JP2991594B2 - 郵便物の宛名読取装置 - Google Patents
郵便物の宛名読取装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、たとえば、郵便物宛名
自動読取区分機などの郵便物処理装置において、郵便物
上に記載された宛名情報を光学的に読取る郵便物の宛名
読取装置に関する。
自動読取区分機などの郵便物処理装置において、郵便物
上に記載された宛名情報を光学的に読取る郵便物の宛名
読取装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、たとえば、郵便物宛名自動読取区
分機における宛名読取装置は、郵便物上の画像情報を分
析し、宛名画像の検出、文字行の切出し、文字の切出し
を行ない、各切出し文字を認識した後、住所単語辞書と
の照合で、都道府県名から町村名までの町名情報を階層
的に認識する。そして、その後に続く街区情報としての
丁目、番地の記載数字は、単語照合が基本的に不可能で
あることから、文字認識結果を直接あてて郵便物の宛名
区分を行なっている。
分機における宛名読取装置は、郵便物上の画像情報を分
析し、宛名画像の検出、文字行の切出し、文字の切出し
を行ない、各切出し文字を認識した後、住所単語辞書と
の照合で、都道府県名から町村名までの町名情報を階層
的に認識する。そして、その後に続く街区情報としての
丁目、番地の記載数字は、単語照合が基本的に不可能で
あることから、文字認識結果を直接あてて郵便物の宛名
区分を行なっている。
【０００３】また、宛名情報が仮に正しく認識できなく
ても、受取人の限定大口名を認識することでの区分も行
なわれている。一方、汎用の文字読取装置による加入申
込などの住所、氏名の読取りは、既に決められた位置の
記入枠を目安に文字行および文字の切出しを行ない、そ
の切出し文字を認識した後、上記同様に単語照合で記載
住所を認識する。さらに、類似単語（類似文字）との区
別を明確化するため、ふり仮名も記載して、その漢字と
仮名の両者の認識結果を編集して住所および氏名を確定
している。
ても、受取人の限定大口名を認識することでの区分も行
なわれている。一方、汎用の文字読取装置による加入申
込などの住所、氏名の読取りは、既に決められた位置の
記入枠を目安に文字行および文字の切出しを行ない、そ
の切出し文字を認識した後、上記同様に単語照合で記載
住所を認識する。さらに、類似単語（類似文字）との区
別を明確化するため、ふり仮名も記載して、その漢字と
仮名の両者の認識結果を編集して住所および氏名を確定
している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、従来の宛名
読取装置では、単語照合が可能な都道府県名から町村名
は階層的に住所認識することで、町村名までの町名情報
は、たとえその一部の文字認識に誤読文字、リジェクト
文字があっても単語として回復できるが、町名情報の後
に続く街区情報である丁目、番地を示す数字のリジェク
トは回復の余地が少なく、数字認識の結果如何で住所情
報の確定が左右されてしまうという問題があった。
読取装置では、単語照合が可能な都道府県名から町村名
は階層的に住所認識することで、町村名までの町名情報
は、たとえその一部の文字認識に誤読文字、リジェクト
文字があっても単語として回復できるが、町名情報の後
に続く街区情報である丁目、番地を示す数字のリジェク
トは回復の余地が少なく、数字認識の結果如何で住所情
報の確定が左右されてしまうという問題があった。
【０００５】そこで、本発明は、住所情報の一部分に認
識不能文字があっても、高精度に住所情報を一意に確定
でき、住所認識率をより一層向上し得るとともに、受取
人名認識の速度向上と認識率の向上にも寄与する郵便物
の宛名読取装置を提供することを目的とする。
識不能文字があっても、高精度に住所情報を一意に確定
でき、住所認識率をより一層向上し得るとともに、受取
人名認識の速度向上と認識率の向上にも寄与する郵便物
の宛名読取装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の郵便物の宛名読
取装置は、郵便物上の画像情報を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、この画像入力手段で入力された
画像情報から、前記郵便物上の住所情報と受取人名とか
らなる宛名情報が記載されている宛名領域を検出する宛
名領域検出手段と、この宛名領域検出手段で検出された
宛名領域に対して文字認識を行なうことにより住所情報
