JPS59158482A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPS59158482A JPS59158482A JP58032426A JP3242683A JPS59158482A JP S59158482 A JPS59158482 A JP S59158482A JP 58032426 A JP58032426 A JP 58032426A JP 3242683 A JP3242683 A JP 3242683A JP S59158482 A JPS59158482 A JP S59158482A
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- Japan
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- Pending
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
この発明は、光学的文字読取装置に関する。
近年、光学的文字読取装置（以下ＯＣＲと称する）等に
は、英数字、仮名文字および特殊記号（総称して感文字
と称する）に加えて漢字（平仮名を含む）を含む文章を
読取ることができる漢字ＯＣＲがある。このような漢字
ＯＣＲでは、読取対象の文字がＡＮＫ文字（約１２８字
種）および漢字（２０００字種以上）であるため、認識
字種が多大となる。そのため、ＡＮＫ文字のみの文字認
識方式と異なり、辞書メモリが大容量になるなど複雑で
大規模な方式となる。
は、英数字、仮名文字および特殊記号（総称して感文字
と称する）に加えて漢字（平仮名を含む）を含む文章を
読取ることができる漢字ＯＣＲがある。このような漢字
ＯＣＲでは、読取対象の文字がＡＮＫ文字（約１２８字
種）および漢字（２０００字種以上）であるため、認識
字種が多大となる。そのため、ＡＮＫ文字のみの文字認
識方式と異なり、辞書メモリが大容量になるなど複雑で
大規模な方式となる。
しかしながら、従来の漢字ＯＣＲでは、読取字種が多大
となる反面、文章の中に含まれるＡＮＫ文字を認識する
場合や、ＡＮＫ文字用文字認識方式を用いた場合に比較
して認識精度が低下する欠点があった。これは、認識対
象の字種が広範囲で多大となるため、−文字当りの認識
精度が低下するからである。
となる反面、文章の中に含まれるＡＮＫ文字を認識する
場合や、ＡＮＫ文字用文字認識方式を用いた場合に比較
して認識精度が低下する欠点があった。これは、認識対
象の字種が広範囲で多大となるため、−文字当りの認識
精度が低下するからである。
この発明は上記の事情に鑑みてなされたもので、その目
的は、瓜文字および漢字からなる文章を読取る場合でも
、厘文字の認識を確実に行なうことができるようにして
、文字読取精度を高めることができる文字認識装置を提
供することにある。
的は、瓜文字および漢字からなる文章を読取る場合でも
、厘文字の認識を確実に行なうことができるようにして
、文字読取精度を高めることができる文字認識装置を提
供することにある。
この発明は、限定範囲の字種からなるＡＮＫ文字を認識
するＡＮＫ認識部および広範囲の字種からなる文字を認
識する漢字認識部の両者を設ける。この両認識部の各認
識結果は、認識照合判定部に与えられ、この判定部によ
り最終的答が判定されて出力される。この場合、認識照
合判定部は、予め判定テーブルとして類似度値の差によ
る認識用統計データを記憶し、この統計データに基づい
て最終的答を出力することになる。
するＡＮＫ認識部および広範囲の字種からなる文字を認
識する漢字認識部の両者を設ける。この両認識部の各認
識結果は、認識照合判定部に与えられ、この判定部によ
り最終的答が判定されて出力される。この場合、認識照
合判定部は、予め判定テーブルとして類似度値の差によ
る認識用統計データを記憶し、この統計データに基づい
て最終的答を出力することになる。
