JPH10198761A - 文字認識方法および文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 手書き文字列の認識をするに当たり、切出し
位置のエラーが生じにくい認識方法。 【解決手段】 画像入力部１０、候補文字パタン抽出部
１２、文字認識部１４、候補パス作成部１６および最良
結果選択部１８を具えている。候補パス作成部１６は、
連接規則検査部２６を具えていて、候補パスを作成する
際に、隣接する文字間の連接関係を予め設定した連接規
則に従い検査する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、手書き文字の文
字認識を行う方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】手書き文字は、標準文字と比較して、文
字間隔や文字形状の変化が大きいため、「一定間隔で文
字を切り出す」といった従来手法では十分な文字切出し
精度が得られず、従って、誤認識が生じてしまう。この
問題に対する解決策として、例えば、文献１「電子通信
学会研究会技報PRL84-13 pp67-76」、文献２「電子通信
学会論文誌 '86/9 Vol.J69-D No.9 pp1292-1301 」およ
び文献３「特開平４−１６０５８２」に開示の技術が提
案されている。

【０００３】文献１に開示の文字認識方法によれば、文
字列パタンから切出し候補の文字を抽出し、その認識結
果を利用して、最も文字らしい組合せとなるように最良
の切出し位置を選択する。しかし、この方法は、前処理
として候補文字パタンの正規化を行うため、パタンの図
形的特徴が失われてしまい、実際には複数の文字である
のに、１つの文字として、標準パタンと高い類似度で認
識されてしまう場合がある。このように、単に認識結果
を用いるだけでは、有効な文字切出し結果が得られな
い。

【０００４】これに対して、文献２に開示の文字認識方
法は、単語的および文法的（すなわち言語的）な連接性
を満足するような認識結果を、最良の切出し位置として
選択する方法である。つまり、候補文字パタンの文字認
識結果だけではなく、隣接する候補文字パタンの認識結
果との関連性が、言語的に強いものほど良い切出し方で
あるとしている。

【０００５】また、文献３に開示の文字認識方法は、図
形的特徴の連接性を導入した方法である。図形的な連接
性を導入すると、文字を切り出すための境界線が、なる
べく文字自体を横切らないような切出し方が、良い切出
し方として採用される。つまり、文字を切断し過ぎる切
出し位置は、最良の切出し位置として選択されなくな
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た文献２に開示の文字認識方法は、認識対象の文字列パ
タンが１単語程度に短く、かつ、単語として複数通りの
可能性がある場合には、切出し分離エラーが避けられな
いといった問題がある。例えば、「動作」のように非常
に短い文字列パタンを認識する場合、「動作」と「重力
作」の両方が単語照合の結果ヒットしてしまい、どちら
が正解か判断できない。また、言語的連接性は、連接情
報の辞書が大きくなるほど、複合語を構成する基本単語
同士の連接情報は弱い制約情報となり、住所等に現れる
アパート名や号数に対して切出しが困難である。つま
り、アパート名等は、複合語や造語である場合が多く、
どのような単語も用いられる可能性があり、これら単語
の組合せに対しては、言語的連接情報の効果が皆無に等
しくなる。

【０００７】また、上述した文献３に開示の文字認識方
法は、「小川」のような複数の部分に分離してしまう文
字からなる単語の場合、予想される切出し候補位置が、
縦棒と縦棒の間を通る位置、すなわち、ストロークを分
断しない位置にくるため、図形的な結合度を導入して
も、文字の切出しが困難である。

【０００８】以上をまとめると、 （１）複数の部分に分離する単語（「小川」など）、あ
るいは、短い文字列パタンを認識する場合には、言語情
報（文献２）と図形的結合性（文献３）を用いただけで
は、上述した理由により分離エラーが起きるので、切出
し精度が低下してしまい、誤認識が生じる。

【０００９】（２）アパート名、番地、号数等の単語
は、言語的に制限がなく、このため、言語的組合せが非
常に多く、言語的連接性が非常に弱い単語列といえる。
このような場合、文献２で用いられている知識処理は機
能せず、切出し精度は低下する。

【００１０】（３）住所文字列パタンにおいて、
「町」、「村」等の住所認識のキーとなる文字は、偏と
旁に分離しやすく、また、分離しても文字として成立し
てしまう文字であるから、図形的接続性（文献３）を考
慮するだけでは、分離・非分離の判別が困難である。こ
のため、切出し精度が低下する。

【００１１】従って、従来より、従来方法に比べ高い切
出し精度で認識可能な文字認識方法の出現と、この文字
認識方法に従って文字認識処理を行う文字認識装置の出
現とが望まれていた。

【００１２】

【課題を解決するための手段】この発明の文字認識方法
によれば、（ａ）認識対象の文字列パタンから連続した
複数個の候補文字パタンを抽出すると共に、その位置情
報を座標メモリに記録するステップと、（ｂ）前記抽出
した候補文字パタンを認識して適当数の文字コードを求
め、これら文字コードを文字コード用メモリに記録する
ステップと、（ｃ）前記記録した位置情報に基づいて前
記記録した文字コードを配列させ、候補パスを作成する
ステップと、（ｄ）前記作成した候補パスの中から、前
記認識の結果に基づき、最良パスを選択するステップと
を含む文字認識方法において、前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記抽出した候補文字パタンを第１候補文字パ
タンとして指定するステップと、（ｃ２）前記第１候補
文字パタンに対して求めた前記文字コードを第１文字コ
ードとして前記文字コード用メモリから読み出すステッ
プと、（ｃ３）前記記録した位置情報に基づいて、前記
第１候補文字パタンに隣接する候補文字パタンを第２候
補文字パタンとして指定するステップと、（ｃ４）前記
第２候補文字パタンに対して求めた前記文字コードを第
２文字コードとして前記文字コード用メモリから読み出
すステップと、（ｃ５）前記第１文字コードと前記第２
文字コードの連接関係が予め設定した連接規則を満たす
場合に、前記第１文字コードをパスメモリに記録するス
テップとを含み、前記（ｃ１）ステップから（ｃ５）ス
テップを繰り返し行うことにより前記パスメモリに記録
される文字コードの配列を前記候補パスとすることを特
徴とする。

【００１３】このように、文字列パタンにおいて隣接す
る関係を有した候補文字パタンの文字コードを、文字コ
ード用メモリからそれぞれ読み出して、互いの連接関係
を調べることにより、候補パスを構成する文字であるか
どうかを判断することができる。従って、連接規則を設
定すれば、文字列パタンの認識を従来より正確に行える
ようになる。ここで、上述した連接関係としては、例え
ば、文字種の関係や文字形状の関係等がある。そして、
連接規則として、「文字種が同一であること」という規
則を設定したときには、読み出した文字コードの文字種
が同一である場合に、連接規則が満たされることにな
る。

【００１４】また、この発明の文字認識方法の実施に当
り、好ましくは、前記第１文字コードおよび前記第２文
字コードの各々の文字種が同一である連接関係のとき
に、前記連接規則が満たされるのが良い。

【００１５】このように連接規則を設定すれば、同一文
字種の文字コードで構成されるような文字列パタンが認
識結果として出力される。この連接規則は、姓名等のよ
うに、同一の文字種で表される場合が多い文字列パタン
を認識する場合に有効である。

【００１６】また、この発明の文字認識方法において、
好ましくは、前記第１文字コードが同形文字の分類に属
する文字コードであるのが良い。

【００１７】このように、この例は、第１文字コードと
第２文字コードとが同一文字種の文字コードであって、
さらに、第１文字コードが同形文字の分類に属する文字
コードである場合である。ここで、同形文字とは同一形
状の文字のことを指し、例えば、ハイフン「−」、長音
「ー」、漢数字「一」等の横棒文字のことであり、ま
た、数字「０」、英字「Ｏ」等の丸文字のことである。
さらに、数字「１」、英字「ｌ」等の縦棒文字もこれに
当てはまる。例えば、通常は、横棒文字が読み出された
場合には、上述したハイフン「−」、長音「ー」、漢数
字「一」の内のどの文字コードも、同じ確率で文字列を
構成するものとして出力されてしまうため、誤認識とな
ってしまうケースが多い。これに対し、この発明の方法
によれば、隣接する文字コードと同一の文字種のものが
選ばれるようになっているから、誤認識が少なくなる。

【００１８】また、この発明の文字認識方法の実施に当
り、好ましくは、前記第１文字コードと前記第２文字コ
ードとが特定の組合せのときに、前記第２文字コードを
前記パスメモリから消去し、前記特定の組合せに対応す
る文字コードを前記第１文字コードの代りに前記パスメ
モリへ記録するのが良い。

【００１９】このように、この例では、文字列パタンに
おいて連続する位置関係にある２つの文字コードの両者
が、特定の文字コードである場合に、これら文字コード
の代りに、予め設定しておいた文字コードを、候補パス
を構成する文字としてパスメモリに記録する。従って、
認識対象の文字列パタンに多く含まれる文字であり、そ
の文字が、２つの部分に分離しやすく、かつ分離された
部分自体が文字として成り立つような場合には、上述し
た様に、この文字を特定の組合せに対応する文字コード
として予め設定しておくことにより、分離エラーを回避
でき、誤認識が起きにくくなる。

【００２０】例えば、前記特定の組合せは、前記第２文
字コードを「田」とし、前記第１文字コードを「丁」と
したときの組合せであり、この組合せに対応する文字コ
ードを「町」とした場合である。このように、「町」と
いう文字は、「田」と「丁」の文字に分離しやすく、従
って、この文字を含む文字列パタンは誤認識されやす
い。しかしながら、住所等の文字列パタンには、多く登
場する文字である。よって、上述したように、「田」と
「丁」という文字が順次に読み出された場合に、「田」
と「丁」をパスメモリに記録する代りに「町」を記録す
るので、正確な文字列パタンの認識ができるようにな
る。

【００２１】また、上述した例に限られることなく、例
えば、前記特定の組合せは、前記第２文字コードを
「木」とし、前記第１文字コードを「寸」としたときの
組合せであり、この組合せに対応する文字コードを
「村」とした場合でもよい。この「村」という文字も、
住所を示す文字列パタンに多く登場する文字である。従
って、このような文字を予め登録しておけば、住所を正
確に認識させることが可能である。

【００２２】次に、この発明の文字認識方法の実施に当
り、好ましくは、前記候補文字パタンの抽出は、（ａ
１）前記文字列パタンの黒ブロック領域をセグメントと
して抽出し、このセグメントの位置座標を前記座標メモ
リに記録するステップと、（ａ２）前記抽出したセグメ
ント同士を各々の位置座標に基づいて統合して新規セグ
メントを生成し、この新規セグメントの位置座標を前記
座標メモリに追記するステップとを以て行い、前記（ａ
１）ステップおよび（ａ２）ステップの実行により前記
座標メモリに記録された前記セグメントおよび新規セグ
メントの位置座標を、前記候補文字パタンの位置座標と
するのが良い。