を認識する住所認識手段と、この住所認識手段において
住所情報の一部分が一意に確定できないとき、認識でき
た住所情報に基づき、あらかじめ住所情報と対応させて
受取人名を記憶している受取人名辞書の内容を選択する
ことにより、受取人名を認識する受取人名認識手段と、
前記住所認識手段の認識結果と前記受取人名認識手段の
認識結果とに基づき住所情報を一意に確定する住所確定
手段とを具備している。
取装置は、郵便物上の画像情報を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、この画像入力手段で入力された
画像情報から、前記郵便物上の住所情報と受取人名とか
らなる宛名情報が記載されている宛名領域を検出する宛
名領域検出手段と、この宛名領域検出手段で検出された
宛名領域に対して文字認識を行なうことにより住所情報
を認識する住所認識手段と、この住所認識手段において
住所情報の一部分が一意に確定できないとき、認識でき
た住所情報に基づき、あらかじめ住所情報と対応させて
受取人名を記憶している受取人名辞書の内容を選択する
ことにより、受取人名を認識する受取人名認識手段と、
前記住所認識手段の認識結果と前記受取人名認識手段の
認識結果とに基づき住所情報を一意に確定する住所確定
手段とを具備している。
【０００７】また、本発明の郵便物の宛名読取装置は、
郵便物上の画像情報を電気信号に変換して入力する画像
入力手段と、この画像入力手段で入力された画像情報か
ら、前記郵便物上の住所情報と受取人名とからなる宛名
情報が記載されている宛名領域を検出する宛名領域検出
手段と、この宛名領域検出手段で検出された宛名領域に
対して文字認識を行なうことにより住所情報を認識する
住所認識手段と、この住所認識手段において住所情報の
一部分が一意に確定できないとき、認識できた住所情報
に基づき、あらかじめ住所情報と対応させて受取人名の
文字を記憶している受取人名文字辞書の内容を選択する
ことにより、受取人名の各文字を認識する受取人名文字
認識手段と、前記住所認識手段において住所情報の一部
分が一意に確定できないとき、認識できた住所情報に基
づき、あらかじめ住所情報と対応させて受取人名の単語
を記憶している受取人名単語辞書の内容を選択する受取
人名単語選択手段と、前記受取人名文字認識手段の認識
結果と前記受取人名単語選択手段の選択結果とに基づき
受取人名を一意に確定する受取人名確定手段と、前記住
所認識手段の認識結果と前記受取人名確定手段の確定結
果とに基づき住所情報を一意に確定する住所確定手段と
を具備している。
郵便物上の画像情報を電気信号に変換して入力する画像
入力手段と、この画像入力手段で入力された画像情報か
ら、前記郵便物上の住所情報と受取人名とからなる宛名
情報が記載されている宛名領域を検出する宛名領域検出
手段と、この宛名領域検出手段で検出された宛名領域に
対して文字認識を行なうことにより住所情報を認識する
住所認識手段と、この住所認識手段において住所情報の
一部分が一意に確定できないとき、認識できた住所情報
に基づき、あらかじめ住所情報と対応させて受取人名の
文字を記憶している受取人名文字辞書の内容を選択する
ことにより、受取人名の各文字を認識する受取人名文字
認識手段と、前記住所認識手段において住所情報の一部
分が一意に確定できないとき、認識できた住所情報に基
づき、あらかじめ住所情報と対応させて受取人名の単語
を記憶している受取人名単語辞書の内容を選択する受取
人名単語選択手段と、前記受取人名文字認識手段の認識
結果と前記受取人名単語選択手段の選択結果とに基づき
受取人名を一意に確定する受取人名確定手段と、前記住
所認識手段の認識結果と前記受取人名確定手段の確定結
果とに基づき住所情報を一意に確定する住所確定手段と
を具備している。
【０００８】
【０００９】
【００１０】
【作用】本発明によれば、住所認識において、たとえ
ば、住所情報を構成する街区情報を示す丁目、番地に認
識不能文字があった場合、その認識不能文字に該当する
受取人名について文字認識、単語認識することによっ
て、住所情報を一意に確定するので、街区情報を示す丁
目、番地に認識不能文字があっても、高精度に住所情報
を一意に確定することができ、しかも、受取人名認識の
速度向上と認識率の向上にも寄与することができる。
ば、住所情報を構成する街区情報を示す丁目、番地に認
識不能文字があった場合、その認識不能文字に該当する
受取人名について文字認識、単語認識することによっ
て、住所情報を一意に確定するので、街区情報を示す丁
目、番地に認識不能文字があっても、高精度に住所情報
