、例えば公知の
ニューロンやベクトル間距離計算を用いたアルゴリズム
を用いて認識処理を行う。本実施例ではニューロン系の
処理アルゴリズムを用いるが、これに限定せず他のアル
ゴリズムも使用できる。なお、認識処理の前処理として
は細線化処理、線密度イコライゼーション、正規化処理
（非線形等を含む）等の公知の処理が行われる。認識処
理は認識領域の輪郭方向密度＋背景密度の特徴等を抽出
する特徴抽出で個々の認識領域を処理し、該当する通常
複数の候補文字を認識結果として出力する。この認識処
理方法は一般的なパターン一致等の処理アルゴリズムと
は相違しており、小規模で高い精度で認識できるのが特
徴である。

【００２２】認識処理部５では特徴として抽出した多次
元特徴（例えば、特徴は１００以内）に近い多次元特徴
を持った候補文字を候補高位順に配列し、候補文字選択
部６へ出力する。本実施例で用いているニューロンによ
るアルゴリズムは神経を模倣した処理形態であり、処理
は基本的に並列に実行される。多次元特徴の生成には学
習処理を行い、学習結果に基づいて特徴が生成されるの
で、数多くの学習処理を実行すればよりよい認識精度に
達することができる。なお、請求項に記載した認識辞書
格納手段、認識手段、特徴抽出手段および制御手段は認
識処理部５の有する機能を表現したものである。

【００２３】候補文字選択部６では、認識処理部５の出
力候補文字の候補高位にある文字を表示／訂正変換部９
へ出力する。表示／訂正変換部９では操作者に認識結果
を可視化（表示）し、認識結果が記入内容と異なり誤認
識の場合などには、表示部７と一体になったキーボード
８を使用し、操作者が誤認識された文字を訂正すること
を可能としている。

【００２４】認識データ・イメージ格納メモリ１０では
訂正等が行われた訂正後のデータと訂正処理が実行され
た履歴と訂正処理を行った文字の認識処理部５に入力し
た画像をそれぞれ関連づけて格納するもので請求項の管
理格納手段に該当する。切り出し処理部４で切り出され
た画像データ（イメージ）は個々の認識領域毎に切り出
されたもので、認識処理部５に入力されて認識されると
共にラインＡにより認識データ・イメージ格納メモリ１
０に入力され、誤認識の場合、上述した訂正処理履歴な
どと共に記憶される。この誤認識した画像データは、ラ
インＢで認識処理部５へ送出され、認識処理部５がこの
データを基にニューロン等に新規学習を実施するための
個人的な重要な重みを持ったデータとなる。このデータ
を基にニューロン等は追加学習が可能となり、個人的な
癖字等を高い認識精度（確率）で認識できるようにな
る。

【００２５】このような重要な重みを持ったデータはＩ
Ｃカード等の媒体等に格納保持し、個人コードあるいは
パスワード等で有効・無効の選択を実施し、また認識学
習を実施する場合には、このデータを認識処理部５で吸
い上げて学習データとして利用できるようにする。この
ためＩＣカード１１は認識データ・イメージ格納メモリ
１０に着脱可能となっている。

【００２６】表示部７に表示された認識結果が正しい場
合は、その認識結果を図示しないホストコンピュータ等
へ伝送するための通信ユニット１２を備え、通信ユニッ
ト１２は通信回線１３を使用して通信を行う。本発明に
どの通信手順を使用するかは自由である。

【００２７】次に文字認識処理について図２を用いて詳
細に説明する。図２では図１で説明した切り出し処理部
４で切り出された切り出しデータ以後の処理について述
べる。切り出しアルゴリズムについては先に説明した方
法を用いる。切り出しデータ１４は図２に示すようにあ
る領域を持って切り出されている。破線で示す四角の枠
は説明用に付けたもので実際の領域にはない。この切り
出された切り出しデータ１４はＸ，Ｙの領域を持った認
識処理画像１５となり、認識処理部５に入力され認識処
理が行われる。本実施例では認識アルゴリズムはニュー
ロンを使用したが、これに限定する必要はない。認識処
理が行われ、結果として認識処理画像１５に最も近い候
補文字１６が認識処理部５から出力される。候補文字１
６としては認識処理画像１５に最も近い高順位のものか
ら低い順位へと通常複数の文字を認識処理部５は認識結
果として導き出すが、この候補文字数は認識した文字に
よって異なる。なお、文字認識については本説明では分
かり易くするため１文字に限定して説明するが、実際の
処理は複数の文字を認識処理しており、候補文字１６も
その文字毎に発生する。