【００２３】ここで、上述の黒ブロック領域とは、認識
対象として読み取った文字列パタンを構成する文字パタ
ンに外接した矩形領域のことである。但し、この場合の
「文字パタン」は、意味を持つ１文字パタンである保証
はなく、偏の部分だけであるかもしれないし、また、旁
の部分だけであるかもしれない。上述したように、セグ
メントを抽出して、抽出した各セグメントを統合するこ
とにより新規セグメントを生成し、候補文字パタンを抽
出することができる。

【００２４】また、この発明の文字認識方法において、
好ましくは、前記新規セグメントの生成は、前記記録し
たセグメント＃Ｓｎ（ｎは整数）の位置座標を、前記座
標メモリから読み出すステップと、前記セグメント＃Ｓ
ｎとは別のセグメント＃Ｓｋ（ｋは整数）の位置座標
を、前記座標メモリから読み出すステップと、セグメン
ト＃Ｓｎおよびセグメント＃Ｓｋ間の距離値Ｄ_nkを前記
読み出した各々の位置座標から求めるステップと、前記
文字列パタンの行高さＬの定数ｅ（ｅは正の実数）倍と
前記求めた距離値Ｄ_nkとを比較するステップと、この比
較の結果がＤ_nk≦ｅ・Ｌのときに、セグメント＃Ｓｎ
と、セグメント＃Ｓｋと、これらセグメント間のセグメ
ントとを統合して前記新規セグメントを生成するステッ
プとを以て行うのが良い。

【００２５】このように、隣接するセグメント間の距離
値に基づいて、この距離値と行高さとを比較することに
より、セグメントの組を統合するか否かを判定すること
ができる。ここで、距離値は、画像上あるいは情報媒体
上におけるセグメント間の距離に比例した量であり、例
えば、各セグメントの始端位置同士を結び文字列方向に
平行な直線の長さとすればよい。また、行高さには、文
字列方向に垂直な方向の黒ブロック領域の長さの最大値
を用いる。こうすると、セグメント間の距離が、セグメ
ントの高さに比べて小さい場合に、これらセグメントを
統合するというふうに設定される。

【００２６】次に、この発明の文字認識装置によれば、
認識対象の文字列パタンを含む原画像を読み取り、この
原画像を格納する画像メモリを具えた画像入力部と、前
記文字列パタンから連続した複数個の候補文字パタンを
抽出すると共に、その位置情報を座標メモリに記録する
候補文字パタン抽出部と、前記抽出された候補文字パタ
ンを認識して適当数の文字コードを求め、これら文字コ
ードを文字コード用メモリに記録する文字認識部と、前
記記録された位置情報に基づいて前記記録された文字コ
ードを配列させ、候補パスを作成する候補パス作成部
と、前記作成された候補パスの中から、前記認識の結果
に基づき、最良パスを選択する最良結果選択部とを具え
る文字認識装置において、前記候補パス作成部は、前記
抽出された候補文字パタンを第１候補文字パタンとして
指定する第１指定部と、前記第１候補文字パタンに対し
て求められた前記文字コードを第１文字コードとして前
記文字コード用メモリから読み出す第１文字読出部と、
前記記録された位置情報に基づいて、前記第１候補文字
パタンに隣接する候補文字パタンを第２候補文字パタン
として指定する第２指定部と、前記第２候補文字パタン
に対して求められた前記文字コードを第２文字コードと
して前記文字コード用メモリから読み出す第２文字読出
部と、前記第１文字コードと前記第２文字コードの連接
関係が予め設定した連接規則を満たす場合に、前記第１
文字コードをパスメモリに記録する連接規則検査部とを
具えることを特徴とする。

【００２７】このように、この構成の文字認識装置は、
文字列パタンにおいて隣接する関係を有した候補文字パ
タンの文字コードを、文字コード用メモリからそれぞれ
読み出して、互いの連接関係を調べることにより、候補
パスを構成する文字であるかどうかを判断することがで
きる。従って、連接規則を設定すれば、文字列の認識を
従来に比べ正確に行えるようになる。

【００２８】この発明の文字認識装置において、好まし
くは、前記第１文字コードおよび前記第２文字コードの
各々の文字種が同一である連接関係のときに、前記連接
規則が満たされるのが良い。

【００２９】このように連接規則を設定すれば、同一文
字種の文字コードで構成されるような文字列が認識結果
として出力される。前述したように、この連接規則は、
姓名等のように、同一の文字種で表される場合が多い文
字列を認識する場合に有効である。

【００３０】また、この発明の文字認識装置において、
好ましくは、前記第１文字コードが同形文字の分類に属
する文字コードであるのが良い。

【００３１】このように、この構成例は、第１文字コー
ドと第２文字コードとが同一文字種の文字コードであっ
て、さらに、第１文字コードが同形文字の分類に属する
文字コードである場合である。同形文字には、前述した
ように、横棒文字や丸文字、あるいは、縦棒文字等があ
る。そして、例えば、通常は、横棒文字が読み出された
場合には、ハイフン「−」、長音「ー」、漢数字「一」
の内のどの文字コードも、同じ確率で文字列を構成する
ものとして出力されてしまうため、誤認識となってしま
うケースが多い。これに対し、この発明の装置によれ
ば、隣接する文字コードと同一の文字種のものが選ばれ
るようになっているから、誤認識が少なくなる。

【００３２】また、この発明の文字認識装置において、
好ましくは、前記連接規則検査部は、前記第１文字コー
ドと前記第２文字コードとが特定の組合せのときに、前
記第２文字コードを前記パスメモリから消去し、前記特
定の組合せに対応する文字コードを前記第１文字コード
の代りに前記パスメモリへ記録する手段とするのが良
い。

【００３３】このように、この例の連接規則検査部は、
文字列パタンにおいて連続する位置関係にある２つの文
字コードの両者が、特定の文字コードである場合に、こ
れら文字コードの代りに、予め設定しておいた文字コー
ドを、候補パスを構成する文字としてパスメモリに記録
する手段である。従って、認識対象の文字列パタンに多
く含まれる文字であり、その文字が、２つの部分に分離
しやすく、かつ分離された部分自体が文字として成り立
つような場合には、上述した様に、この文字を特定の組
合せに対応する文字コードとして予め設定しておくこと
により、分離エラーを回避でき、誤認識を起きにくくす
ることができる。

【００３４】例えば、前記特定の組合せは、前記第２文
字コードを「田」とし、前記第１文字コードを「丁」と
したときの組合せであり、この組合せに対応する文字コ
ードを「町」とした場合である。このように設定してお
けば、前述したように、住所を示す文字列パタンを正確
に認識することができるようになる。

【００３５】また、上述した例に限られることなく、例
えば、前記特定の組合せは、前記第２文字コードを
「木」とし、前記第１文字コードを「寸」としたときの
組合せであり、この組合せに対応する文字コードを
「村」とした場合でもよい。このように設定しておけ
ば、前述と同様に、住所を示す文字列パタンを正確に認
識することができるようになる。

【００３６】次に、この発明の文字認識装置において、
好ましくは、前記候補文字パタン抽出部は、前記文字列
パタンの黒ブロック領域をセグメントとして抽出し、こ
のセグメントの位置座標を前記座標メモリに記録するセ
グメント抽出部と、前記抽出されたセグメント同士を各
々の位置座標に基づいて統合して新規セグメントを生成
し、この新規セグメントの位置座標を前記座標メモリに
追記するセグメント統合部とを具え、前記座標メモリに
記録された位置座標を前記候補文字パタンの位置座標と
して抽出するのが良い。

【００３７】このように、セグメントを抽出して、抽出
した各セグメントを統合することにより新規セグメント
を生成し、候補文字パタンを抽出することができる。

【００３８】また、上述の文字認識装置において、好ま
しくは、前記セグメント統合部は、前記記録されたセグ
メント＃Ｓｎ（ｎは整数）の位置座標を、前記座標メモ
リから読み出す第１座標読出部と、前記セグメント＃Ｓ
ｎとは別のセグメント＃Ｓｋ（ｋは整数）の位置座標
を、前記座標メモリから読み出す第２座標読出部と、セ
グメント＃Ｓｎおよびセグメント＃Ｓｋ間の距離値Ｄ_nk
を前記読み出された各々の位置座標から求める距離値検
出部と、前記文字列パタンの行高さＬの定数ｅ（ｅは正
の実数）倍と前記求められた距離値Ｄ_nkとを比較する比
較部と、この比較の結果がＤ_nk≦ｅ・Ｌのときに、セグ
メント＃Ｓｎと、セグメント＃Ｓｋと、これらセグメン
ト間のセグメントとを統合して前記新規セグメントを生
成する生成部と、前記生成された新規セグメントの位置
情報を前記座標メモリに追加して記録する書込部とを具
えるのが良い。

【００３９】このように、隣接するセグメント間の距離
値に基づいて、この距離値と行高さとを比較することに
より、セグメントの組を統合するか否かを判定すること
ができる。こうすると、セグメント間の距離が、セグメ
ントの高さに比べて小さい場合に、これらセグメントを
統合するというふうに設定される。

【００４０】

【発明の実施の形態】以下、図を参照して、この発明の
実施の形態につき説明する。尚、図は、この発明の構
成、配置関係および動作が理解できる程度に概略的に示
してあり、また、以下に記載する数値条件等は単なる好
適例を示しているに過ぎない。従って、この発明は、こ
の実施の形態に何ら限定されることがない。

【００４１】［第１の実施の形態］図１は、第１の実施
の形態の文字認識装置の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、この実施の形態の文字認識装置は、
画像入力部１０と、候補文字パタン抽出部１２と、文字
認識部１４と、候補パス作成部１６と、最良結果選択部
１８とを具えている。また、この文字認識装置は、位置
情報を記録しておくための座標メモリ２０と、文字コー
ドを格納するための文字コード用メモリ２２とを記憶手
段として具えている。また、この文字認識装置は、上述
した画像入力部１０、候補文字パタン抽出部１２、文字
認識部１４、候補パス作成部１６、最良結果選択部１
８、座標メモリ２０および文字コード用メモリ２２の動
作タイミングやデータ入出力の管理を制御部２４により
行っている。文字認識装置は、以上の構成を主として具
えており、これらの構成をもって、情報媒体から文字列
パタンを読み取り、その文字列パタンを文字コード化す
ることにより認識を行う。

【００４２】尚、この文字認識装置の出力結果である文
字コード（あるいは切出し位置）は、上述の最良結果選
択部１８から出力され、この出力は、例えばいわゆるコ
ンピュータ装置に入力され、そこで文字認識情報として
活用される。また、上述した候補文字パタン抽出部１
２、文字認識部１４、候補パス作成部１６、最良結果選
択部１８、座標メモリ２０、文字コード用メモリ２２、
制御部２４は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、入出力器
および記憶手段を具えたコンピュータ装置として、各要
素のハードウエアを構成してもよいし、上述した各手段
を、一つのコンピュータ装置としてまとめた構成として
もよい。