を一意に確定することができ、しかも、受取人名認識の
速度向上と認識率の向上にも寄与することができる。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。図１は、本実施例に係る郵便物の宛名読
取装置の構成を示すものである。図において、Ｐは郵便
物で、図示しない搬送路によって搬送される。１は画像
入力手段としての光電変換部で、搬送される郵便物Ｐ上
を光学的に走査することにより光電変換し、郵便物Ｐ上
の画像情報を入力するものであり、たとえば、郵便物Ｐ
上を照明する光源と、その反射光を受光して電気信号に
変換するラインセンサなどによって構成されている。
して説明する。図１は、本実施例に係る郵便物の宛名読
取装置の構成を示すものである。図において、Ｐは郵便
物で、図示しない搬送路によって搬送される。１は画像
入力手段としての光電変換部で、搬送される郵便物Ｐ上
を光学的に走査することにより光電変換し、郵便物Ｐ上
の画像情報を入力するものであり、たとえば、郵便物Ｐ
上を照明する光源と、その反射光を受光して電気信号に
変換するラインセンサなどによって構成されている。
【００１２】光電変換部１で電気信号に変換された郵便
物Ｐの画像情報は、Ａ／Ｄ変換部２でデジタル信号に変
換された後、宛名領域検出部３に送られる。宛名領域検
出部３は、郵便物Ｐの画像情報を解析することにより、
郵便物Ｐ上の住所情報と受取人名とからなる宛名情報が
記載されている宛名領域を検出し、その結果を文字行切
出部４に送る。
物Ｐの画像情報は、Ａ／Ｄ変換部２でデジタル信号に変
換された後、宛名領域検出部３に送られる。宛名領域検
出部３は、郵便物Ｐの画像情報を解析することにより、
郵便物Ｐ上の住所情報と受取人名とからなる宛名情報が
記載されている宛名領域を検出し、その結果を文字行切
出部４に送る。
【００１３】文字行切出部４は、検出された宛名領域か
ら宛名情報を構成する各文字行を行単位に切出し、その
結果を文字切出部５に送る。文字切出部５は、切出され
た文字行の各文字を文字単位に切出し、その結果を町名
認識部６に送る。町名認識部６は、切出された文字に対
して都道府県名から町村名までを文字認識し、その認識
結果と、あらかじめ都道府県名、市、区、町村の単語が
記憶（登録）されている単語辞書の内容と照合すること
により、町村までの町名情報を階層的に確定し、その結
果を街区認識部７に送る。
ら宛名情報を構成する各文字行を行単位に切出し、その
結果を文字切出部５に送る。文字切出部５は、切出され
た文字行の各文字を文字単位に切出し、その結果を町名
認識部６に送る。町名認識部６は、切出された文字に対
して都道府県名から町村名までを文字認識し、その認識
結果と、あらかじめ都道府県名、市、区、町村の単語が
記憶（登録）されている単語辞書の内容と照合すること
により、町村までの町名情報を階層的に確定し、その結
果を街区認識部７に送る。
【００１４】街区認識部７は、確定された町村名以降に
記載の街区情報、すなわち丁目、番地を示す数字を各文
字単位で認識し、その結果を受取人名認識部８に送る。
受取人名認識部８は、後で詳細を説明するが、街区認識
部７の認識結果に基づき、受取人名の各文字を認識した
後、受取人名単語辞書の内容と照合することにより、受
取人名を認識し、その結果を宛名確定部９に送る。
記載の街区情報、すなわち丁目、番地を示す数字を各文
字単位で認識し、その結果を受取人名認識部８に送る。
受取人名認識部８は、後で詳細を説明するが、街区認識
部７の認識結果に基づき、受取人名の各文字を認識した
後、受取人名単語辞書の内容と照合することにより、受
取人名を認識し、その結果を宛名確定部９に送る。
【００１５】宛名確定部９には、町名認識部６の認識結
果、および、街区認識部７の認識結果も入力されてい
る。したがって、宛名確定部９は、町名認識部６、街区
認識部７、および、受取人名認識部８の各認識結果を編
集・統合することにより、最終的な宛名情報を確定す
る。
果、および、街区認識部７の認識結果も入力されてい
る。したがって、宛名確定部９は、町名認識部６、街区
認識部７、および、受取人名認識部８の各認識結果を編
集・統合することにより、最終的な宛名情報を確定す
る。
【００１６】図２は、郵便物Ｐ上からの文字切出結果の
一例を示し、図３は、住所の階層構造の一例を示す。た
とえば、図２に示すように記載された宛名領域を検出
後、文字行切出、文字の切出が行なわれ、町名認識部６
において、各文字ａ1 , ａ2 ,…ａ7 の順に認識し、図
３の階層構造を用いて「川崎市」「幸区」「柳町」の順