【００２８】候補文字１６はコード情報として表示／訂
正変換部９へ出力される。例えば文字Ａは４１ＨＥＸ
（１６進数表示）で表される。本発明は端末ＯＣＲ装置
で認識結果を端末装置側で確認・訂正できる端末であ
り、端末ＯＣＲ装置ではそのためディスプレー７とキー
ボード８を装備し、文字記入者は認識結果を端末で確認
し、誤認識があった場合には、その場で訂正作業を実施
し、正しいデータにすることができる。誤認識がない場
合には訂正作業は不用であり、通信ユニット１２を使用
しホストコンピュータ等に認識データ・イメージ格納メ
モリ１０で格納してあるデータを送信する。

【００２９】次に表示動作につき説明する。認識処理さ
れた結果は表示／訂正変換処理９で表示画面を所定の形
式に従って生成する。この表示フォーマットはアプリケ
ーションで異なる。また認識結果は認識データ・イメー
ジ格納メモリ１０にも同時に格納している。格納エリア
はメモリのどの位置を使用してもよい。認識結果に誤り
がなければ、格納されている認識結果データを通信回線
１３等を用いて転送する。

【００３０】次に認識結果に誤認識があり、文字記入者
（操作者）が訂正する場合について説明する。現状では
認識精度は１００％とはなり得ず、誤認識が発生しう
る。このため記入者は誤認識された文字（ディスプレー
７に表示された認識結果の文字）をキーボード８を使用
して訂正することができる。訂正はディスプレー７に表
示されている誤認識された文字にカーソルを合わせ変更
すべき訂正文字を入力すれば、自動的に行われる。漢字
等の訂正は一度かな漢字変換を用いてから指定文字を選
択し訂正する必要があるが、数字、ひらがな等はそのま
ま指定すればよい。

【００３１】このように訂正されたデータは認識処理部
５での追加学習に用いられる。本発明は個人に依存して
いる癖字などを認識処理部５が追加学習でき、追加学習
時の個人データベースを供給できるものである。追加学
習処理は認識処理同様に切り出しされた認識領域データ
から特徴抽出アルゴリズムにて多次元的特徴データとか
ベクトル特徴など、認識処理アルゴリズムに対応した特
徴を抽出する。追加学習において、ベクトル特徴の場合
には特徴を比較するフィルタ等の追加が容易であり、多
次元的特徴を用いるニューロンより追加学習しやすいこ
とは公知である。

【００３２】次に追加学習について説明する。本来追加
学習をする場合には、一般的な追加学習、例えば合字、
記号、商標、外国語などのために新規に特徴となるべき
ものを学習し、特徴を追加する場合と、現状の認識精度
を向上させる目的で個人毎の特徴となるべきものを学習
し、特徴を付加する場合とがある。本発明は後者の個人
毎の特徴を学習し、特徴を付加する追加学習を対象とし
ている。このため個人の学習データを効率よく収集する
必要がある。本発明では訂正処理で訂正された情報から
誤認識文字を確定し、誤認識されたデータの切り出しデ
ータ１４を切り出し処理部４から出力してもらい認識デ
ータ・イメージ格納メモリ１０上に管理情報と共に格納
することにより収集する。

【００３３】図３は認識データ・イメージ格納メモリ１
０の学習データ管理テーブルを示す。学習データは複数
の個人情報を格納できるので、まず個人特定コードを設
け、個人情報の識別に用いる。この個人情報は認識処理
部５で外部参照データとして使用できる。なお、これら
の情報はコードの変換テーブルであり、認識処理部５が
認識処理する際使用する多次元的特徴などとは異なる。
認識結果コードは認識処理部５で認識した結果の文字を
コードで表したものであるが、図３では分かり易くする
ためコードでなく数字あるいはカタカナで仮に記載して
ある。訂正コードは認識処理部５が認識した文字を記入
者が誤っていると判断して訂正したものであり、図３で
は数字７を数字１に記入者が表示／訂正変換処理部９に
設けられたキーボード８で訂正した情報である。訂正回
数は訂正頻度の回数を表す。訂正回数に関連して、訂正
回数と同数の画像格納アドレス値が記録されている。こ
の画像格納アドレス値は図１で切り出し処理部４で切り
出し、ラインＡで認識データ・イメージ格納メモリ１０
に格納されている切り出しデータのアドレスである。