【００４３】図２は、この実施の形態の文字認識装置の
動作フローを示すフローチャートである。図２に示すよ
うに、この文字認識装置による文字認識処理は、文字種
連接規則入力（図２のＳ１）、画像入力（図２のＳ
２）、セグメント抽出（図２のＳ３）、セグメント統合
（図２のＳ４）、文字認識（図２のＳ５）、候補パス作
成（図２のＳ６）、評価値計算（図２のＳ７）、ソート
（図２のＳ８）および出力（図２の８）のステップごと
に順次に行われる。以下、図２のフローに従い、文字認
識処理の手順について、各手段の構成およびその動作と
共に説明する。

【００４４】＜連接規則の入力＞この実施の形態の文字
認識装置は、連接規則を用いた処理を行うところに特色
を有している。この処理は、後述する候補パス作成部１
６で行われる処理であるが、最初に、連接規則を候補パ
ス作成部１６に入力しておく（図２のＳ１）。連接規則
は、候補パス作成部１６に具えられた連接規則検査部２
６（図１２）に、キーボード等の入力手段により設定さ
れる。そして、連接規則検査部２６は、入力された連接
規則を、読み出し自在に記憶しておく。

【００４５】連接規則は、互いに隣接する文字の連接関
係を特定なものにするために定められる規則である。こ
の実施の形態では、認識した文字列において、隣接する
文字コードが同一の文字種となるような規則を設定す
る。この実施の形態では、文字種として、数字・記号、
カタカナ、平仮名および漢字の４種の文字種を想定して
いる。そして、例えば、文字列を構成する文字コードの
並びの中で、最初の文字コードが漢字である場合には、
その文字コードに隣接する文字コードも、同じ文字種で
ある漢字が次に選出される。つまり、その文字列を構成
する文字コードは、結果として、すべて同じ文字種にな
るように認識されることになる。

【００４６】図３は、この実施の形態の連接規則検査部
２６に設定された連接規則の様子を概念的に示す図であ
る。文字種連接規則２８は、３つのルールからなってい
る。ルール１（漢字→漢字）は、「隣接する２つの文字
のうち、最初の文字が漢字であれば、次の文字も漢字で
なければならない」という規則である。また、ルール２
（平かな→平かな）は、「隣接する２つの文字のうち、
最初の文字が平かなであれば、次の文字も平かなでなけ
ればならない」という規則である。同様に、ルール３
（カタカナ→カタカナ）は、「隣接する２つの文字のう
ち、最初の文字がカタカナであれば、次の文字もカタカ
ナでなければならない」という規則である。これら３つ
のルールを適用すると、例えば氏名の文字列を認識する
のに効力を発揮する。このことは、通常、氏名を表す文
字列は、同一の文字種で構成されていることがほとんど
であることに基づいている。また、記号および数字を用
いる氏名は皆無に近いため、これについてのルールは設
定していない。

【００４７】尚、上述した連接規則は、文字認識対象と
なる文書領域の部分領域ごとに設定することもできる。
例えば、表などが記載されている帳票を認識対象とする
場合では、文字認識を行う対象領域が項目ごとに分かれ
ている。そして、項目の「氏名」の欄を認識する場合に
は、上述した連接規則を適用するように構成しておき、
また、別の項目を認識する場合には、対応した連接規則
が適用されるように構成しておけばよい。このため、連
接規則検査部２６には、部分領域ごとに連接規則を設定
することができ、連接規則を文書領域中の位置座標に対
応付けて記憶させることができる。

【００４８】以下、図４に示す文字列パタンを認識する
場合の文字認識動作につき説明する。図４には、文字列
パタン（入力画像）３０として、手書きの「弘三」とい
う文字パタン（文字画像）が示されている。図に示すよ
うに、この実施の形態では、文字列が横書きである場合
を想定しているが、これに限らず、縦書きであっても構
わない。以下、「弘三」という氏名が記載された欄を認
識対象とする場合につき、上述した各ステップを説明し
てゆく。また、上述した理由から、図４に示す文字列パ
タン３０に対し、連接規則として上記の３つのルール
（図３）が連接規則検査部２６に設定されているものと
する。

【００４９】＜画像の入力＞次に、画像入力のステップ
（図２のＳ２）につき説明する。このステップは、画像
入力部１０が、対象の文書領域を光学的に読み取り、読
み取った画像データを記憶手段に記録する処理を行うス
テップである。この処理は、連接規則の入力終了後に、
オペレータが制御部２４を介して、画像入力部１０に指
示を与えることにより開始される。

【００５０】上述した画像入力部１０は、認識対象の文
字列を含む原画像を読み取り、この原画像を格納するた
めの画像メモリ３２を具えている。また、従来公知の構
成と同様に、図示せずも、帳票や原稿等の情報媒体を主
走査方向および副走査方向に移動させる手段である走査
機構（スキャナ）と、この情報媒体から原画像を光学的
に読み取り電気信号に変換する光電変換部と、読み取っ
た原画像から所定の領域を切り出す切出し部とを具えて
いる。以上の構成をもって、画像入力部１０は、情報媒
体からの原画像の読出しと、この原画像の画像メモリ３
２への記録と、原画像からの所定領域（文字列パタン）
の切出しとを行う。尚、情報媒体からの原画像の読出し
は、２値画像として読み取っても良いし、多値画像とし
て読み取ってもよい。また、画像入力部１０として、例
えば、いわゆるタブレットを使用しても良い。

【００５１】＜候補文字パタンの抽出＞次に、候補文字
パタンを抽出するステップ（図２のＳ３およびＳ４）に
つき説明する。このステップの処理は、候補文字パタン
抽出部１２により行われる。候補文字抽出部１２は、認
識対象の文字列パタンから連続した複数個の候補文字パ
タンを抽出すると共に、その位置情報を座標メモリ２０
に記録する手段である。そして、この実施の形態では、
候補文字パタン抽出部１２は、セグメント抽出部３４
と、セグメント統合部３６とを具えている。先ず、セグ
メント抽出部３４がセグメントの抽出を行い（図２のＳ
３）、続いて、セグメント統合部３６がセグメントの統
合（新規セグメントの生成）を行う（図２のＳ４）。

【００５２】画像入力部１０が画像の入力を終えたこと
を制御部２４に伝えると、次に、制御部２４は、セグメ
ント抽出部３４の動作を開始させる。あるいは、オペレ
ータが、制御部２４に対し、候補文字パタン抽出部１２
の動作を開始するように、直接、指示を与える構成とし
てもよい。

【００５３】上述のセグメント抽出部３４は、画像入力
部１０で得られた文字列パタンの黒ブロック領域をセグ
メントとして抽出し、このセグメントの位置座標を座標
メモリ２０に記録する手段である。以下、図４に示す文
字列パタン３０のセグメント抽出を行う場合につき説明
する。尚、図４において、文字列方向とは、図中のｘ座
標方向（主走査方向）である。また、図４において、上
述した黒ブロック領域とは、各文字パタンに外接する矩
形領域（セグメントと称している。）のことである。

【００５４】文字列パタン３０は、文字パタン「弓」
（「弘」の偏）に外接するセグメント＃Ｓ０、文字パタ
ン「ム」（「弘」の旁）に外接するセグメント＃Ｓ１、
および、文字パタン「三」に外接するセグメント＃Ｓ２
からなる文字列パタンである。これらセグメントは、文
字列方向に順次に＃Ｓ０、＃Ｓ１、＃Ｓ２という具合に
配列する。

【００５５】セグメントを抽出するには、先ず、文字列
方向（ｘ方向）に走査を行うことにより、文字列パタン
３０をＸ軸に投影した射影分布すなわち黒点のヒストグ
ラムを求める。そして、このヒストグラムの極小点をｘ
軸上の切出し位置とする。次に、文字列パタン３０のｘ
軸に垂直なｙ軸方向に走査を行うことにより、同様にし
てヒストグラムを求める。そして、このヒストグラムの
極小点をｙ軸上の切出し位置とする。このようにして、
ｘ軸上とｙ軸上の切出し位置で囲まれた矩形領域が求め
られる。この実施の形態では、この矩形領域を求めるこ
とを、セグメントの抽出と称しており、上述した公知の
方法で行える。

【００５６】このように、セグメントの抽出は、求めら
れた切出し位置同士の交点である４点（セグメントの各
頂点に相当する。）の座標（画素位置）を検出すること
により行われる。検出されたセグメントの座標は、座標
メモリ２０にセグメント座標テーブルとして格納され
る。

【００５７】図５に座標メモリ２０の記憶状態（内部状
態）すなわちセグメント座標テーブルを示す。図中左側
には、文字パタン「ム」すなわちセグメント＃Ｓ１を示
し、図中右側には、セグメント＃Ｓ０、＃Ｓ１および＃
Ｓ２のそれぞれの座標（図５の図中のｘ座標成分Ｘ_s お
よびＸ_e と、ｙ座標成分Ｙ_s およびＹ_e とで表され
る。）が記載されたセグメント座標テーブルを示す。例
えば、セグメント＃Ｓ０の座標成分（破線ａで囲って示
す。）は、Ｘ_s が１、Ｘ_e が３６、Ｙ_s が１およびＹ_e
が８４といった具合である。このように、セグメント抽
出部３４は、座標メモリ２０のセグメント番号（例え
ば、セグメント＃Ｓ０を表す記号＃Ｓ０の添字０のこ
と。）に対応した所定の格納場所に、そのセグメントの
４頂点を座標成分値として読出し自在に記録する。そし
て、セグメントの抽出が終了すると、セグメント抽出部
３４は、セグメント統合部３６に対して動作を開始する
ように、制御部２４を介して指示を出す。

【００５８】上述のセグメント統合部３６は、セグメン
ト抽出部３４により抽出されたセグメント同士を、各々
の位置座標に基づいて統合して新規セグメントを生成
し、この新規セグメントの位置座標を座標メモリ２０に
追記する手段である。図６のブロック図に、セグメント
統合部３６の詳細な構成を示す。この実施の形態のセグ
メント統合部３６は、第１座標読出部３８、第２座標読
出部４０、距離値検出部４２、比較部４４、生成部４６
および書込部４８を具えている。

【００５９】以下、図４に示す文字列パタン３０を処理
対象とする場合のセグメント統合部３６の動作につき説
明する。後述するように、図４の文字列パタン３０の例
では、セグメント＃Ｓ０とセグメント＃Ｓ１とが統合さ
れて、新規セグメント＃Ｓ３が生成される。上述したよ
うに、新規セグメントの生成は、セグメント抽出部３４
により抽出されたセグメント同士を、各々の位置情報に
基づいて統合することにより行われる。この統合処理を
説明するに当たり、図７に示すフローチャートを参照す
る。

【００６０】先ず、第１座標読出部３８は、セグメント
抽出部３４により記録されたセグメント＃Ｓｎの位置座
標を、座標メモリ２０から読み出す（図７のＳ１０）。
次に、第２座標読出部４０は、第１座標読出部３８によ
り呼び出されるセグメント＃Ｓｎとは別のセグメント＃
Ｓｋの位置座標を、座標メモリ２０から読み出す（図７
のＳ１１）。図７において、六角形の流れ図記号Ｓ１０
で示されたステップは、同じく六角形の流れ図記号Ｓ１
６で示されたステップとの間のステップを、Ｓ１０内に
記載された条件：ループ１が満たされるまで繰返し行う
ことを意味している。同様に、六角形の流れ図記号Ｓ１
１で示されたステップは、流れ図記号Ｓ１５との間のス
テップを、Ｓ１１内に記載された条件：ループ２が満た
されるまで繰返し行うことを意味している。このフロー
にあっては、ループ１は、座標メモリ２０に記録されて
いる全セグメントの位置情報が、第１座標読出部３８に
より読み出されるまで続行される。また、ループ２は、
座標メモリ２０に記録されている全セグメントの位置情
報が、第２座標読出部４０により読み出されるまで続行
される。