に階層的に町名までの単語認識が行なわれる。
一例を示し、図３は、住所の階層構造の一例を示す。た
とえば、図２に示すように記載された宛名領域を検出
後、文字行切出、文字の切出が行なわれ、町名認識部６
において、各文字ａ1 , ａ2 ,…ａ7 の順に認識し、図
３の階層構造を用いて「川崎市」「幸区」「柳町」の順
に階層的に町名までの単語認識が行なわれる。
【００１７】そして、「柳町」までの認識終了に伴い、
それ以降の文字は街区情報としての丁目、番地と判断さ
れ、丁目、番地のための数字および限定漢字の認識を行
なう。すなわち、街区認識部７における文字の認識が一
意に確定できれば、その結果から宛名を確定する。しか
し、数字の認識が一意に確定できない場合、たとえば、
図２の文字ａ8 , ａ9 に示す「７０」の「０」が「０」
か「６」か確定できない場合は、「０」または「６」の
候補文字をキー情報に、受取人名の認識結果と組合わせ
て宛名を確定する。
それ以降の文字は街区情報としての丁目、番地と判断さ
れ、丁目、番地のための数字および限定漢字の認識を行
なう。すなわち、街区認識部７における文字の認識が一
意に確定できれば、その結果から宛名を確定する。しか
し、数字の認識が一意に確定できない場合、たとえば、
図２の文字ａ8 , ａ9 に示す「７０」の「０」が「０」
か「６」か確定できない場合は、「０」または「６」の
候補文字をキー情報に、受取人名の認識結果と組合わせ
て宛名を確定する。
【００１８】すなわち、受取人名認識部８では、一般に
受取人名は宛名領域の後段に位置することや、受取人名
の付随情報である「様」「殿」「君」「さん」「先生」
「行」などをキーワードにして探索し、受取人名の文字
列を検出した後、受取人名の文字認識、単語認識を行な
う。たとえば、図２においては、文字ａ14の「様」をキ
ーワードに「東柳太郎様」の文字列を受取人名と確定
し、文字ａ10からａ13の「東柳太郎」の単語認識を行な
うものである。
受取人名は宛名領域の後段に位置することや、受取人名
の付随情報である「様」「殿」「君」「さん」「先生」
「行」などをキーワードにして探索し、受取人名の文字
列を検出した後、受取人名の文字認識、単語認識を行な
う。たとえば、図２においては、文字ａ14の「様」をキ
ーワードに「東柳太郎様」の文字列を受取人名と確定
し、文字ａ10からａ13の「東柳太郎」の単語認識を行な
うものである。
【００１９】図４は、受取人名認識部８を詳細に示すも
のである。すなわち、上記のように、街区情報としての
丁目、番地の数字を認識する街区認識部７での認識の結
果、街区情報の候補として「７０」および「７６」の２
つの候補が生成された場合、町名認識部６における認識
の結果、すなわち、「川崎市」「幸区」「柳町」を検索
情報として、「７０」および「７６」に該当する受取人
名単語辞書１１の内容を受取人名単語アクセスコントロ
ーラ１２によって選出する。ここに、受取人名単語辞書
１１には、あらかじめ住所情報に対応させて受取人名の
各種単語が格納されている。
のである。すなわち、上記のように、街区情報としての
丁目、番地の数字を認識する街区認識部７での認識の結
果、街区情報の候補として「７０」および「７６」の２
つの候補が生成された場合、町名認識部６における認識
の結果、すなわち、「川崎市」「幸区」「柳町」を検索
情報として、「７０」および「７６」に該当する受取人
名単語辞書１１の内容を受取人名単語アクセスコントロ
ーラ１２によって選出する。ここに、受取人名単語辞書
１１には、あらかじめ住所情報に対応させて受取人名の
各種単語が格納されている。
【００２０】また、上記同様に、町名認識結果を検索情
報として、「７０」および「７６」に該当する受取人名
の文字辞書１３の内容を文字辞書アクセスコントローラ
１４によって選出し、受取人名文字認識部１５に送る。
ここに、文字辞書１３には、あらかじめ住所情報に対応
させて受取人名の各種文字が格納されている。
報として、「７０」および「７６」に該当する受取人名
の文字辞書１３の内容を文字辞書アクセスコントローラ
１４によって選出し、受取人名文字認識部１５に送る。
ここに、文字辞書１３には、あらかじめ住所情報に対応
させて受取人名の各種文字が格納されている。
【００２１】受取人名文字認識部１５では、文字切出部
５で切出された受取人名の各文字と文字辞書１３から選
出された文字との間で類似度計算を行なうことにより、
受取人名の各文字を認識する。そして、類似度の高い順
に各文字の認識結果をソートし、受取人名情報格納部１
６に格納する。
５で切出された受取人名の各文字と文字辞書１３から選
