JPS5848182A - 文字認識後処理方式 - Google Patents

文字認識後処理方式

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JPS5848182A
JPS5848182A JP56147315A JP14731581A JPS5848182A JP S5848182 A JPS5848182 A JP S5848182A JP 56147315 A JP56147315 A JP 56147315A JP 14731581 A JP14731581 A JP 14731581A JP S5848182 A JPS5848182 A JP S5848182A
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JP
Japan
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characters
character
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dictionary
Prior art date
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Pending
Application number
JP56147315A
Other languages
English (en)
Inventor
Yoshihisa Fujii
敬久 藤井
Hideaki Sugawara
菅原 秀明
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Publication date
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Publication of JPS5848182A publication Critical patent/JPS5848182A/ja
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/24Character recognition characterised by the processing or recognition method
    • G06V30/242Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は文字線繊後処理方式に関するものであって、特
に人力文字に対する認識結果と率語辞薔とのマツチング
にもとづく後処理において、単饋辞誓を階層化しておき
、照会を階層単位に行なうようにして誤変換の少ない後
処理方式を実現できるようにした文字線繊後処理方式に
関するものである〇 単#I#蕾を便用した文字g**処理方式は、ガ先は第
1図に示す如きものが提案されて−ゐ。すなわち、認繊
部lにおいて入力文字の′#4R抽出を行ない、各入力
文字毎に標準)(ターン辞瞥からその一識頑位に応じて
例えば第5tilt位までの文字を出力し、これらを単
語辞蕾から頴次耽出された単一と照会をとり、もつとも
マツチング匿の尚−単一を出力するようにしている。
例えば、il1図において、4i5道府県名の記入領域
に3個の文字の記入されたデータ入力用紙(図示省略)
を先ずg繊部lのIN欄部分で耽取り、これをその特徴
抽出部分で特徴抽出し、この結果。
標準パターンi!##(図示省略)からm1ll胞位〜
第5−位まで°の憫補文字が選出されて、又字マトリク
ス2に出力される。いま11111誉目の入力文字に対
しては、第1願位〜第5順位として「営、官。
宮、受、愛」が出力され、第2喬鑓の人力文字に対して
al[ljl[位〜gs順位として「城、崎−埼、峠地
」が出力され、$113番目の人力文字に対しては@l
順位〜II5順位として「具2県、目、且、旦」が出力
される。そしてこの場合は単#辞書として都道府県辞書
、4が使用されるが、この都道府県°辞書4から先ず「
北海道」がa出され、単一マジチン゛グ部5で前記I&
I繊部lから出力された候補・文字とマツチングを行な
う。この場ゝ合、単一辞書との照合で簡単な例を示すと
、まず、単語辞書「北海道」の1111番目の文字「北
」とlII目の候補文字「営、富、富、受、愛」とマツ
チングする。単一辞書の2誉目、311目の文字とも同
様に行なう。このようにして都道府県辞書4かも11!