【００６１】これら第１および第２座標読出部３８およ
び４０に読み出されたセグメントの位置情報は、次に説
明する距離値検出部４２に入力され、そこで利用され
る。そして、ループ１は、ループ２を入子型ループとし
て含んでいるため、セグメントの全組合せが、距離値検
出部４２に入力されることになる。座標メモリ２０の位
置情報を、このように入力させるために、制御部２４
は、統合処理の実行に供する２つのカウンタを具えてい
て、これらのカウント数ｎおよびｋによりセグメント番
号を指定し、第１および第２座標読出部３８および４０
に対し指示を出す。但し、制御部２４は、常にｎ＜ｋと
なるようなカウント数を、第１および第２座標読出部３
８および４０に出力するように構成されているものとす
る。

【００６２】次に、上述したループ１およびループ２に
対し実行されるステップを、以下の（Ｉ）、（II）およ
び(III) で説明する。

【００６３】（Ｉ）距離値検出部４２は、セグメント＃
Ｓｎおよび＃Ｓｋ間の距離値Ｄ_nkを、第１および第２座
標読出部３８および４０により読み出された各々の位置
情報から求める（図７のＳ１２）。ここで、セグメント
＃Ｓｎおよび＃Ｓｋ間の距離値Ｄ_nkは、図８に示すよう
に、イメージ上において各セグメント＃Ｓｎおよび＃Ｓ
ｋの始端位置（前述したＸ_s の位置）同士を結ぶ文字列
方向の直線距離として定義される。例えば、図５に示す
セグメント座標テーブルによれば、Ｄ₀₁＝３６となる。
このように、距離値検出部４２は、各セグメントの始端
位置のｘ座標成分同士の差を検出することにより、距離
値を検出する構成としてある。例えば、距離値検出部４
２として、通常の差演算回路を用いることができる。

【００６４】（II）そして、距離値検出部４２により検
出された距離Ｄ_nkは比較部４４に伝送される。この比較
部４４は、文字列パタンの行高さＬの定数ｅ倍（ｅは正
の実数）と、距離値検出部４２により求められた距離値
Ｄ_nkとの比較を行う（図７のＳ１３）。ここで、行高さ
Ｌは、文字列パタン３０を構成する各セグメントの文字
列方向に垂直な方向（ｙ方向）の長さのことである。但
し、この実施の形態では、上述の長さの最大値を、文字
列パタンの行高さＬと定義している。従って、座標メモ
リ２０に格納された各セグメントの位置座標から予め最
大値を検出しておき、これを比較部４４に記憶させてお
けばよい。例えば、図５に示すセグメント座標テーブル
にあっては、Ｌ＝８７である。

【００６５】また、この実施の形態では、定数ｅとして
１．２を設定してある。この「１．２」という値は、繰
返しテストを行い、経験的に定められた値である。この
定数ｅの値は、比較部４４が具える読出し自在のメモリ
手段に、予めキーボード等の入力手段により設定してお
く。そして、比較部４４は、距離値検出部４２からの距
離値Ｄ_nkの入力タイミングで、上述のメモリ手段から設
定した定数ｅの値を読み出すように構成されている。

【００６６】このように構成してあるので、比較部４４
は、入力される距離値Ｄ_nkと、値１．２Ｌとの大小関係
を判断することができる。そして、比較部４４は、求め
た大小関係に応じた信号を、生成部４６に出力する。

【００６７】(III) 続いて、生成部４６は、比較部４４
の出力信号がＤ_nk≦ｅ・Ｌに応じた信号であるとき、セ
グメント＃Ｓｎと、セグメント＃Ｓｋと、これらセグメ
ント＃Ｓｎおよび＃Ｓｋ間のセグメントとを統合して新
規セグメントを生成する（図７のＳ１４）。この例で
は、Ｄ₀₁＝３６、Ｌ＝８７であるから、比較部４４の比
較結果はＤ₀₁≦ｅ・Ｌであり、生成部４６は、第１およ
び第２座標読出部３８および４０からセグメント＃Ｓ０
およびセグメント＃Ｓ１の位置情報をそれぞれ入力し
て、これらセグメントの位置情報の統合を行う。図４に
示すように、セグメント＃Ｓ０および＃Ｓ１が統合され
ることにより、新規セグメント＃Ｓ３が生成される（セ
グメント＃Ｓ３は、文字パタン「弘」に外接する矩形領
域である。）。尚、２つのセグメントが統合される場合
だけでなく、連続する３つ以上のセグメントが統合され
る場合もある。すなわち、第１座標読出部３８に読み出
されるセグメント＃Ｓｎと、第２座標読出部４０に読み
出されるセグメント＃Ｓｋとの間の距離値がｅ・Ｌより
小さいときには、セグメント＃Ｓｎと、セグメント＃Ｓ
ｋと、セグメント＃Ｓｎおよび＃Ｓｋ間に存在するセグ
メントの全てとを、１つの新規セグメントとして統合す
る。

【００６８】また、このようにして生成された新規セグ
メントは、セグメント＃Ｓｎとセグメント＃Ｓｋとの両
者を含んだ文字列パタン上の領域を、新たに設定するこ
とに等しい。図９の統合後のセグメント座標テーブルに
示すように、生成された新規セグメントの座標成分値に
は、セグメント＃Ｓｎとセグメント＃Ｓｋとの対応する
座標成分値のうちの、いずれか一方が選択されて設定さ
れている。そして、その選択は、生成される新規セグメ
ントが、なるべく広い文字列パタン中の領域を占めるよ
うになされる。セグメント＃Ｓ０とセグメント＃Ｓ１と
を例に取ると、Ｘ_s 成分については、セグメント＃Ｓ０
が１、セグメント＃Ｓ１が３７であり、新規セグメント
＃Ｓ３の座標成分Ｘ_s として１が設定される。また、Ｘ
_e 成分については、セグメント＃Ｓ０が３６、セグメン
ト＃Ｓ１が１０６であり、新規セグメント＃Ｓ３の座標
成分Ｘ_e として１０６が設定される。

【００６９】以上の処理（Ｉ）、（II）および(III)
が、先程説明したループ１およびループ２の条件が満た
されるまで繰返し行われるので、全てのセグメントの組
に対して統合処理が行われる。そして、書込部４８は、
生成部４６により生成された新規セグメントの位置情報
を座標メモリ２０に追加して記録する（図７のＳ１
７）。図９に示すように、新規セグメント＃Ｓ３が追記
されている。

【００７０】以上説明した通り、候補文字パタン抽出部
１２によりセグメント＃Ｓ０、＃Ｓ１および＃Ｓ２と新
規セグメント＃Ｓ３とが取得される。以下、これらセグ
メント＃Ｓ０、＃Ｓ１および＃Ｓ２と、新規セグメント
＃Ｓ３とを併せて、各々を、候補文字パタンと称する。

【００７１】＜候補文字パタンの認識＞次に、抽出され
た候補文字パタンの文字認識を行うステップにつき説明
する（図２のＳ５）。このステップで行われる処理は、
文字認識部１４によりなされる。この実施の形態の文字
認識部１４は、抽出された候補文字パタンを認識して適
当数の文字コードを求め、この文字コードを文字コード
用メモリ２２に記録する手段である。ここでは、候補文
字パタンに対応した文字コードであって、相違度の低い
順に上位の一定個数の文字コードを求め、候補文字パタ
ンごとに文字コード用メモリ２２に記録する。この文字
認識の結果、画像データである候補文字パタンが文字コ
ードに符号化される。

【００７２】最初に制御部２４は、セグメント統合部３
６からの動作終了の信号に応答して、座標メモリ２０に
格納されている候補文字パタンの位置情報を読み出す。
制御部２４は、読み出した位置情報に基づいて、画像メ
モリ３２に格納されている原画像（文字列）から、候補
文字パタンに対応した領域（文字パタンと称する。）を
切り出す。この文字パタンの切出しは、上述した画像入
力部１０が具える切出し部で行ってもよいし、あるい
は、制御部２４がこのための切出し手段を具えていても
よい。切り出された文字パタンは、文字認識部１４に伝
送される。そして、文字認識部１４は、取り込まれた文
字パタンに対して通常の文字認識処理を施す。従って、
文字認識部１４は、切り出された文字パタンから特徴を
抽出するための抽出手段と、標準文字の特徴を予め記憶
させた辞書とを具えており、また、抽出手段で抽出され
た文字パタンの特徴と標準文字の特徴とを比較するため
のマッチング手段を具えている。このマッチング手段に
より、特徴間の相違度が算出される。そして、相違度の
低い順に上位１０個の文字コードが１つの候補文字パタ
ンに対して求められる。

【００７３】ここで、相違度とは、認識対象の候補文字
パタンの特徴と、認識によりこの候補文字パタンから変
換された文字コードの特徴との間の相違の度合いを示す
量である。この実施の形態では、相違度として距離（上
述したセグメント間の距離Ｄ_nkとは異なる。）を検出し
ている。これは、いわゆる特徴ベクトル同士の近さを表
す量である。尚、この実施の形態では、特徴間の距離を
得る手法に対しては特に問わない。また、特徴を比較す
る際に用いる尺度についても任意に設定すればよい。

【００７４】図１０に、認識結果の一部を示す。図中左
側に、セグメント＃Ｓ０を示し、図中右側の表に、セグ
メント＃Ｓ０に対して得られた上位１０個の文字コード
を、その順位および距離と対応付けて示してある。図１
０の対応関係に示すように、文字認識部１４は、取得し
た文字コード（破線ｂ）と、その文字コードに対する距
離（破線ｃ）とを、距離の小さい順に、候補文字番号に
対応した文字コード用メモリ２２の格納場所（アドレ
ス）に記録する。図１１に、このようにして取得される
文字コードと距離とを、候補文字パタンごとに示す。図
１１（Ａ）に＃Ｓ０の認識結果を、図１１（Ｂ）に＃Ｓ
１の認識結果を、図１１（Ｃ）に＃Ｓ２の認識結果を、
および、図１１（Ｄ）に＃Ｓ３の認識結果を、それぞれ
表にして示す。