出された文字との間で類似度計算を行なうことにより、
受取人名の各文字を認識する。そして、類似度の高い順
に各文字の認識結果をソートし、受取人名情報格納部１
６に格納する。
【００２２】次に、単語類似度計算部１７では、「７
０」と７６」によって選出された受取人名単語辞書１１
内の単語と受取人名情報格納部１６に格納された文字認
識結果との間で単語単位に類似度計算する。そして、最
大類似度の単語辞書の内容を選択し、その街区出力結果
である「７０」と合わせて確定出力する。
０」と７６」によって選出された受取人名単語辞書１１
内の単語と受取人名情報格納部１６に格納された文字認
識結果との間で単語単位に類似度計算する。そして、最
大類似度の単語辞書の内容を選択し、その街区出力結果
である「７０」と合わせて確定出力する。
【００２３】図５は、受取人名認識部８の処理をさらに
詳細に説明するためのブロック図である。すなわち、
「川崎市」「幸区」「柳町」の住所階層情報Ｄ１と「７
０」および「７６」の街区情報Ｄ２を検索情報として、
マッピングテーブル１８をアクセスする。マッピングテ
ーブル１８は、入力した街区情報を辞書ポインタ格納部
１９のアドレスに変換するテーブルで構成されている。
詳細に説明するためのブロック図である。すなわち、
「川崎市」「幸区」「柳町」の住所階層情報Ｄ１と「７
０」および「７６」の街区情報Ｄ２を検索情報として、
マッピングテーブル１８をアクセスする。マッピングテ
ーブル１８は、入力した街区情報を辞書ポインタ格納部
１９のアドレスに変換するテーブルで構成されている。
【００２４】たとえば、「７０」の入力に対しては辞書
ポインタ格納部１９のアドレスＸ１をアドレッシング
し、「７６」の入力に対してはアドレスＸｎをアドレッ
シングする。アドレスＸ１でアドレッシングされる辞書
ポインタ格納部１９の「４」は、「７０」に該当する受
取人名文字数を表し、Ａａ，Ａｂ，Ａｃ，Ａｄはそれぞ
れ受取人名文字の文字辞書１３のアドレスを表す。同様
に、アドレスＸｎでアドレッシングされる辞書ポインタ
格納部１９の「４」は、「７６」に該当する受取人名文
字数を表し、Ａｍ，Ａｎ，Ａｏ，Ａｐはそれぞれ受取人
名文字の文字辞書１３のアドレスを表す。
ポインタ格納部１９のアドレスＸ１をアドレッシング
し、「７６」の入力に対してはアドレスＸｎをアドレッ
シングする。アドレスＸ１でアドレッシングされる辞書
ポインタ格納部１９の「４」は、「７０」に該当する受
取人名文字数を表し、Ａａ，Ａｂ，Ａｃ，Ａｄはそれぞ
れ受取人名文字の文字辞書１３のアドレスを表す。同様
に、アドレスＸｎでアドレッシングされる辞書ポインタ
格納部１９の「４」は、「７６」に該当する受取人名文
字数を表し、Ａｍ，Ａｎ，Ａｏ，Ａｐはそれぞれ受取人
名文字の文字辞書１３のアドレスを表す。
【００２５】このように、マッピングテーブル１８は辞
書ポインタ格納部１９をアクセスし、「７０」および
「７６」に該当する辞書情報を選出する。文字辞書アク
セスコントローラ１４は、文字辞書１３内の例えば「７
０」に該当する「東」「柳」「太」「郎」、および、
「７６」に該当する「山」「田」「一」「朗」を選出
し、受取人名文字認識部１５に送る。受取人名文字認識
部１５では、受取人名の各文字と文字辞書１３から選出
された文字との間で類似度計算を行なうことにより、受
取人名の各文字を認識し、その認識結果を単語類似度計
算部１７に送る。
書ポインタ格納部１９をアクセスし、「７０」および
「７６」に該当する辞書情報を選出する。文字辞書アク
セスコントローラ１４は、文字辞書１３内の例えば「７
０」に該当する「東」「柳」「太」「郎」、および、
「７６」に該当する「山」「田」「一」「朗」を選出
し、受取人名文字認識部１５に送る。受取人名文字認識
部１５では、受取人名の各文字と文字辞書１３から選出
された文字との間で類似度計算を行なうことにより、受
取人名の各文字を認識し、その認識結果を単語類似度計
算部１７に送る。
【００２６】一方、受取人名単語アクセスコントローラ
１２は、上記同様に住所階層情報Ｄ１と街区情報Ｄ２を
検索情報として、受取人名単語辞書１１をアクセスする
ことにより、「７０」に該当する「東柳太郎」、「７
６」に該当する「山田一朗」を選出し、単語類似度計算
部１７に送る。
１２は、上記同様に住所階層情報Ｄ１と街区情報Ｄ２を
検索情報として、受取人名単語辞書１１をアクセスする
ことにより、「７０」に該当する「東柳太郎」、「７
６」に該当する「山田一朗」を選出し、単語類似度計算
部１７に送る。
【００２７】単語類似度計算部１７では、受取人名文字
認識部１５の認識結果と受取人名単語辞書１１から選出