出された単一の各文字とill順位〜第5願位の候補文
字とを順次照会する。そして都道府県辞書4から続出さ
れた「北海道」〜「沖縄系」の単一のうち、もっともマ
ツチングのとれた単一を入力文字の絖取出ヵとして、出
力するものである。
ところが、この場合、「宮城系」については。
第1番目の文字「宮」は、照合対象である@l喬目の、
第3顔位の候補文字とマツチングし、第2番目の文字「
城」#′i第2誉目の第1順位の候補文字とマツチング
し。
た照会対象である第3番目の第2順位の候補文字とマツ
チングするので、この「宮城系J[)文字ともそれぞれ
の照合対象の1つとマツチングがとれるζどになる・そ
して「宮崎系」についても同様に各文字ともそれぞれの
照合対磯の候補文字の1つとマツチングがとれることに
なる。この結果。
−縁部lから、第1図の如き候補文字が出力されたと禽
、入力−文字が「宮城系」であるか「宮崎系」であるか
識別する仁とかで右ないとい1問題が存在する。
したかつ?を発明はこのような問題を改善するために単
錯辞蓄を階層構造としておき、ある階層での単一との照
会を行なっても決定できな一壱合には次の階層における
照会を台ない、その結果にも、とづ吉先の階層の照会結
果を決定するようにした文字f!職後後処理方式提供す
ることを目的とする。そしてこのために本発明における
文字ga後処理方式で社、入力文字の特徴を抽出して標
準バ°゛ターン文字との類似性を演算し複数の候補文字
を出力する認識手段を具備する文字認識装置にj#−て
、あらかじめf&碌された単一を階層構成で保持する単
語辞書、と、入力文字の上位階層部と下位階層部に応じ
て候補文字を出力する認識手段と、前起登録単−と前妃
候補文字七を順次照会する#A会手段を設けるとともに
、前記入力文字の上位階層部の候補文字と前記単一辞書
の上位階層単語を照会し0次ぎに下位階層部の候補文字
と下位階層部。
−を照合するようにしたことを特徴とする@本発明を一
実施例にもとづ禽詳述するに先立ち。
本発明の―作原現を第2図にもとづ禽簡単に説明する。
例えは住所録等を作成する場合、住所として都道府県名
、布部名、町村名・・・等を記載する。したがって入力
用紙の道都府県名記人事項が明確に識別できないとき、
布部名をみることによりこれが識別できることが非常に
多い。例えば「百城県」か「宮崎系」か識別できないと
きに市鄭名が「仙台市−」であればC1れにより「宮城
系」であることを識別できる。すなわち、第2図におい
て、都道府県名の候補文字と都道府県辞書Aとを比較し
て。
都道府県名が一意に決定できな一暮合には、市祁名の候
補文字を「−宮城系」に崗する布部辞誉Bおよび「宮崎
系、」に関する布部辞書Cと熱会し、その結果得られた
「仙台市」とのマツチングにもとづき都道府県名におけ
る人力文字を「宮城系」と識別するものである。
本発明の一実施例を第3図にもとづ吉説明する。
図中、l嬬OC凡の如自d11!織部であって、入力文
字をこれに応じた電気的信号に変換する観測回路と、そ
の入力文字の特徴抽出を行なう特徴抽出回路と、標準パ
ターン文字が格納されて−る標準パターン辞書と、前記
、入力文字の特徴を識別して標準パターン辞蕾に格納さ
れている標準パターン文字との距離を求めてその距離の
近いものを複数文字出力する識別回路等を有するもので
ある。
2は文字マトリクス・レジスタであって、認識部lから
出力された複数の順位(第2図ではII5順位)の価補
文字が保持されるものである。文字マトリクス・レジス
タ2は区分2−1および区分2−2に艷けられ9区分2
−1に轄階層の上位の候補文字、ガえば都道府県に対す
る候補文字が保持され1区分、2−2には下位の階層の
候補文字゛。
例えば布部に対する候補文字が保持される。
3は順位レジスタであって、マツチング回路6からの制
御信号にもとづ富区分2−1あるいは区分2−2の候補
文字を順次読出してセットするものである。
6はマツチング回路であって単鎖辞書7から順次読出し
た単一と順位レジスタ3から伝達された候補文字とのマ
ツチングを行ない、そのマツチング結果を出力するもの
である。
単一辞書7は各棟の分類された単一が格納されているフ
ァイルであって9例えば都道府県辞書。
県別市、!辞1F4!が格納されているものである。
8fi−fツチング結果出力部、9は結果判定回路。
lO鉱判別基準部であ2て結果判定回路9における判定
に始する閾値を定めるものであり、マツチング−結果の
もつとも上位のものであってもこの閾値で定めた一!に
度まで達しな一場合にはこれを°出力しないようにする
ものである。
11tiM補単語レジスタであって、#1果判定回路9