【００７５】＜候補パスの作成＞次に、候補パス作成部
１６の動作につき説明する（図２のＳ６）。図１２のブ
ロック図に候補パス作成部１６の構成を示す。候補パス
作成部１６は、座標メモリ２０に記録された位置情報に
基づいて文字コード用メモリ２２に記録された文字コー
ドを配列させ、候補パスを作成する手段である。そのた
め、候補パス作成部１６は、第１指定部５０と、第１文
字読出部５２と、第２指定部５４と、第２文字読出部５
６と、連接規則検査部２６とを具えている。また、第１
および第２指定部５０および５４は、抽出された候補文
字パタンをそれぞれ指定する手段であるが、特に第１指
定部５０は、この指定を、切出し候補点＃Ｃｉ（ｉは整
数）を指定することにより行う。このため、候補パス作
成部１６は、切出し候補点＃Ｃｉと候補文字パタンとの
対応関係を、作成するためのテーブル作成部５８を具え
ている。また、候補パス作成部１６は、作成した候補パ
スを記録するためのパスメモリ６０を具えている。尚、
候補パスとは、文字コードの配列のことであり、ここで
は、文字列パタンを文字コード化できる可能性がある配
列のことを意味する。

【００７６】先ず、テーブル作成部５８につき説明す
る。テーブル作成部５８は、座標メモリ２０に記録され
た候補文字パタンの位置情報を読み出して、この位置情
報に基づき各候補文字パタンの始点位置および終点位置
を切出し候補点＃Ｃｉとして求め、これら候補文字パタ
ンと切出し候補点との対応関係を記録する手段である。
文字列パタンから文字パタンを切り出すには、ｘ軸上の
２点をそれぞれ始点位置および終点位置として指定する
ことにより行える。テーブル作成部５８は、文字列パタ
ン３０から文字パタンを切り出すために指定が可能な全
ての位置を、切出し候補点として指定する。図４に、文
字列パタン３０の切出し候補点を示す。文字列パタン３
０にあっては、４つの切出し候補点＃Ｃ０、＃Ｃ１、＃
Ｃ２および＃Ｃ３が指定できる。

【００７７】逆に、このように切出し候補点が指定でき
れば、これら切出し候補点の２つを選択することによ
り、任意の候補文字パタンが切り出せるようになる。こ
の実施の形態では、切出し候補点が、主走査方向に順序
付けられて番号付けされている。例えば、切出し候補点
＃Ｃ０と切出し候補点＃Ｃ１とを選択することにより、
＃Ｃ０を始点位置とし、＃Ｃ１を終点位置とする候補文
字＃Ｓ０が指定できる。また、切出し候補点＃Ｃ０と切
出し候補点＃Ｃ２とを選択することにより、＃Ｃ０を始
点位置とし、＃Ｃ２を終点位置とする候補文字＃Ｓ３が
指定できる。

【００７８】尚、切出し候補点は、文字列パタンの両端
位置と、隣接する候補文字パタン間の境界位置とをもっ
て抽出される。文字列パタン３０の例では、テーブル作
成部５８が、切出し候補点＃Ｃ０、＃Ｃ１および＃Ｃ２
を、候補文字＃Ｓ０、＃Ｓ１および＃Ｓ２の各始端位置
（Ｘ_s 成分）の読出しにより抽出する。また、切出し候
補点＃Ｃ３を、文字列パタンの最後尾のセグメント＃Ｓ
２の終端位置（Ｘ_e 成分）の読出しにより抽出する。

【００７９】次に、テーブル作成部５８は、設定した切
出し候補点と候補文字パタンとの対応関係を求めて、こ
れをメモリ手段に記録する。図１３に、この対応関係が
記録されたメモリ手段の内部状態をセグメントテーブル
として示す。このセグメントテーブルは、グラフ理論の
分野において通常に用いられる隣接行列で表されてい
る。図中において、行欄の項目枠には始点位置としての
切出し候補点＃Ｃｉ（ｉ＝０，１，２，３）が記載され
ており、列欄の項目枠には終点位置としての切出し候補
点＃Ｃｉ（ｉ＝０，１，２，３）が記載されている。そ
して、行と列の交差部分に位置するデータ枠には、始点
位置と終点位置とに対応した候補文字番号＃Ｓｎが記載
されている。尚、切出し候補点に対応した候補文字パタ
ンが無い場合には、データ枠内に空白文字（ＮＵＬＬ）
を設定している。このように、始点位置としての切出し
候補点と、終点位置としての切出し候補点とを指定する
ことにより、この表から、切出し対象の候補文字パタン
および候補文字番号が指定できるようになっている。

【００８０】上述した第１指定部５０は、抽出された候
補文字パタンを第１候補文字パタンとして指定する手段
である。前述したように、第１指定部５０は、テーブル
作成部５８で作成されたセグメントテーブルを参照し
て、切出し候補点の指定により候補文字パタンを指定す
る。そして、第１文字読出部５２は、文字認識部１４に
より第１候補文字パタンに対して求められた文字コード
を、第１文字コードとして、文字コード用メモリ２２か
ら読み出す手段である。

【００８１】また、第２指定部５４は、座標メモリ２０
に記録された位置情報に基づいて、第１指定部５０によ
り指定された第１候補文字パタンに隣接する候補文字パ
タンを第２候補文字パタンとして指定する手段である。
そして、第２文字読出部５６は、第２候補文字パタンに
対して求められた文字コードを、第２文字コードとし
て、文字コード用メモリ２２から読み出す手段である。

【００８２】さらに、この実施の形態の文字認識装置
は、上述した構成だけでなく、連接規則検査部２６を具
えているため、予め定めた条件を満足する候補パスだけ
が記憶されるようになっている。連接規則検査部２６
は、第１文字コードと第２文字コードの連接関係が予め
設定した連接規則を満たす場合に、第１文字コードをパ
スメモリ６０に記録する手段である。この実施の形態で
は、第１文字コードおよび第２文字コードの各々の文字
種が同一である連接関係のときに、連接規則が満たされ
るように構成されている。連接規則としては、上述した
３つ文字種に関するルールが設定されている。

【００８３】これら第１指定部５０、第１文字読出部５
２、第２指定部５４、第２文字読出部５６および連接規
則検査部２６が相俟って動作することにより、連接規則
を満足する候補パスが作成できる。その動作は、グラフ
探索のアルゴリズムに基づくものである。以下、この動
作を、図１４のフローチャートに示した候補パス作成関
数を参照して説明する。

【００８４】候補パス作成関数 Funct（＃Ｃｉ，＃Ｓ
ｋ，Ｍｋ）は、切出し候補点＃Ｃｉと、候補文字＃Ｓｋ
と、その候補文字パタンの認識結果である文字コードＭ
ｋとを引き数とする関数である。始めにパスメモリ６０
をクリアしておき、初期値として＃Ｃｉ＝＃Ｃ０、＃Ｓ
ｋ＝＃Ｓ０、Ｍｋ＝ＮＵＬＬを設定しておく。この関数
の処理が開始されると、先ず、第１の引き数である＃Ｃ
ｉで指定される切出し候補点が、文字列パタンにおける
最後尾の位置であるかどうかの判別が、第１指定部５０
により行われる（図１４のＳ１８）。＃Ｃｉが最後尾の
位置すなわち最右端である場合には、＃Ｃｉを引き数と
する候補パス作成関数の処理は終了する。指定された切
出し候補点が最右端でない場合には、ループ１およびそ
の入子ループであるループ２の処理が実行される。

【００８５】ループ１の処理（図１４のＳ１９およびＳ
２６間の処理）は、切出し候補点＃Ｃｉの右側に位置す
る切出し候補点＃Ｃｊ（ｊはｊ＞ｉを満たす整数）のす
べてが、第１指定部５０により指定されるまで続行され
る（For each #Cj∈(Adj(#Ci#Cj)!=NULL) ）。また、ル
ープ２の処理（図１４のＳ２１およびＳ２５間の処理）
は、候補文字＃Ｓｋ＋１に対して求められた文字コード
（Mk+1∈（#Sk+1 の候補文字））が、ループの巡回ごと
に順次に１つずつ、全てが第１文字読出部５２により読
み出されるまで続行される。ここで、候補文字＃Ｓｋ＋
１は、切出し候補点＃Ｃｉおよび＃Ｃｊで指定される上
述の第１候補文字パタンを表す。この第１候補文字パタ
ンの選出は、第１指定部５０がセグメントテーブルを参
照して行う（図１４のＳ２０： #Sk+1←Adj(#Ci#Cj)
）。また、文字コードＭｋ＋１は、上述した第１文字
コードである。

【００８６】第１指定部５０の第１候補文字パタンの指
定および第１文字読出部５２の第１文字コードの読出し
に対し、第２指定部５４は、第１候補文字＃Ｓｋ＋１の
左側に隣接する候補文字＃Ｓｋを第２候補文字パタンと
して指定する。この指定は、座標メモリ２０を参照する
ことにより行える。そして、第２指定部５４は、第２文
字読出部５６に対して、第２候補文字＃Ｓｋに属する文
字コードＭｋを、第２文字コードとして文字コード用メ
モリ２２から読み出すように指示する。

【００８７】上述した第１および第２文字コードの読出
しは、１回のループにつき１組のペアが組まれて、ルー
プごとに異なるペアが作成され、最終的に全ての組合せ
が実現されるように行われる。そして、それぞれのペア
が連接規則検査部２６に入力される。連接規則検査部２
６は、入力された第１文字コードＭｋ＋１と第２文字コ
ードＭｋとが連接規則を満足するか否かの判別を行う
（図１４のＳ２２）。このようにして、全組合せの連接
関係が検査される。

【００８８】連接検査部２６の検査結果に応じて、次の
２通りのステップまたはに進む。先ず、連接規則
が満足されなかった場合には、ループ２内から外へ出
る。次に、連接規則が満足された場合には、第１文字
コードＭｋ＋１を候補パスとして加え、パスメモリ６０
に記録する（図１４のＳ２３）。そして、引き数とし
て、＃Ｃｊ、＃Ｓｋ＋１およびＭｋ＋１を代入した候補
パス作成関数の処理を開始する（図１４のＳ２４：#Cj,
#Sk+1,Mk+1→Funct(#Cj,#Sk+1,Mk+1) ）。このように、
候補パス作成関数を再帰的に呼び出す処理を行わせるこ
とにより、パスメモリ６０には、連接規則を満たした候
補パスが記録される。

【００８９】図１５に、上述した処理実行後のパスメモ
リ６０の内部状態を示す。図中上側に文字列パタン３０
を示し、図中下側には、２端子有向グラフの形で形成さ
れた候補パスの一部を示してある。尚、文字列パタン３
０の切出し候補点と、グラフの端子とを対応させてあ
る。この例の候補文字パタンの配列としては、＃Ｓ０、
＃Ｓ１、＃Ｓ２の配列と、＃Ｓ３、＃Ｓ２の配列とが考
えられる。前者の配列を構成するものとして、例えば、
「多、六、三」の候補パス（図１５の破線ｄ）がパスメ
モリ６０内に記録されている。また、「多、六、二」の
候補パス（図１５の破線ｅ）も記録されている。そし
て、後者の配列を構成するものとして、例えば、「弘、
三」の候補パス（図１５の破線ｆ）が記録されている。