【００３４】認識処理部５では、この管理テーブルに基
づいて学習データを入力し追加学習を行う。例えばニュ
ーロンを用いて学習する場合、画像格納アドレス値から
認識に使用した画像データを認識処理部５が訂正コード
（正しい文字コード）と共に吸い上げ、追加学習データ
として公知の学習アルゴリズムを用いて追加学習を行
う。このように追加学習を容易に実施できるのは本発明
が端末ＯＣＲ装置を用い装置の認識結果を直ちに文字記
入者が確認でき訂正が可能な端末であるためである。こ
のような端末を用いない他の方法では、例えばニューロ
ンを採用している場合、個人的な情報を収集するために
は再度ニューロンの学習を多くの文字について実施しな
ければならず、誤認識文字だけを効率よく学習する方法
はあまりない。なお、各端末にＯＣＲを置かずセンター
に置くセンターＯＣＲ装置では端末のファクシミリから
センターパソコンに手書き文字を転送し、センターパソ
コンで認識処理を実施している装置もあるが、誤認識し
た場合、センターの操作者（この場合ファクシミリ電文
の記入者ではない）が訂正するだけで、この訂正情報を
用いて追加学習を行うような装置はない。このようなセ
ンターＯＣＲ装置の場合、誤りを訂正する操作者は記入
者ではないので、装置が誤認識した場合でも、これを誤
りと気付かない場合もある。また記入者であれば誤字を
記入した場合も確実に訂正できるが、センターの操作者
の場合、必ずしも誤字を訂正することはできない。この
ため認識精度は本発明の端末ＯＣＲ装置よりも低い。

【００３５】本発明では管理テーブルやこの管理テーブ
ルにアドレスを記載した切り出し画像などの個人情報を
ＩＣカード等の可搬記録媒体等に格納する方法を用いて
いる。データを格納する素子としては容量、価格等を考
慮してＦＬＡＳＨメモリを使用しているが、例えばＩＣ
カードにハードディスクを組み込んだものなどの大容量
メモリを用いることもできる。しかし、切り出し画像を
格納するため最低限１ＭＢ程度の容量があればよい。容
量を越える時には、追加学習を実行し、これを認識処理
部５に記憶させてＩＣカードの格納データを処理後、こ
れをクリアすればよい。本発明はこのように個人情報を
追加学習することにより、個人の癖による誤認識精度を
格段に向上させることができる。

【００３６】上記説明では、個人情報を追加学習して以
降、その個人のデータの認識精度を向上させることにし
ている。しかし追加学習まで行わなくても管理テーブル
と管理テーブルに記載されたアドレスの切り出し画像を
用いて正しい認識をすることができる。つまり誤認識し
た切り出し画像と同じ特徴を有する切り出し画像が入力
されたら、これを図３の管理テーブルの、例えば認識結
果コードで「７」と誤認識をした後、訂正コードの
「１」を認識結果として出力すれば正しい認識結果を出
力したことになる。このように結果的に記入者の文字が
正しく認識できれば認識精度が向上したことになる。本
方法は追加学習を行う前に再び認識処理を行うようなと
き効果的である。

【００３７】次に他の実施例について説明する。先に説
明した実施例では、個人の書いた１単位の文章（例えば
１つの注文書など）の誤認識をする毎に個人情報を収集
して管理テーブルなどに格納し、追加学習をしている。
しかし、このようにすると、その個人の癖字などを多数
収集するのにかなりの量の文章を認識処理しなければな
らない。本実施例ではこのような個人情報を集中的に収
集し、これを用いて追加学習を行うものである。