これにより、ＡＮＫ文字および漢字からなる文章の読取
処理において、ＡＮＫ文字の認識を確実に行なうことが
できるものである。
処理において、ＡＮＫ文字の認識を確実に行なうことが
できるものである。
以下図面を参照してこの発明の一実施例について説明す
る。第１図はこの発明に係る文字認識方式の構成を示す
ブロック図である。図中、１は前処理回路で、帳票を走
査して得られる文字ｉ４ターンＰが入力し、その文字パ
ターンＰに対するノイズ除去等の前処理を行なう。文字
パターンＰは、通常光電変換されたデジタル信号からな
る。前処理回路１から出力される文字ツクターンＰは、
ＡＮＫ認識認識上２び漢字認識部３の両者に与えられる
。ＡＮＫ認識認識上２英数字、仮名文字および特殊記号
等の限定範囲の字種の文字（ＡＮＫ文字）を認識する。
る。第１図はこの発明に係る文字認識方式の構成を示す
ブロック図である。図中、１は前処理回路で、帳票を走
査して得られる文字ｉ４ターンＰが入力し、その文字パ
ターンＰに対するノイズ除去等の前処理を行なう。文字
パターンＰは、通常光電変換されたデジタル信号からな
る。前処理回路１から出力される文字ツクターンＰは、
ＡＮＫ認識認識上２び漢字認識部３の両者に与えられる
。ＡＮＫ認識認識上２英数字、仮名文字および特殊記号
等の限定範囲の字種の文字（ＡＮＫ文字）を認識する。
漢字認識部３は、ＡＮＫ文字および漢字（平仮名を含む
）からなる文章の文字を認識する。認識照合判定回路（
以下判定回路と称する）４は、マイクロプロセッサ等か
らなり、両認識部２，３から出力される認識結果Ｒ１，
Ｒ２に対して、予めメモリに判定テーブルとして記憶し
た認識用統計データに基づいて認識判定を行なって、最
終的答を出力する。
）からなる文章の文字を認識する。認識照合判定回路（
以下判定回路と称する）４は、マイクロプロセッサ等か
らなり、両認識部２，３から出力される認識結果Ｒ１，
Ｒ２に対して、予めメモリに判定テーブルとして記憶し
た認識用統計データに基づいて認識判定を行なって、最
終的答を出力する。
このような構成において、第２図および第３図を参照し
てその動作を説明する。いま、例えば第２図に示すよう
な帳票１０に記録された文字の認識が行なわれるものと
する。最初に、帳票１０のＡＮＫ文字のみからなる読取
フィールド１１ｈが走査され、通常−文字毎に文字パタ
ーンＰが瓜認識部２および漢字認識部３に与えられる。
てその動作を説明する。いま、例えば第２図に示すよう
な帳票１０に記録された文字の認識が行なわれるものと
する。最初に、帳票１０のＡＮＫ文字のみからなる読取
フィールド１１ｈが走査され、通常−文字毎に文字パタ
ーンＰが瓜認識部２および漢字認識部３に与えられる。
この場合、文字パターンＰは、上記のように光電変換さ
れたデジタル信号で、前処理回路１を経て両認識部２，
３に与えられる。そして、両認識部２，３の各認識結果
Ｒ１，Ｒ２は、判定回路４に与えられる。この場合、判
定回路４は、予め用意されたフォーマットコントロール
データに基づいて、帳票１ｏの読取フィールドｌｌａの
文字パターンＰに対してＡＮＫ認識認識上２識結果Ｒノ
を答として判定し出力する。このフォーマットコントロ
ールデータは、通常ＯＣＲの制御装置（図示せず）のメ
モリに格納されており、読取対象の帳票１ｏに対する読
取フィールド毎の行データ内容を示すデータ等である。
れたデジタル信号で、前処理回路１を経て両認識部２，
３に与えられる。そして、両認識部２，３の各認識結果
Ｒ１，Ｒ２は、判定回路４に与えられる。この場合、判
定回路４は、予め用意されたフォーマットコントロール
データに基づいて、帳票１ｏの読取フィールドｌｌａの
文字パターンＰに対してＡＮＫ認識認識上２識結果Ｒノ
を答として判定し出力する。このフォーマットコントロ
ールデータは、通常ＯＣＲの制御装置（図示せず）のメ
モリに格納されており、読取対象の帳票１ｏに対する読
取フィールド毎の行データ内容を示すデータ等である。
次に、帳票１０の読取フィールド１１ｂでＡＮＫ文字お