された単語との間で単語単位に類似度計算することによ
り、受取人名の単語を一意に確定する。
認識部１５の認識結果と受取人名単語辞書１１から選出
された単語との間で単語単位に類似度計算することによ
り、受取人名の単語を一意に確定する。
【００２８】図６は、単語類似度計算部１７において、
文字認識結果と単語辞書との間で単語類似度計算を行な
うことより受取人名を確定する例である。図６では、文
字認識結果の１位は「東」「柳」「太」「朗」である
が、単語類似度計算の結果、「東柳太郎」が選出され、
それに該当する丁目、番地である「７０」と共に出力さ
れる。
文字認識結果と単語辞書との間で単語類似度計算を行な
うことより受取人名を確定する例である。図６では、文
字認識結果の１位は「東」「柳」「太」「朗」である
が、単語類似度計算の結果、「東柳太郎」が選出され、
それに該当する丁目、番地である「７０」と共に出力さ
れる。
【００２９】図７は、受取人住所の確定処理を説明する
フローチャートであり、以下、このフローチャートに基
づく説明を行なう。町名認識において、都道府県名から
町村名までを階層的に処理した後、街区認識において丁
目、番地の認識を行なう。街区認識の結果、リジェクト
文字がなければ受取人の住所を確定し、処理を終了す
る。リジェクト文字があれば、受取人名の認識を行なう
ことで受取人の住所を確定する。
フローチャートであり、以下、このフローチャートに基
づく説明を行なう。町名認識において、都道府県名から
町村名までを階層的に処理した後、街区認識において丁
目、番地の認識を行なう。街区認識の結果、リジェクト
文字がなければ受取人の住所を確定し、処理を終了す
る。リジェクト文字があれば、受取人名の認識を行なう
ことで受取人の住所を確定する。
【００３０】すなわち、リジェクト文字があれば、受取
人名文字の検出処理と、リジェクト文字に相対する限定
受取人名の文字辞書の選択と、リジェクト文字に相対す
る限定受取人名の単語辞書の選択を行なう。検出された
受取人名文字は、限定文字辞書と文字ごとの認識が行な
われる。そして、文字認識の結果は、限定単語辞書との
単語認識を行なうことで、受取人の住所を確定する。
人名文字の検出処理と、リジェクト文字に相対する限定
受取人名の文字辞書の選択と、リジェクト文字に相対す
る限定受取人名の単語辞書の選択を行なう。検出された
受取人名文字は、限定文字辞書と文字ごとの認識が行な
われる。そして、文字認識の結果は、限定単語辞書との
単語認識を行なうことで、受取人の住所を確定する。
【００３１】なお、前記実施例では、「７０」の最下位
桁の文字「０」が認識不能の場合について説明したが、
たとえば、「７０」のうち文字「７」が「１」か「７」
か確定できない場合も、前記同様な処理により「１０」
と「７０」の単語辞書をアクセスすることで可能であ
る。
桁の文字「０」が認識不能の場合について説明したが、
たとえば、「７０」のうち文字「７」が「１」か「７」
か確定できない場合も、前記同様な処理により「１０」
と「７０」の単語辞書をアクセスすることで可能であ
る。
【００３２】また、たとえば、「７０」のうち文字
「０」の桁が候補選出不能のときは、「７０」から「７
９」にわたって受取人名認識を行えばよく、また、○−
□−△のように丁目、番地、号の構成であっても、○□
△の認識不能文字に関して文字および単語辞書をアクセ
スすればよい。
「０」の桁が候補選出不能のときは、「７０」から「７
９」にわたって受取人名認識を行えばよく、また、○−
□−△のように丁目、番地、号の構成であっても、○□
△の認識不能文字に関して文字および単語辞書をアクセ
スすればよい。
【００３３】さらに、郵便物の宛名読取においては、図
８に示すように、丁目、番地の次に必ずしも受取人名が
続くとは限らない。図８（ａ）に示すように会社名であ
ったり、図８（ｂ）に示すようにアパート名であったり
する場合もある。会社名の場合は、会社に郵便物が配達
されるため会社名の読取りが必要であり、アパート名の
場合は、個人宛てに配達されるため個人名が読取れれば
よい。
８に示すように、丁目、番地の次に必ずしも受取人名が
続くとは限らない。図８（ａ）に示すように会社名であ
ったり、図８（ｂ）に示すようにアパート名であったり
する場合もある。会社名の場合は、会社に郵便物が配達
されるため会社名の読取りが必要であり、アパート名の
場合は、個人宛てに配達されるため個人名が読取れれば
よい。
【００３４】したがって、たとえば、図９に示すよう
に、「７０」番地が会社名であれば、会社名としてのア
クセスフラグ（１）を、「７６」番地が個人名であれ