にて識別の結果、複数の同一マツチング度の候補単語が
あると自、これらの複数の候補単語を保持するレジスタ
である。そして12鉱出力レジスタである。
次に83図の動作について詳述する。
(リ 172を都道府県区分および布部区分における入
力文字がu@tM lで特徴抽出されてその標準パター
ンとのwli鳩が求められる。その結果都道府県区分に
おけるal1着目の入力文字に対しては、第1Jl1位
〜第5@位の候補文字として「信」、「盲」。
「富」、「受」、「愛」が出力され、1124目の入力
文字に対してはIII願位〜al15斌位の候補文字と
して「城」、「−崎」、「埼」、「峠」、「地」が出力
され、$1311目の入力文字に対しては、第1J1位
〜第5順位の候補文字として「具」、「県」−「目」、
「且」、「旦」が出力される。また布部区分における第
1誉目の入力文字に対しては、第1臘位〜11g571
位の候補文字として「仙」、「徒」。
「作」、「イ且」、「但」が出力され、第2番目の人力
文字に対して!、#11顔位〜第5職位の候補文字とし
て「弁」、「台」、「且」、「百」、「合」・が出力さ
れ、第311目の入力文字に対して轄第り′順位=*S
臘位の候補文字として「市」、「巾」、。
「テ」、「キ」、「中」が出力される。そして前記都道
府県区分の各候補文字嬬文字!トリクス・レジスタ2の
区分2−1゛にセットされ、前記布部区分の各候補文字
嬬区分2.−2にセットされる。
(8)  こめようにして認識部lから文字y)リクス
・レジスタ2に前記各候補文字がセットされたのち、順
位レジスタ3に先ずr賞槙具」がセットされ、単−辞I
F7の都道府県辞書から先ず「北海道」が読出される。
そしてそれぞれ第14目の文≠−1川士゛@2誉目の文
字同士、ms6目の文字同士のマツ、チンlがマツチン
グ回路6で行なわれる。
この場合、「北海道」の第1番目の文字「北」と第1喬
目の候補文字「営、盲、富、受、愛」 とマツチンゲル
、次に第211目、第3喬目の文字と同様にマツチング
する。このようこして「北海道」と餠補文字とのマツチ
ングが行なわれたと古、「北海道」に対するマツチング
状態、つまり「北海道」社区分2−1の候補文字と不一
致であることを示す数値9例えばl”0OOJな出力し
、これがマツチング結果出力部8で保持される。これは
3つの「0.」は3つの文字については不一致であり、
′このようにして゛「北海道」とのマツチングが終了し
たとき、マツチング回路6社都道府県辞書から「青森県
」を読出して、同様のマツチング番台なう。この場合に
は第3番目の「県」が一致するのでroolJと−うマ
ツチング結果がマツチング結果出力部8に出力される。
仁のようにして都道府県辞書からII1次都道府県名が
出力されて前記の即自マツチングが行なわれる0そして
このマツチング状悪が結果判定回路9により判別され、
もつともiツチング状膳のよ−ものが選択される。この
とき1判別基準部10からは、fl見は文字存在部分に
お−で2文字以上の一致を必要とすると一つような閾値
(あ多vhg″rlJの数が3)が設定されており、マ
ツチング状悪の最高のものでもこの閾値に達しな−限り
結果判定回路9から出力は得られない。
ところで纂、3図の場合には、都道府県辞書か′ら続出
された「宮城系」と「宮崎系」がそれぞれ各文字′とも
マツチングするのでオール「l」とな・す。
これらの2つが候補単語レジスタ11に保持される。そ
して結果判定回路9社複数の候補単語が存在し特定の1
つを選択できなかった仁とと、その複数の候補単語が「
宮城系」と「宮崎系」であることを報告する0 (s)  Cれによりマツチング回路6社単鎖辞書7か
ら先°ず宮城系の布部辞書をi1!出して先ず単語「仙
台市」と文字!トリクス・レジスI2の区分2−2に保
持されている布部区分の候補文字な前1i3都道府系辞
臀の場合と同様にしてマツチングをとる。そして宮城系
の布部辞書より順次読出された単一「仙台市」−「石巻
型」・・・とのマツチングが行なわれ、そのマツチング
結果がマツチング結果出力部8に出力される。このよう
にして宮城系の布部辞普より読出された6単語に対する
マツチングが終了したあとで宮崎系の布部辞書より順次
gtH1*れる単一「宮崎市」、「串関市」・・・につ
いて11i3様のマツチングが行なわれ、これらの脅ツ
チング結果がマツチング結果出力部8に出力される。
(4)  こ−のようにして宮城系と宮崎系との布部辞
書から続出された台率−に対するマツチング結果が結果
判定回路9で判定され、単語「仙台市」についてはその
すべての文字が候補文字のいずれかとマツチングが得ら
れるものの、他のもの辷ついてはこのような緒条が得ら