よび漢字等からなる文章が読取られたとする。この場合
も、上記と同様に一文字毎の文字パターンＰが、ＡＮＫ
認識認識上２び漢字−５＝ 認識部３０両者に与えられる。判定回路４は、両方の認
識部２，３から各認識結果Ｒ１，Ｒ２を得る。ここで、
各認識結果Ｒ１，Ｒ２は、単に答だけではなく、各認識
結果Ｒ１，Ｒ２における第１位乃至第Ｎ位までの候補文
字、第１位の類似度値および第１位、第２位の候補文字
間の類似度差のデータ等からなる。判定回路４は、以下
のような条件を満足した場合、判定テーブルを使用する
ことなく答を出力する。即ち、認識結果Ｒ１，Ｒ２の各
答ｋ１．Ａ２が同一である場合には、漢字認識部３から
の答Ａ２を最終的答として出力する。この場合、両者の
認識結果Ｒ１，Ｒ２がリジェクトのときには、判定回路
４はリジェクトと判定する。さらに、各答Ａｌ、Ａ２が
同一でない場合において、認識結果Ｒ１がリジェクトの
ときは答Ａ２を最終的答とする。址だ、答Ａ１が認識結
果Ｒ２の第１位乃至第Ｎ位までの候補文字の中に存在し
ていないとき、答Ａ２を最終的答とする。
よび漢字等からなる文章が読取られたとする。この場合
も、上記と同様に一文字毎の文字パターンＰが、ＡＮＫ
認識認識上２び漢字−５＝ 認識部３０両者に与えられる。判定回路４は、両方の認
識部２，３から各認識結果Ｒ１，Ｒ２を得る。ここで、
各認識結果Ｒ１，Ｒ２は、単に答だけではなく、各認識
結果Ｒ１，Ｒ２における第１位乃至第Ｎ位までの候補文
字、第１位の類似度値および第１位、第２位の候補文字
間の類似度差のデータ等からなる。判定回路４は、以下
のような条件を満足した場合、判定テーブルを使用する
ことなく答を出力する。即ち、認識結果Ｒ１，Ｒ２の各
答ｋ１．Ａ２が同一である場合には、漢字認識部３から
の答Ａ２を最終的答として出力する。この場合、両者の
認識結果Ｒ１，Ｒ２がリジェクトのときには、判定回路
４はリジェクトと判定する。さらに、各答Ａｌ、Ａ２が
同一でない場合において、認識結果Ｒ１がリジェクトの
ときは答Ａ２を最終的答とする。址だ、答Ａ１が認識結
果Ｒ２の第１位乃至第Ｎ位までの候補文字の中に存在し
ていないとき、答Ａ２を最終的答とする。
このような条件の場合に対して、判定回路４６−
は、各認識部２．３が異なる答ｋｌ、１２の認識結果Ｒ
１，Ｒ２をそれぞれ出力し、しかも認識結果Ｒ１の答Ａ
１が認識結果Ｒ２（即ち漢字認識部３の認識結果）の第
１位乃至第Ｎ位の候補文字の中に存在している場合、上
記のような判定テーブル（認識用統計データ）を参照す
ることになる。この判定テーブルは、例えば第３図に示
すように構成されており、ＡＮＫ認識認識部上Ａノでア
ドレスが指定される。このアドレスで指定される参照デ
ータは、ＡＮＫ認識認識部上られた第１位の候補文字の
類似度値と比較するための閾値８人および漢字認識部３
で得られた第１位と第２位の候補文字間の類似度差を比
較するだめの閾値ＳＲからなる。具体的には、例えば入
カッ（ターンＰが「ア」とした場合、ＡＮＫ認識認識部
上識結果Ｒ１が「ア」で、漢字認識部３の認識結果Ｒ２
が１了」であるとする。
１，Ｒ２をそれぞれ出力し、しかも認識結果Ｒ１の答Ａ
１が認識結果Ｒ２（即ち漢字認識部３の認識結果）の第
１位乃至第Ｎ位の候補文字の中に存在している場合、上
記のような判定テーブル（認識用統計データ）を参照す
ることになる。この判定テーブルは、例えば第３図に示
すように構成されており、ＡＮＫ認識認識部上Ａノでア
ドレスが指定される。このアドレスで指定される参照デ
ータは、ＡＮＫ認識認識部上られた第１位の候補文字の
類似度値と比較するための閾値８人および漢字認識部３
で得られた第１位と第２位の候補文字間の類似度差を比
較するだめの閾値ＳＲからなる。具体的には、例えば入
カッ（ターンＰが「ア」とした場合、ＡＮＫ認識認識部
上識結果Ｒ１が「ア」で、漢字認識部３の認識結果Ｒ２
が１了」であるとする。
判定回路４は、認識結果Ｒ２の第１位乃至第Ｎ位までの
候補文字の中に「ア」があれば、上記のような判定テー