【００９０】この図１５にも示されるように、この実施
の形態の連接規則を用いると、同一文字種の配列だけが
得られる（漢字の配列と、図１５には示していないが、
カタカナの配列とが得られる。）。また、認識対象とし
て氏名の文字列を考えているから、記号および数字に対
しては、規則が設けられていない。従って、氏名として
可能性のある候補パスだけが残り、候補パス数を削減す
ることができるから、分離エラーを低減させることが可
能である。

【００９１】＜最良結果の選択＞このステップの処理
は、最良結果選択部１８により行われる（図２のＳ７、
Ｓ８およびＳ９）。図１に示すように、最良結果選択部
１８は、評価値計算部６２と、切出し位置出力部６４と
を具えており、作成された候補パスの中から認識の結果
に基づき最良パスを選択する。

【００９２】上述の評価値計算部６２は、各候補パスの
評価を行う（図２のＳ７）。候補パスの評価は、その候
補パスを構成している文字コードの距離（相違度）の和
を算出することにより行われる。評価値計算部６２は、
文字コード用メモリ２２に格納されている各候補文字パ
タンの距離（相違度）を、パスメモリ６０に格納されて
いる候補パスに従い加算する。そして、距離の和を小さ
い順にソートする（図２のＳ８）。そして、切出し位置
出力部６４は、このソート結果から距離の和が最小の候
補パスを検出し、そのパスを最良パスとして出力する
（図２のＳ９）。切出し位置出力部６４は、切出し位置
と文字コードとを外部に出力する。

【００９３】図１５に示した候補パスの中では、「弘、
三」という候補パスが、距離が最小となるパスである。
従って、この候補パスが最良パスとして選択され、外部
のコンピュータ装置等に出力される。また、このように
最良パスが決定されたので、文字列パタン３０の切出し
位置は上述の切出し候補位置＃Ｃ０、＃Ｃ２および＃Ｃ
３として決定される。

【００９４】［第２の実施の形態］第２の実施の形態の
文字認識装置は、連接規則検査部２６に設定される連接
規則の内容と、候補パス作成部１６がパス長計数部６６
を具える点とが、第１の実施の形態の構成と異なる。従
って、異なる構成を主として説明し、重複する説明を省
略する。また、同じ構成には同じ番号を付して示す。ま
た、この実施の形態の文字認識装置の処理も、図２に示
したフローに従い行われるので、必要に応じて図２を参
照する。

【００９５】＜連接規則の入力＞図１６は、この実施の
形態で認識対象とする文字列パタンを示す。図１６に示
す文字列パタン３０は、住所を示す文字列パタンであ
り、「パークアベニュー１−２−３２」が手書きで記さ
れている。このような住所文字列パタンを認識する際に
は、図１７の表に示すような連接規則を、連接規則検査
部２６に設定するのが好適である。図１７（Ａ）に、第
１の実施の形態と同様である文字種連接規則（ルール
１）を示し、図１７（Ｂ）に、文字形状に係る連接規則
（ルール２）を示す。

【００９６】ルール１では、記号、英数字、カタカナ、
平仮名および漢字の５種類の文字種を想定している。そ
して、ルール１は、「隣接する候補文字は、同一の文字
種でなければならない」という規則である。このルール
は、多くの単語が同一の文字種の文字からなるというこ
とに基づいている。また、ルール２は、文字形状に関す
る規則であり、特に、横棒文字に関する規則である。す
なわち、記号および英数字の後にはハイフン「−」が、
カタカナおよび平仮名の後には長音「ー」が、漢字の後
には漢数字「一」がこなければならないという規則であ
る。住所を示す文字列であって、特に市町村以下の単語
は、アパート名と番地から構成されており、「〜ハイ
ツ」や「〜荘」のように、同一文字種あるいは単語を組
合せた複合語であることが多い。ルール２は、このこと
に基づいた規則である。

【００９７】以上説明した連接規則に基づいて、連接規
則検査部２６は動作する。そして、第１の実施の形態と
同様に、第１文字コードおよび第２文字コードの各々の
文字種が同一である連接関係のときに、連接規則が満た
されるように構成されている。また、この実施の形態で
は、第１文字コードが同形文字の分類に属する文字コー
ドであることを想定している。そして、この実施の形態
で対象とする同形文字は、ハイフン「−」、長音「ー」
および漢数字「一」等の横棒文字である。

【００９８】＜候補文字パタンの抽出＞候補文字パタン
の抽出は、第１の実施の形態と同様に行える。図１６に
示す文字列パタン３０には図示していないが、セグメン
ト＃Ｓ０とセグメント＃Ｓ１とが統合されて、新規セグ
メント＃Ｓ１６が生成される。また、セグメント＃Ｓ
０、＃Ｓ１および＃Ｓ２が統合されて、新規セグメント
＃Ｓ１７が生成される。尚、この実施の形態では、セグ
メントの統合処理時に用いる値Ｎとして１．０を用いて
いる。

【００９９】＜候補文字パタンの認識＞候補文字パタン
の認識結果の一部を、図１８に示す。図中左側に、セグ
メント＃Ｓ０を示し、図中右側の表に、セグメント＃Ｓ
０に対して得られた文字コードを、その順位および距離
と対応付けて示してある。このセグメント＃Ｓ０に対し
ては２個の文字コードしか該当するものがなかったが、
第１の実施の形態と同様に、相違度の小さい順に、上位
１０個の文字コードが求められるように構成してある。

【０１００】＜候補パスの作成＞次に、候補パス作成部
１６の動作につき説明する（図２のＳ６）。図１９のブ
ロック図に候補パス作成部１６の構成を示す。この実施
の形態の候補パス作成部１６は、パスメモリ６０を参照
し、そこに記録されているパス（文字コードの配列）の
長さ（文字コードの数）を計数する手段であるパス長計
数部６６を具えている。このパス長計数部６６は、一つ
の文字コードがパスメモリ６０に追記される度に、記録
されたパスの長さを計数し、最長のパスを選択する手段
である。以下、この候補パス作成部１６の動作を、図２
０に示す候補パス作成処理のフローチャートを参照して
説明する。尚、フロー中に現れる候補パス作成関数 Fun
ct（＃Ｃｉ，＃Ｓｋ，Ｍｋ）は、図１４に示したフロー
におけるステップ１９（Ｓ１９）からステップ２６（Ｓ
２６）を、この順に行う関数である。

【０１０１】図２０に示す候補パス作成処理を始める前
に、先ず、テーブル作成部５８によってセグメントテー
ブルが作成される。図１６に示した文字列パタン３０の
場合、図２１に示す表が得られる。尚、セグメント記号
と切出し候補点記号の＃を省略して表中に示してある。
また、空白のデータ枠内には、ＮＵＬＬが設定されてい
るものとする。そして、このセグメントテーブルを利用
して、候補パス作成処理が行われる。

【０１０２】最初に、パスメモリ６０をクリアにしてお
き（図２０のＳ２７）、また、初期値として＃Ｃｉ＝＃
Ｃ０，＃Ｓｋ＝＃Ｓ０，Ｍｋ＝ＮＵＬＬを設定しておく
（図２０のＳ２８）。そして、これら＃Ｃｉ、＃Ｓｋ、
Ｍｋを引き数とする候補パス作成関数 Funct（＃Ｃｉ，
＃Ｓｋ，Ｍｋ）の処理が開始する（図２０のＳ２９）。
前述したように、この作成関数は、図１４に示したステ
ップ１９からステップ２６を表す（図１４のＳ１９から
Ｓ２６）。

【０１０３】そして、作成関数の処理が終了すると、次
に、第１指定部５０は、切出し候補点＃Ｃｉが最右端か
否かを判別する（図２０のＳ３０）。この判別の結果、
＃Ｃｉが最右端の場合には、候補パス作成処理は終了す
る。＃Ｃｉが最右端ではない場合、次に、パス長計数部
６６が、パスメモリ６０内に記録されているパスの長さ
を計数する（図２０のＳ３１）。そして、この計数結果
において、最長のパスを選択し、そのパスの終端の位置
を＃Ｃｉとし、そのパスの終端の候補文字パタンを＃Ｓ
ｋとし、その候補文字パタンに属する文字コードをＭｋ
として（図２０のＳ３２）、再び作成関数 Funct（＃Ｃ
ｉ，＃Ｓｋ，Ｍｋ）の処理を開始させる（図２０のＳ２
９）。

【０１０４】以上の処理の結果、図２２に示す候補パス
が作成される。尚、図２２には、途中で成長が中断した
パスも示してある（終端を記号ｇ、ｈ、ｉで示す。）。
途中で中断したパスは、パス長計数部６６により最長パ
スとして選択されなかったパスである。この例では、最
終的に、始点ｊおよび終点ｋ間に形成された８本のパス
が、候補パスとして得られている。また、図２３には、
文字列パタンの切出し候補点と対応させて、２端子有向
グラフにして候補パスを示してある。

【０１０５】最良パスは、第１の実施の形態と同様にし
て、相違度の和が最小となるパスを選ぶことにより決定
できる。このように、パス長計数部６６により、その時
点での最長パスを優先的に成長させている。従って、途
中で途切れるパスすなわち途中で連接規則が満たされな
くなるパスを、作成過程で除外してゆくから、候補パス
数を低減させることができる。よって、アパート名等の
ように分離エラーが起きやすい文字列でも、誤認識せず
に正しい結果を導くことができる。

【０１０６】尚、この実施の形態では、同形文字として
横棒文字を取り上げたが、これに限らず、同形文字が、
数字「０」、英字「Ｏ」等の丸文字であってもよい。ま
た、同形文字が、数字「１」、英字「ｌ」等の縦棒文字
であってもよい。

【０１０７】［第３の実施の形態］第３の実施の形態の
文字認識装置は、連接規則検査部２６に設定される連接
規則の内容が、第１の実施の形態と異なっている。ま
た、図２４のブロック図に示すように、最良結果選択部
１８は、単語照合部６８を具えている。その他の構成
は、第１の実施の形態と同じ構成である。また、図２５
のフローチャートに、この実施の形態の文字認識装置の
動作フローを示す。

【０１０８】先ず、第３の実施の形態の連接規則につい
て説明する。この実施の形態では、図２６に示すような
住所、特に、町名や村名等を認識対象とする。図２６
に、入力画像の文字列パタン３０として、手書き文字の
「東浅川町」を示す。このような住所文字列パタンに
は、「町」や「村」等の文字が必ず出現する。しかし、
「町」は「田」と「丁」に分離しやすく、「村」は
「木」と「寸」に分離しやすく、分離エラーが起きやす
い。

【０１０９】このため、この実施の形態の連接規則検査
部２６は、第１文字コードと第２文字コードとが特定の
組合せのときに、第２文字コードをパスメモリ６０から
消去し、特定の組合せに対応する文字コードを第１文字
コードの代りにパスメモリ６０へ記録するように構成さ
れている。そして、前述の特定の組合せは、第２文字コ
ードを「田」とし、第１文字コードを「丁」としたとき
の組合せであり、この組合せに対応する文字コードを
「町」としている。図２７に、この実施の形態の文字種
連接規則を示す。「町」や「村」等は、住所等の文字列
においてキーとなる文字であるからキー文字とも呼び、
このキー文字に係る連接規則を特にキー文字連接規則と
も呼ぶ。そして、文字認識を行う際には、先ず、このキ
ー文字規則を連接規則検査部２６に入力する（図２５の
Ｓ３３）。以下、このキー文字規則を用いる場合の処理
につき説明する。