【００３８】個人情報を収集するため、個人学習用用紙
を用いる。この個人学習用用紙には、０〜９の数字、ひ
らがなとカタカナの全て、および標準的な漢字など、個
人の癖字をかなりの程度まで網羅する数字、文字が記入
されるもので、この用紙に各人が指定された位置に指定
された文字（数字も含む。なお、今までに述べた文字お
よび今後文字と言うものは数字も含んだものとする）を
記入する。記入データは認識処理され、その認識結果は
ディスプレー７上に表示される。記入者は誤認識文字が
あれば直ちに訂正処理を行い、これにより管理テーブル
等の管理情報が順次作成される。この作業を数回程度実
施すると個人の手書き情報に関しては表示／訂正変換処
理部９の処理により、誤認識文字が自動的に修正され表
示される様になり、記入者は誤認識の訂正をする回数が
半減してくる。殆ど訂正文字が無くなれば、「現在の認
識処理アルゴリズム」に追加する「個人の訂正情報の収
集」ができたことになる。これは先に説明した管理テー
ブルにより正しい認識ができるようになった段階であ
る。このままでも認識精度は向上するが、最終的には追
加学習をすることにより認識処理部５から癖字などを認
識し正しい候補文字を出力させることができる。この追
加学習を行うため、認識データ・イメージ格納メモリ１
０に格納されている切り出し画像情報を図１のラインＢ
を用いて再度認識処理部５に戻し、誤認識された認識領
域データを基に個人情報の特徴を抽出し、これを学習す
る。このような追加学習により、これ以前に学習した多
次元特徴（ニューロンによる学習）やベクトル特徴（ベ
クトル間距離計算による学習）に今回学習した追加特徴
を合わせて以降の認識処理が行われる。

【００３９】図４は他の実施例の動作フロー図である。
個人学習用用紙に、破線で囲った内容の記入文字を所定
の位置に記入者が記入する（Ｓ１）。この記入したデー
タの認識処理を端末ＯＣＲ装置にて実施し（Ｓ２）、表
示／訂正変換処理部９はその認識結果をディスプレー７
に表示する（Ｓ３）。この表示に対し誤認識があると
（Ｓ４）、記入者はキーボード８により正しい文字に訂
正する。この訂正が行われると、図３に示した訂正変換
表（管理テーブル）が作成され、この訂正内容を格納す
ると共に訂正変換表を表示する（Ｓ７）。この訂正した
文字の切り出し画像（訂正画像）を切り出し部４から入
力し格納アドレスを付与して、認識データ・イメージ格
納メモリ１０に格納する（Ｓ８）。このようにして管理
テーブルの作成を完了し（Ｓ９）、認識データ・イメー
ジ格納メモリ１０に格納する。なお、認識データ・イメ
ージ格納メモリ１０の代わりにＩＣカードに格納しても
よい。

【００４０】このように管理テーブルが作成されると、
認識処理部５では、誤認識した訂正画像により再度認識
処理を行い、管理テーブルを参照して正しい認識を行う
（Ｓ１０）。ステップＳ４、Ｓ７〜Ｓ１０の処理は１つ
１つの誤認識文字について行われ、全ての誤認識が終了
するまで行われる（Ｓ１１）。なお、ステップＳ４で誤
認識文字がなくなったが、上述のような学習の全てが終
了しないときは、（Ｓ５）、別の個人学習用用紙に記入
して（Ｓ６）、ステップＳ２〜Ｓ４、Ｓ７〜Ｓ１０を繰
り返す。

【００４１】以上の状態が管理テーブルにより個人の癖
字などを正しく認識できるようになった状態である。こ
のままでも認識精度は向上するが、追加学習により認識
処理部５から直接（管理テーブル等を用いず）正しい候
補文字を出力するようにする。管理テーブルにより正し
い認識はできるので、この追加学習は管理テーブル作成
後、直ちに行わなくても任意の時に行えばよい。なお、
追加学習自体は公知の技術である。認識処理部５は管理
テーブルや、この管理テーブルでアドレス付けした切り
出し画像などの学習結果を認識データ・イメージ格納メ
モリ１０またはＩＣカードから吸い上げる（Ｓ１２）。
この吸い上げた切り出し画像より特徴の抽出を行い（Ｓ
１３）、認識アルゴリズムに、この特徴を反映させ（Ｓ
１４）、追加学習を終了する。