ブルを参照する。即ち、判定回路４は、第３図のテーブ
ルにおいて、認識結果Ｒ１の答「ア」で指定されるアド
レスの参照データｓＡ、 ＳＲを胱出す。そして、参照
データｓ人、 ＳＢを、それぞれ認識結果Ｒ１の類似度
値および認識結果Ｒ２の類似度差と比較することになる
。この場合、Ｒ）の類似度値が９０で、Ｒ２の類似度差
が「２０」であれば、判定回路４は閾値ＳＡ 、 Ｓｍ
（８０、１５）を越えるため、ＡＮＫ認識認識部上識
結果Ｒ１の答である「ア」を最終的答として判定し出力
する。また、認識結果Ｒ１，Ｒ２の６値が参照データＳ
Ａ ｒ ＳＢより小さい場合には、判定回路４は漢字認
識部３の認識結果Ｒ２の答である「了」を最終的答とし
て判定し出力する。
候補文字の中に「ア」があれば、上記のような判定テー
ブルを参照する。即ち、判定回路４は、第３図のテーブ
ルにおいて、認識結果Ｒ１の答「ア」で指定されるアド
レスの参照データｓＡ、 ＳＲを胱出す。そして、参照
データｓ人、 ＳＢを、それぞれ認識結果Ｒ１の類似度
値および認識結果Ｒ２の類似度差と比較することになる
。この場合、Ｒ）の類似度値が９０で、Ｒ２の類似度差
が「２０」であれば、判定回路４は閾値ＳＡ 、 Ｓｍ
（８０、１５）を越えるため、ＡＮＫ認識認識部上識
結果Ｒ１の答である「ア」を最終的答として判定し出力
する。また、認識結果Ｒ１，Ｒ２の６値が参照データＳ
Ａ ｒ ＳＢより小さい場合には、判定回路４は漢字認
識部３の認識結果Ｒ２の答である「了」を最終的答とし
て判定し出力する。
このようにして、ＡＮＫ文字および漢字等からなる文章
の文字を認識する場合、漢字認識部３の認識結果Ｒ２だ
けでなく、本来ＡＮＫ文字の認識精度の高いＡＮＫ認識
認識部上識結果Ｒ１を参照して、ＡＮＫ文字の認識を高
い精度で行なうことができる。この場合、認識結果Ｒ１
に基づいて、判定回路４は判定テーブルの参照データに
より最終的答を判定し出力することになる。この判定テ
ーブルは、ＡＮＫ認識認識部上び漢字認識部３の各認識
結果Ｒ１，Ｒ２の類似度値に基づいて最適な答を選択で
きるように予め設定される認識用統計データからなる。
の文字を認識する場合、漢字認識部３の認識結果Ｒ２だ
けでなく、本来ＡＮＫ文字の認識精度の高いＡＮＫ認識
認識部上識結果Ｒ１を参照して、ＡＮＫ文字の認識を高
い精度で行なうことができる。この場合、認識結果Ｒ１
に基づいて、判定回路４は判定テーブルの参照データに
より最終的答を判定し出力することになる。この判定テ
ーブルは、ＡＮＫ認識認識部上び漢字認識部３の各認識
結果Ｒ１，Ｒ２の類似度値に基づいて最適な答を選択で
きるように予め設定される認識用統計データからなる。
以上詳述したようにこの発明によれば、漢字ＯＣＲにお
いて、ＡＮＫ文字および漢字等からなる文章の文字を認
識する場合でも、ＡＮＫ文字の認識の精度を高めるよう
にして、確実な読取を行なうことができる。したがって
、結果的に帳票等に記録された文章全体の読取精度を高
めることができる効果を得ることができるものである。
いて、ＡＮＫ文字および漢字等からなる文章の文字を認
識する場合でも、ＡＮＫ文字の認識の精度を高めるよう
にして、確実な読取を行なうことができる。したがって
、結果的に帳票等に記録された文章全体の読取精度を高
めることができる効果を得ることができるものである。
【図面の簡単な説明】
第１図はこの発明の一実施例に係る文字認識方式の構成
を示すブロック図、第２図は第１図の動作を説明するた
めの帳票の一例を示す図、第３図は第１図の判定回路の
動作を説明するだめの判定テーブルの一例を示す図であ
る。 ９− ２・・・ＡＮＫ認識部、３・・・漢字認識部、４・・・
判定回路。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦１０−
を示すブロック図、第２図は第１図の動作を説明するた
めの帳票の一例を示す図、第３図は第１図の判定回路の
動作を説明するだめの判定テーブルの一例を示す図であ