【０１１０】第１の実施の形態と同様にして、画像入力
を行い（図２５のＳ３４）、候補文字パタンの抽出すな
わちセグメントの抽出（図２５のＳ３５）およびセグメ
ントの統合（図２５のＳ３６）を行う。この実施の形態
では、セグメント統合処理に用いる定数Ｎとして１．２
を設定している。

【０１１１】続いて、候補文字パタンの認識を行う（図
２５のＳ３７）。図２８に、文字列パタン３０の認識結
果の一部を示す。この例では、最も相違度が小さい文字
コードだけを求めて文字コード用メモリ２２に記録す
る。

【０１１２】次に、候補パスの作成が行われる（図２５
のＳ３８）。先ず、テーブル作成部５８により、セグメ
ントテーブルが作成される（図２９）。そして、このセ
グメントテーブルを利用して、候補パスが作成される。
この実施の形態の候補パス作成関数 Funct（＃Ｃｉ，＃
Ｓｋ，Ｍｋ）の処理フローを図３０に示す。以下、この
関数につき説明する。

【０１１３】最初に、パスメモリ６０をクリアしてお
き、初期値として＃Ｃｉ＝＃Ｃ０、＃Ｓｋ＝＃Ｓ０、Ｍ
ｋ＝ＮＵＬＬを設定しておく。尚、この実施の形態の作
成関数の処理の一部は、第１の実施の形態の作成関数
（図１４）と重複する処理を行う。具体的には、図３０
に示すループ１の処理（図３０のＳ４１およびＳ４９間
の処理）の部分が重複している。しかしながら、このル
ープ１の処理中では、第１の実施の形態の処理と異なる
処理が挿入されているので、主として、その点につき説
明する。

【０１１４】ループ１の処理（図３０のＳ４１およびＳ
４９間の処理）は、切出し候補点＃Ｃｉの右側に位置す
る切出し候補点＃Ｃｊ（ｊはｊ＞ｉを満たす整数）のす
べてが、第１指定部５０により指定されるまで続行され
る（For each #Cj∈(Adj(#Ci#Cj)!=NULL) ）。また、ル
ープ２の処理（図３０のＳ４２およびＳ４８間の処理）
は、候補文字＃Ｓｋ＋１に対して求められた文字コード
（Mk+1∈（#Sk+1 の候補文字））が、ループの巡回ごと
に順次に１つずつ、全てが第１文字読出部５２により読
み出されるまで続行される。ここで、候補文字＃Ｓｋ＋
１は、切出し候補点＃Ｃｉおよび＃Ｃｊで指定される第
１候補文字パタンである。この第１候補文字パタンの選
出は、第１指定部５０がセグメントテーブルを参照して
行う（図３０のＳ４２： #Sk+1←Adj(#Ci#Cj) ）。ま
た、文字コードＭｋ＋１は、読み出された第１文字コー
ドである。

【０１１５】第１指定部５０の第１候補文字パタンの指
定および第１文字読出部５２の第１文字コードの読出し
に対し、第２指定部５４は、第１候補文字＃Ｓｋ＋１の
左側に隣接する候補文字＃Ｓｋを第２候補文字パタンと
して指定する。この指定は、座標メモリ２０を参照する
ことにより行える。そして、第２指定部５４は、第２文
字読出部５６に対して、第２候補文字＃Ｓｋに属する文
字コードＭｋを、第２文字コードとして文字コード用メ
モリ２２から読み出すように指示する。

【０１１６】上述した第１および第２文字コードの読出
しは、１回のループにつき１組のペアが組まれて、ルー
プごとに異なるペアが作成され、最終的に全ての組合せ
が実現されるように行われる。そして、それぞれのペア
が連接規則検査部２６に入力される。連接規則検査部２
６は、入力された第１文字コードＭｋ＋１と第２文字コ
ードＭｋとが連接規則を満足するか否かの判別を行う
（図３０のＳ４４）。このようにして、全組合せの連接
関係が検査される。

【０１１７】連接検査部２６の検査結果に応じて、次の
２通りのステップまたはに進む。先ず、連接規則
が満足されなかった場合には、第１文字コードＭｋ＋１
を候補パスへ追加し（図１４のＳ５０）、次に、引き数
として、＃Ｃｊ、＃Ｓｋ＋１およびＭｋ＋１を代入した
候補パス作成関数の処理を開始する（図３０のＳ４７：
#Cj,#Sk+1,Mk+1→Funct(#Cj,#Sk+1,Mk+1) ）。

【０１１８】次に、連接規則が満足された場合には、
第２文字コードＭｋを候補パスから削除し（図３０のＳ
４５）、第１文字コードＭｋ＋１を候補パスへ追加する
（図３０のＳ４６）。すなわち、第２文字コードＭｋを
パスメモリ６０から消去して、第１文字コードＭｋ＋１
をパスメモリ６０へ記録する。そして、引き数として、
＃Ｃｊ、＃Ｓｋ＋１およびＭｋ＋１を代入した候補パス
作成関数の処理を開始する（図３０のＳ４７：#Cj,#Sk+
1,Mk+1→Funct(#Cj,#Sk+1,Mk+1) ）。このように、候補
パス作成関数を再帰的に呼び出す処理を行わせることに
より、パスメモリ６０には、連接規則（キー文字規則）
を満たした候補パスが記録される。

【０１１９】図３１に、候補パスの作成結果を示す。図
３１には、図中上側に文字列パタン３０を示し、図中下
側に、文字列パタン３０の切出し候補点と対応させた２
端子有向グラフの形で候補パスを示してある。但し、キ
ー文字規則を満たさないパスも共に示してある。

【０１２０】次に、これら候補パスの中から最良パスを
選択する。最良結果選択部１８は、このための単語照合
部６８と評価値計算部６２とを具えている。この例で
は、単語照合部６８が候補パスと単語辞書との照合を行
い（図２５のＳ３９）、評価値計算部６２は、候補パス
と同一の単語が辞書中に存在した場合には評価値として
「１」を、その候補パスに対して与える。また、候補パ
スと同一の単語が辞書中に存在しない場合には評価値と
して「０」を、その候補パスに対して与える。そして、
切出し位置出力部６４は、「１」が付与された候補パス
を最良パスとして、その切出し位置と文字コードとを外
部に出力する（図２５のＳ４０）。図３１には、候補パ
ス作成結果を文字列パタン３０と共に示してある。この
例では、図３１に示す候補パスｌが住所辞書内にある単
語と同一であったので、これを最良パスとして選択して
いる。

【０１２１】以上説明したように、この実施の形態で
は、キー文字を設定し、これに関する連接規則を設定す
ることにより、分離しやすいキー文字を確実に認識さる
ことができる。よって、文字列パタンを正しく認識する
ことができる。また、これらキー文字は、住所を認識す
る際に重要な文字であるから、これを正しく認識するこ
との意義は大きい。また、キー文字を正しく認識できれ
ば辞書の検索範囲を制限できる等の効果も奏する。

【０１２２】尚、キー文字として「町」を設定するに限
らず、「村」を設定してもよい。この場合には、前述し
た特定の組合せは、第２文字コードを「木」とし、第１
文字コードを「寸」としたときの組合せであり、この組
合せに対応する文字コードを「村」とすればよい。

【０１２３】

【発明の効果】この発明の文字認識方法および文字認識
装置によれば、文字列パタンにおいて隣接する関係を有
した候補文字パタンに対応する文字コードを、文字コー
ド用メモリからそれぞれ読み出して、互いの連接関係を
調べることにより、候補パスを構成する文字であるかど
うかを判断することができる。従って、適当に連接規則
を設定すれば、文字列パタンの認識を従来より正確に行
えるようになる。

【０１２４】また、この発明の文字認識方法および装置
の好適な実施例によれば、同一文字種の文字コードで構
成されるような文字列が認識結果として出力される。こ
のときに設定した連接規則は、姓名等のように、同一の
文字種で表される場合が多い文字列パタンを認識する場
合に有効である。

【０１２５】また、この発明の文字認識方法および装置
の好適な実施例によれば、文字列パタンにおいて連続す
る位置関係にある２つの文字コードの両者が、特定の文
字コードである場合に、これら文字コードの代りに、予
め設定しておいた文字コードを、候補パスを構成する文
字としてパスメモリに記録する。従って、認識対象の文
字列パタンに多く含まれる文字であり、その文字が、２
つの部分に分離しやすく、かつ分離された部分自体が文
字として成り立つような場合には、上述した様に、この
文字を特定の組合せに対応する文字コードとして予め設
定しておくことにより、分離エラーを回避でき、誤認識
が起きにくくなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態の文字認識装置の構成を示す
図でる。

【図２】第１の実施の形態の文字認識フローを示す図で
ある。

【図３】第１の実施の形態の文字種連接規則を示す図で
ある。

【図４】第１の実施の形態の入力画像を示す図である。

【図５】第１の実施の形態の統合前のセグメント座標テ
ーブルを示す図である。

【図６】実施の形態のセグメント統合部の構成を示す図
である。

【図７】第１の実施の形態のセグメント統合処理を示す
図である。

【図８】セグメント間距離の定義の説明に供する図であ
る。

【図９】第１の実施の形態の統合後のセグメント座標テ
ーブルを示す図である。

【図１０】第１の実施の形態の文字認識結果を示す図で
ある。

【図１１】第１の実施の形態の各候補文字の認識結果を
示す図である。

【図１２】第１の実施の形態の候補パス作成部の構成を
示す図である。

【図１３】第１の実施の形態のセグメントテーブルを示
す図である。

【図１４】第１の実施の形態の候補パス作成関数の処理
を示す図である。

【図１５】第１の実施の形態の候補パス作成結果を示す
図である。

【図１６】第２の実施の形態の入力画像を示す図であ
る。

【図１７】第２の実施の形態の文字種連接規則を示す図
である。

【図１８】第２の実施の形態の文字認識結果を示す図で
ある。

【図１９】第２の実施の形態の候補パス作成部の構成を
示す図である。

【図２０】第２の実施の形態の候補パス作成処理を示す
図である。

【図２１】第２の実施の形態のセグメントテーブルを示
す図である。

【図２２】第２の実施の形態のルール適用と候補パス作
成の説明に供する図である。

【図２３】第２の実施の形態の候補パス作成結果を示す
図である。

【図２４】第３の実施の形態の文字認識装置の構成を示
す図である。

【図２５】第３の実施の形態の文字認識フローを示す図
である。

【図２６】第３の実施の形態の入力画像を示す図であ
る。

【図２７】第３の実施の形態の文字種連接規則を示す図
である。

【図２８】第３の実施の形態の文字認識結果を示す図で
ある。

【図２９】第３の実施の形態のセグメントテーブルを示
す図である。

【図３０】第３の実施の形態の候補パス作成関数の処理
を示す図である。

【図３１】第３の実施の形態の候補パス作成結果を示す
図である。

【符号の説明】

１０：画像入力部 １２：候補文字パタン抽出部 １４：文字認識部 １６：候補パス作成部 １８：最良結果選択部 ２０：座標メモリ ２２：文字コード用メモリ ２４：制御部 ２６：連接規則検査部 ２８：文字種連接規則 ３０：文字列パタン ３２：画像メモリ ３４：セグメント抽出部 ３６：セグメント統合部 ３８：第１座標読出部 ４０：第２座標読出部 ４２：距離値検出部 ４４：比較部 ４６：生成部 ４８：書込部 ５０：第１指定部 ５２：第１文字読出部 ５４：第２指定部 ５６：第２文字読出部 ５８：テーブル作成部 ６０：パスメモリ ６２：評価値計算部 ６４：切出し位置出力部 ６６：パス長計数部 ６８：単語照合部