【００４２】

【発明の効果】以上の説明より明らかなように、本発明
は、読み取った文字を認識して表示すると、誤認識であ
れば、文字記入者などにより訂正されるので、誤認識し
た文字とその訂正文字およびその文字の切り出し画像を
含む訂正情報を管理格納することにより、これを用いて
追加学習しなくても認識精度を向上することができる。
この訂正情報をＩＣカード等の外部記憶手段に格納し、
端末ＯＣＲ装置と着脱可能に接続できるようにすること
により、接続した時はＩＣカードの所有者の専門装置と
することができる。また、この訂正情報を用いて追加学
習を行うことができ、特に個人の認識精度を向上するこ
とができる。なお、ＩＣカード等の外部記憶手段を用い
ることにより、他の端末ＯＣＲ装置に対しても追加学習
を行うことができる。個人の訂正情報を個人学習用用紙
を用いることにより集中的に収集することができ、この
訂正情報を用いて追加学習を行うことができる。また、
認識プログラムがソフトウェア化されＲＯＭ化等なされ
ている場合でも追加学習を容易に行える。本発明の認識
用アルゴリズムはニューロン用やベクトル距離計算用な
どのアルゴリズムに限定することなくどのような認識ア
ルゴリズムにも適用可能である。また本発明は、訂正さ
れた文字に対応する切り出した画像のみ格納しておけば
よいので、メモリ量が少なくてすむ。なお、認識した文
字をホストコンピュータに転送することができるが、誤
認識した文字の訂正情報も転送し、ホストコンピュータ
でこの訂正情報に基づき認識処理をさせることもでき
る。以上のように本発明は個人の誤認識データに基づい
て正しい認識を行えるようにしたので、個人の認識精度
は格段に向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成を示すブロック図

【図２】文字認識の詳細処理を示すブロック図

【図３】認識データ・イメージ格納メモリ内に作成され
る管理テーブルを示す図

【図４】個人情報を多量に集中的に収集し、追加学習す
るフロー図

【図５】従来の文字認識処理フロー図

【符号の説明】

１ 原稿読み取り部 ２ 信号処理部 ３ 画像蓄積メモリ ４ 切り出し処理部 ５ 認識処理部 ６ 候補文字選択部 ７ 表示部、ディスプレー ８ キーボード ９ 表示／訂正変換処理部 １０ 認識データ・イメージ格納メモリ １１ ＩＣメモリカード １２ 通信ユニット １３ 回線

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字を読み取り、読み取った文字画像の
   文字をその特徴により認識する情報よりなる認識辞書に
   基づいて文字認識を行い、この認識結果を表示し、この
   表示された認識文字を訂正されたときには、訂正された
   文字とその文字の文字画像とを対応づけて格納し、この
   格納された文字画像の特徴を抽出して前記文字認識辞書
   に追加することを特徴とする文字認識辞書追加方法。
2. 【請求項２】 個人の手書き文字が記入されている個人
   学習用紙を読み取り、読み取った文字画像の文字をその
   特徴により認識する情報よりなる認識辞書に基づいて認
   識を行い、この認識結果を表示し、この表示された認識
   文字を訂正されたときには、訂正された文字とその文字
   の文字画像とを対応づけて格納し、この格納された文字
   画像の特徴を抽出して前記文字認識辞書に追加すること
   を特徴とする文字認識辞書追加方法。
3. 【請求項３】 文字を読み取る読取手段と、読み取られ
   た文字画像の文字をその特徴により認識する情報よりな
   る文字認識辞書を格納した認識辞書格納手段と、前記読
   取手段で読み取った文字画像を前記文字認識辞書に基づ
   いて文字を認識する認識手段と、この認識文字を表示す
   る表示手段と、この表示された認識文字が誤っている時
   訂正する訂正手段と、この文字情報と文字画像を対応し
   て管理し格納する管理格納手段と、この管理格納手段に
   格納された文字画像の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
   この特徴抽出手段で抽出した特徴を文字認識情報として
   前記文字認識辞書に追加する制御手段とを具備する端末
   ＯＣＲ装置。
4. 【請求項４】 前記管理格納手段には外部記憶手段が着
   脱可能に接続でき、この外部記憶手段には前記訂正文字
   情報とその文字画像が対応して管理され格納されている
   ことを特徴とする請求項３記載の端末ＯＣＲ装置。
5. 【請求項５】 前記外部記憶手段には個人毎の訂正文字
   情報とその文字画像が個人の識別番号と共に格納され識
   別番号を入力するとこの識別番号に対応した前記訂正文
   字情報とその文字画像が参照されることを特徴とする請
   求項４記載の端末ＯＣＲ装置。