ば、個人名のアクセスフラグ（０）を付加することで、
丁目、番地に応じてどちらの単語をセレクトするかを決
め、それに応じた単語認識を行なうことが可能となる。
に、「７０」番地が会社名であれば、会社名としてのア
クセスフラグ（１）を、「７６」番地が個人名であれ
ば、個人名のアクセスフラグ（０）を付加することで、
丁目、番地に応じてどちらの単語をセレクトするかを決
め、それに応じた単語認識を行なうことが可能となる。
【００３５】以上説明したように上記実施例によれば、
住所認識において、街区情報としての丁目、番地を示す
数字に認識不能文字があった場合、その認識不能文字に
該当する受取人名について文字識別、単語認識すること
によって、住所情報を一意に確定するので、街区情報を
示す丁目、番地に認識不能文字があっても、高精度に住
所情報を一意に確定することができ、しかも、受取人名
認識の速度向上と認識率の向上にも寄与することができ
る。
住所認識において、街区情報としての丁目、番地を示す
数字に認識不能文字があった場合、その認識不能文字に
該当する受取人名について文字識別、単語認識すること
によって、住所情報を一意に確定するので、街区情報を
示す丁目、番地に認識不能文字があっても、高精度に住
所情報を一意に確定することができ、しかも、受取人名
認識の速度向上と認識率の向上にも寄与することができ
る。
【００３６】なお、前記実施例では、住所情報を構成す
る街区情報を示す丁目、番地に認識不能文字があった場
合について説明したが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、住所情報を構成する町名情報に認識不能文字
があった場合にも同様に適用できる。
る街区情報を示す丁目、番地に認識不能文字があった場
合について説明したが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、住所情報を構成する町名情報に認識不能文字
があった場合にも同様に適用できる。
【００３７】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、住
所認識において、住所情報の一部分に認識不能文字があ
った場合、その認識不能文字に該当する受取人名につい
て文字認識、単語認識することによって、住所情報を一
意に確定するので、住所情報の一部分に認識不能文字が
あっても、高精度に住所情報を一意に確定することがで
き、しかも、受取人名認識の速度向上と認識率の向上に
も寄与することができる郵便物の宛名読取装置を提供で
きる。
所認識において、住所情報の一部分に認識不能文字があ
った場合、その認識不能文字に該当する受取人名につい
て文字認識、単語認識することによって、住所情報を一
意に確定するので、住所情報の一部分に認識不能文字が
あっても、高精度に住所情報を一意に確定することがで
き、しかも、受取人名認識の速度向上と認識率の向上に
も寄与することができる郵便物の宛名読取装置を提供で
きる。
【図１】本発明の一実施例に係る郵便物の宛名読取装置
の構成を概略的に示すブロック図。
の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】郵便物上からの文字切出結果の一例を示す図。
【図３】住所の階層構造の一例を示す図。
【図４】受取人名認識部を詳細に示すブロック図。
【図５】受取人名認識部の処理をさらに詳細に説明する
ためのブロック図。
ためのブロック図。
【図６】文字認識結果と単語辞書との間で単語類似度計
算を行なうことより受取人名を確定する例を説明する
図。
算を行なうことより受取人名を確定する例を説明する
図。
【図７】受取人住所の確定処理を説明するフローチャー
ト。
ト。
【図８】宛名情報の記載例を示す図。
【図９】本発明の他の実施例を説明するための図。
Ｐ……郵便物、１……光電変換部（画像入力手段）、２
……Ａ／Ｄ変換部、３……宛名領域検出部、４……文字
行切出部、５……文字切出部、６……町名認識部、７…
…街区認識部、８……受取人名認識部、１０……宛名確
定部、１１……受取人名単語辞書、１３……文字辞書、
１５……受取人名文字認識部、１７……単語類似度計算
部。
……Ａ／Ｄ変換部、３……宛名領域検出部、４……文字
行切出部、５……文字切出部、６……町名認識部、７…
…街区認識部、８……受取人名認識部、１０……宛名確
定部、１１……受取人名単語辞書、１３……文字辞書、
１５……受取人名文字認識部、１７……単語類似度計算