る。 ９− ２・・・ＡＮＫ認識部、３・・・漢字認識部、４・・・
判定回路。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦１０−
Claims (1)
- 認識対象である英数字や記号等の限定範囲の字種の文字
を認識する第１の認識部と、上記限定字種および漢字等
を含む広範囲の字種の文字を認識する第２の認識部と、
上記第１および第２の認識部から出力される各ｇ識結果
からそれぞれの類似度値により最適の答を選択するため
に予め設定される認識用統計データに基づいて最終的答
を判定して出力する認識照合判定部とを具備したことを
特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58032426A JPS59158482A (ja) | 1983-02-28 | 1983-02-28 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58032426A JPS59158482A (ja) | 1983-02-28 | 1983-02-28 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59158482A true JPS59158482A (ja) | 1984-09-07 |
Family
ID=12358622
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58032426A Pending JPS59158482A (ja) | 1983-02-28 | 1983-02-28 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59158482A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63223890A (ja) * | 1987-03-12 | 1988-09-19 | Toshiba Corp | 図面読取装置 |
| JPH01259475A (ja) * | 1988-04-11 | 1989-10-17 | Canon Inc | 文字認識方法 |
| JPH0221383A (ja) * | 1988-01-04 | 1990-01-24 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 光学文字読取装置 |
| JPH0981730A (ja) * | 1995-09-18 | 1997-03-28 | Canon Inc | パターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置 |
-
1983
- 1983-02-28 JP JP58032426A patent/JPS59158482A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63223890A (ja) * | 1987-03-12 | 1988-09-19 | Toshiba Corp | 図面読取装置 |
| JPH0221383A (ja) * | 1988-01-04 | 1990-01-24 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 光学文字読取装置 |
| JPH01259475A (ja) * | 1988-04-11 | 1989-10-17 | Canon Inc | 文字認識方法 |
| JPH0981730A (ja) * | 1995-09-18 | 1997-03-28 | Canon Inc | パターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置 |
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