れないことがわかる。
これにより8人力文字のうちその布部区分が「仙台市」
であることがわかり、これより都道府県区分が宮城系で
あることがg繊で吉る。これにより出力レジスタ1.2
に蝶「g城県」、「仙台市」が出力あれることになる。
このようにして本発明で轄下位の両層の識別結果にもと
づき上位の階層の識別を行なうことができる。
勿論本発明では下位の階層の識別結果のみを利用するも
ので鉱なく、単鎖辞書を階層構造としたところに大吉な
特徴が存在する。すなわち、第4m←)に示す如自入力
文字が存在し、これを−威した結果第411←)に示す
如き候補文字が得られるとき、まず114図0に示す如
く、第1階層としての都道府県辞書とマツチングをとり
、Cの結果得られた「、秋田系」にもとづき、゛第2階
層としての秋田系の布部辞書とマツチングをとる。この
結果「秋田型」が候補文字と完全にマツチングが得られ
るので、その布部区分の入力文字が「秋田型」であるこ
とが簡単に得られる。このように単鎖辞書を階層構造と
することにより、認識結果に対す暮後処理を高速化、簡
単化することがで禽る。
本発明の他の実施例をms図〜第7図にもとづ富説明す
る。
ガえは帳票C住所を記入する場合、通常は先ず都道府県
名を書富次に市扇名を記入する0このと*、ms図(至
)に示す如く、都道府県区分部6と布部記人部すに枠が
肥大してあり、これに文字を記入す−ることが多−0こ
のような場合、lllIs図←)のように県とか市を省
略して記入する場合が多−〇したがってこのような場合
、すなわち入力文字が2文字の場合(枠外印刷文字はd
Laらな−ものとする)e igs図(至)に示す認識
結果を都道府県辞書および布部辞書と照′会する。この
と倉入力文字が2文字の場合には、$16図←)に示す
如く、まず都、道府県辞書の2文字のものと照合するが
、−実際に紘2文字のもの轄存在しな−ので、照合せず
0次に3文字の都道府県区分で最後の1文字、つまり「
都、道、府、系」の部分を省略した2文字との照合を行
なう。
例えば人力文字が第5図に)に示す如く、3文字の場合
には、3文字目が「都」、「道」−「府」−「県」、(
ある−紘「市」、「郡」)の−ずれか。
ある−鉱「朧児島」、「神奈川」のように4文字構成の
単鎖の3文字目なのかの判別かで書ないので、3文字入
力のものに対しては3文字構成の単一につ−ではその全
部と、また4文字構成の単語につ−ではそのII4番目
の文字を省略した3文字とそれぞれマツチングを行なう
。このと゛禽都道府県辞書および布部辞書蝶文字数の小
さ一臘(ある−社大11−順)に同一文字数の単語をま
とめておく。このように人力文字数に一定数(住所の場
合では+1)だけ拡張した数を基準として後46場を行
なうことJより、エーザーが例えば「県」、「府」等・
の文字の存在を意識しなくとも照合を行シ、うCとがで
きる。
1171i1iに仁の場合の実施例構成を示す。
図中、他図と同符号部は同一部分を示す。1′は認識部
であって113図における認識部lに対応するものであ
るが、入力文字数を示す文字数信号を出力するように構
成されて−る。6′社!ツチング回路であって、 11
113図における7ツチング回路6に対応するものであ
るが、gS図および116図に航明した如く、入力文字
数に応じた照合を行なうように構成されている。13は
文字数制御部であって1文字数値号にもとづきマツチン
グ回路6′における照会字数を制御する制御信号を出力
するものである−0 馳まm織部1′において帳票に記入された都道府県辞書
壽よび布部区分からそれぞれ2文字の入力文字を読取り
、これをg威した結果、第7図の文字マトリクス・レジ
スタ2に示した如き候補文字が出力され、同時に文字数
制御部13に対−して都道府県区分および布部区分の記
入文字数社それぞれ2であることが伝速される。
これにより9文字数制御部13はマツチング回路6″に
対し、単語辞書7の都道府県辞書から出力された単語の
うち、3文字構成のものについては−It、て蛾初の2
文字のみの一照会を行な−、°そのマツチング結果をマ
ツチング結果出力部8に出力させる。このマツチング結
果が結果判定回路9で判定され、そのマツチング度が最
高のものが複数。
(例木ば「宮城系」と「宮崎系」)あれd1次に布部辞
−に対して、同様の照合を行な−、その1つを選択する
ものである。勿−9旬間基準部10に鱈しては文字数に
応じた閾値を設定するよう構成し、これを文字数制御部
13かもの制御信号に応じて制御する仁ともできる。
以上説明の如く0本発明によれば単一辞書を階層構造に
するとともに、各階層毎に文字数の小さい順(ある−は