部。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06K 9/00 G06K 9/62 G06K 9/72 B07C 3/14
Claims (2)
- 【請求項１】 郵便物上の画像情報を電気信号に変換し
て入力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像情報から、前記郵便
物上の住所情報と受取人名とからなる宛名情報が記載さ
れている宛名領域を検出する宛名領域検出手段と、 この宛名領域検出手段で検出された宛名領域に対して文
字認識を行なうことにより住所情報を認識する住所認識
手段と、 この住所認識手段において住所情報の一部分が一意に確
定できないとき、認識できた住所情報に基づき、あらか
じめ住所情報と対応させて受取人名を記憶している受取
人名辞書の内容を選択することにより、受取人名を認識
する受取人名認識手段と、 前記住所認識手段の認識結果と前記受取人名認識手段の
認識結果とに基づき住所情報を一意に確定する住所確定
手段と、 を具備したことを特徴とする郵便物の宛名読取装置。 - 【請求項２】 郵便物上の画像情報を電気信号に変換し
て入力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像情報から、前記郵便
物上の住所情報と受取人名とからなる宛名情報が記載さ
れている宛名領域を検出する宛名領域検出手段と、 この宛名領域検出手段で検出された宛名領域に対して文
字認識を行なうことにより住所情報を認識する住所認識
手段と、 この住所認識手段において住所情報の一部分が一意に確
定できないとき、認識できた住所情報に基づき、あらか
じめ住所情報と対応させて受取人名の文字を記憶してい
る受取人名文字辞書の内容を選択することにより、受取
人名の各文字を認識する受取人名文字認識手段と、 前記住所認識手段において住所情報の一部分が一意に確
定できないとき、認識できた住所情報に基づき、あらか
じめ住所情報と対応させて受取人名の単語を記憶してい
る受取人名単語辞書の内容を選択する受取人名単語選択
手段と、 前記受取人名文字認識手段の認識結果と前記受取人名単
語選択手段の選択結果とに基づき受取人名を一意に確定
する受取人名確定手段と、 前記住所認識手段の認識結果と前記受取人名確定手段の
確定結果とに基づき住所情報を一意に確定する住所確定
手段と、 を具備したことを特徴とする郵便物の宛名読取装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5215848A JP2991594B2 (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 郵便物の宛名読取装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5215848A JP2991594B2 (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 郵便物の宛名読取装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0765107A JPH0765107A (ja) | 1995-03-10 |
| JP2991594B2 true JP2991594B2 (ja) | 1999-12-20 |
Family
ID=16679279
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5215848A Expired - Lifetime JP2991594B2 (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 郵便物の宛名読取装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2991594B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1011434A (ja) * | 1996-06-21 | 1998-01-16 | Nec Corp | 情報認識装置 |
-
1993
- 1993-08-31 JP JP5215848A patent/JP2991594B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0765107A (ja) | 1995-03-10 |
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