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 （ａ）認識対象の文字列パタンから連続
   した複数個の候補文字パタンを抽出すると共に、その位
   置情報を座標メモリに記録するステップと、（ｂ）前記
   抽出した候補文字パタンを認識して適当数の文字コード
   を求め、該文字コードを文字コード用メモリに記録する
   ステップと、（ｃ）前記記録した位置情報に基づいて前
   記記録した文字コードを配列させ、候補パスを作成する
   ステップと、（ｄ）前記作成した候補パスの中から、前
   記認識の結果に基づき、最良パスを選択するステップと
   を含む文字認識方法において、 前記（ｃ）ステップは、 （ｃ１）前記抽出した候補文字パタンを第１候補文字パ
   タンとして指定するステップと、 （ｃ２）前記第１候補文字パタンに対して求めた前記文
   字コードを第１文字コードとして前記文字コード用メモ
   リから読み出すステップと、 （ｃ３）前記記録した位置情報に基づいて、前記第１候
   補文字パタンに隣接する候補文字パタンを第２候補文字
   パタンとして指定するステップと、 （ｃ４）前記第２候補文字パタンに対して求めた前記文
   字コードを第２文字コードとして前記文字コード用メモ
   リから読み出すステップと、 （ｃ５）前記第１文字コードと前記第２文字コードの連
   接関係が予め設定した連接規則を満たす場合に、前記第
   １文字コードをパスメモリに記録するステップとを含
   み、 前記（ｃ１）ステップから（ｃ５）ステップを繰り返し
   行うことにより前記パスメモリに記録される文字コード
   の配列を前記候補パスとすることを特徴とする文字認識
   方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の文字認識方法におい
   て、 前記第１文字コードおよび前記第２文字コードの各々の
   文字種が同一である連接関係のときに、前記連接規則が
   満たされることを特徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の文字認識方法におい
   て、 前記第１文字コードが同形文字の分類に属する文字コー
   ドであることを特徴とする文字認識方法。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の文字認識方法におい
   て、 前記同形文字は、ハイフン「−」、長音「ー」、漢数字
   「一」等の横棒文字であることを特徴とする文字認識方
   法。
5. 【請求項５】 請求項３に記載の文字認識方法におい
   て、 前記同形文字は、数字「０」、英字「Ｏ」等の丸文字で
   あることを特徴とする文字認識方法。
6. 【請求項６】 請求項３に記載の文字認識方法におい
   て、 前記同形文字は、数字「１」、英字「ｌ」等の縦棒文字
   であることを特徴とする文字認識方法。
7. 【請求項７】 請求項１に記載の文字認識方法におい
   て、 前記第１文字コードと前記第２文字コードとが特定の組
   合せのときに、前記第２文字コードを前記パスメモリか
   ら消去し、前記特定の組合せに対応する文字コードを前
   記第１文字コードの代りに前記パスメモリへ記録するこ
   とを特徴とする文字認識方法。
8. 【請求項８】 請求項７に記載の文字認識方法におい
   て、 前記特定の組合せは、前記第２文字コードを「田」と
   し、前記第１文字コードを「丁」としたときの組合せで
   あり、該組合せに対応する文字コードを「町」としたこ
   とを特徴とする文字認識方法。
9. 【請求項９】 請求項７に記載の文字認識方法におい
   て、 前記特定の組合せは、前記第２文字コードを「木」と
   し、前記第１文字コードを「寸」としたときの組合せで
   あり、該組合せに対応する文字コードを「村」としたこ
   とを特徴とする文字認識方法。
10. 【請求項１０】 請求項１に記載の文字認識方法におい
    て、 前記候補文字パタンの抽出は、 （ａ１）前記文字列パタンの黒ブロック領域をセグメン
    トとして抽出し、該セグメントの位置座標を前記座標メ
    モリに記録するステップと、 （ａ２）前記抽出したセグメント同士を各々の位置座標
    に基づいて統合して新規セグメントを生成し、該新規セ
    グメントの位置座標を前記座標メモリに追記するステッ
    プとを以て行い、 前記（ａ１）ステップおよび（ａ２）ステップの実行に
    より前記座標メモリに記録された前記セグメントおよび
    新規セグメントの位置座標を、前記候補文字パタンの位
    置座標としたことを特徴とする文字認識方法。
11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の文字認識方法にお
    いて、 前記新規セグメントの生成は、 前記記録したセグメント＃Ｓｎ（ｎは整数）の位置座標
    を、前記座標メモリから読み出すステップと、 前記セグメント＃Ｓｎとは別のセグメント＃Ｓｋ（ｋは
    整数）の位置座標を、前記座標メモリから読み出すステ
    ップと、 セグメント＃Ｓｎおよびセグメント＃Ｓｋ間の距離値Ｄ
    _nkを前記読み出した各々の位置座標から求めるステップ
    と、 前記文字列パタンの行高さＬの定数ｅ（ｅは正の実数）
    倍と前記求めた距離値Ｄ_nkとを比較するステップと、 該比較の結果がＤ_nk≦ｅ・Ｌのときに、セグメント＃Ｓ
    ｎと、セグメント＃Ｓｋと、これらセグメント間のセグ
    メントとを統合して前記新規セグメントを生成するステ
    ップとを以て行うことを特徴とする文字認識方法。
12. 【請求項１２】 認識対象の文字列パタンを含む原画像
    を読み取り、該原画像を格納する画像メモリを具えた画
    像入力部と、前記文字列パタンから連続した複数個の候
    補文字パタンを抽出すると共に、その位置情報を座標メ
    モリに記録する候補文字パタン抽出部と、前記抽出され
    た候補文字パタンを認識して適当数の文字コードを求
    め、該文字コードを文字コード用メモリに記録する文字
    認識部と、前記記録された位置情報に基づいて前記記録
    された文字コードを配列させ、候補パスを作成する候補
    パス作成部と、前記作成された候補パスの中から、前記
    認識の結果に基づき、最良パスを選択する最良結果選択
    部とを具える文字認識装置において、 前記候補パス作成部は、 前記抽出された候補文字パタンを第１候補文字パタンと
    して指定する第１指定部と、 前記第１候補文字パタンに対して求められた前記文字コ
    ードを第１文字コードとして前記文字コード用メモリか
    ら読み出す第１文字読出部と、 前記記録された位置情報に基づいて、前記第１候補文字
    パタンに隣接する候補文字パタンを第２候補文字パタン
    として指定する第２指定部と、 前記第２候補文字パタンに対して求められた前記文字コ
    ードを第２文字コードとして前記文字コード用メモリか
    ら読み出す第２文字読出部と、 前記第１文字コードと前記第２文字コードの連接関係が
    予め設定した連接規則を満たす場合に、前記第１文字コ
    ードをパスメモリに記録する連接規則検査部とを具える
    ことを特徴とする文字認識装置。
13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記第１文字コードおよび前記第２文字コードの各々の
    文字種が同一である連接関係のときに、前記連接規則が
    満たされることを特徴とする文字認識装置。
14. 【請求項１４】 請求項１３に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記第１文字コードが同形文字の分類に属する文字コー
    ドであることを特徴とする文字認識装置。
15. 【請求項１５】 請求項１４に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記同形文字は、ハイフン「−」、長音「ー」、漢数字
    「一」等の横棒文字であることを特徴とする文字認識装
    置。
16. 【請求項１６】 請求項１４に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記同形文字は、数字「０」、英字「Ｏ」等の丸文字で
    あることを特徴とする文字認識装置。
17. 【請求項１７】 請求項１４に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記同形文字は、数字「１」、英字「ｌ」等の縦棒文字
    であることを特徴とする文字認識装置。
18. 【請求項１８】 請求項１２に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記連接規則検査部は、前記第１文字コードと前記第２
    文字コードとが特定の組合せのときに、前記第２文字コ
    ードを前記パスメモリから消去し、前記特定の組合せに
    対応する文字コードを前記第１文字コードの代りに前記
    パスメモリへ記録する手段であることを特徴とする文字
    認識装置。
19. 【請求項１９】 請求項１８に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記特定の組合せは、前記第２文字コードを「田」と
    し、前記第１文字コードを「丁」としたときの組合せで
    あり、該組合せに対応する文字コードを「町」としたこ
    とを特徴とする文字認識装置。
20. 【請求項２０】 請求項１８に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記特定の組合せは、前記第２文字コードを「木」と
    し、前記第１文字コードを「寸」としたときの組合せで
    あり、該組合せに対応する文字コードを「村」としたこ
    とを特徴とする文字認識装置。
21. 【請求項２１】 請求項１２に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記候補文字パタン抽出部は、 前記文字列パタンの黒ブロック領域をセグメントとして
    抽出し、該セグメントの位置座標を前記座標メモリに記
    録するセグメント抽出部と、 前記抽出されたセグメント同士を各々の位置座標に基づ
    いて統合して新規セグメントを生成し、該新規セグメン
    トの位置座標を前記座標メモリに追記するセグメント統
    合部とを具え、 前記座標メモリに記録された位置座標を前記候補文字パ
    タンの位置座標として抽出することを特徴とする文字認
    識装置。
22. 【請求項２２】 請求項２１に記載の文字認識装置にお
    いて、 前記セグメント統合部は、 前記記録されたセグメント＃Ｓｎ（ｎは整数）の位置座
    標を、前記座標メモリから読み出す第１座標読出部と、 前記セグメント＃Ｓｎとは別のセグメント＃Ｓｋ（ｋは
    整数）の位置座標を、前記座標メモリから読み出す第２
    座標読出部と、 セグメント＃Ｓｎおよびセグメント＃Ｓｋ間の距離値Ｄ
    _nkを前記読み出された各々の位置座標から求める距離値
    検出部と、 前記文字列パタンの行高さＬの定数ｅ（ｅは正の実数）
    倍と前記求められた距離値Ｄ_nkとを比較する比較部と、 該比較の結果がＤ_nk≦ｅ・Ｌのときに、セグメント＃Ｓ
    ｎと、セグメント＃Ｓｋと、これらセグメント間のセグ
    メントとを統合して前記新規セグメントを生成する生成
    部と、 前記生成された新規セグメントの位置情報を前記座標メ
    モリに追加して記録する書込部とを具えることを特徴と
    する文字認識装置。