大きい順)に並べられた構造とし。
単一の照会蝶谷階層毎に入力文字数に対応する部分につ
いて行、なうので高速な後処理を行なうごとがり能とな
る。しかもある階層で複数の候補単一が存在したときそ
の次の階層に対するマツチ、ングにもとづ禽、前記複数
の候補単一の1つを選択することがで自る。さらに入力
文字と単語辞青との照会を、拡張された文字数を基準に
して後処理を行なうCとも可能であり、「都」、「県」
、r市」といった特定の文字の存在を意識しなくとも照
合することがで禽る。
【図面の簡単な説明】
第1図は後処理における問題点の説明図、 882図は
本発明の動作原理の説明図、第3図は本発明の一実施例
構成図、第4図は本発明の単語辞書構成および動作説明
図、第5vA〜第7図は本発明の他の実施例の説明図で
ある。 町中、tri認識部、2は文字マトリクス・レジスタ9
.3蝶順位レジスタ、4社都道府県辞膏、5社単贈マツ
チング部、  6IIiマツチング回路、7は単一辞書
、8はマツチング結果出力部、9は結果判定回路、lO
!判別基準部、11ti候補′jIL飴レジ゛スタ、1
2は出力レジスタ、13社文字数制御部をそれぞれ示す
。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 山 谷 晧 榮 −tlI!1 T 456

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. (リ 入力文字の特徴を抽出して標準パターン文字との
    類似性を演算し被数の候補文字を出力する認識手段を具
    、1ilする文字ulIl装置において、あ゛らかじめ
    登録された単一を階層構成で保持する単瞼辞゛書と、入
    力文字の上位階層部と下位階層部・に応じて候補文字を
    出力する認識手段と、前記登録率賭と前記候補文字とを
    順次照合する照合手段な紋けるとともに、前記入力文字
    の上位階層部の候補文字と前記単饋辞齋の上位噌層単−
    を照合し0次ぎに下位階層部の候補文字と下位階層単験
    を照合するようにしたことを特徴とする文字認識後処理
    方式0
JP56147315A 1981-09-18 1981-09-18 文字認識後処理方式 Pending JPS5848182A (ja)

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JP56147315A JPS5848182A (ja) 1981-09-18 1981-09-18 文字認識後処理方式

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60583A (ja) * 1983-06-16 1985-01-05 Toshiba Corp 単語認識方式
JPS6195481A (ja) * 1984-10-17 1986-05-14 Hitachi Ltd パタ−ン切り出し及び認識方法
JPS61198384A (ja) * 1985-02-28 1986-09-02 Toshiba Corp 文字認識装置
JPS63111590A (ja) * 1986-10-29 1988-05-16 Fujitsu Ltd 文字認識装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57146380A (en) * 1981-03-04 1982-09-09 Nec Corp Address reader

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57146380A (en) * 1981-03-04 1982-09-09 Nec Corp Address reader

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60583A (ja) * 1983-06-16 1985-01-05 Toshiba Corp 単語認識方式
JPS6195481A (ja) * 1984-10-17 1986-05-14 Hitachi Ltd パタ−ン切り出し及び認識方法
JPS61198384A (ja) * 1985-02-28 1986-09-02 Toshiba Corp 文字認識装置
JPS63111590A (ja) * 1986-10-29 1988-05-16 Fujitsu Ltd 文字認識装置

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