JP3201207B2 - 住所読取装置及び方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，郵便物を自動的に区分
するために，郵便物上に記載されている住所情報を読み
取る住所読取装置及びその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】住所情報として，例えば「東京都国分寺
市西恋ヶ窪３丁目８−１」が記述されていた時，「東京
都国分寺市西恋ヶ窪」を町域情報，「３丁目８−１」の
数字で記述されている部分を住所表示番号情報と定義す
る。従来，郵便自動読み取り区分法としては，町域情報
について区分をする方式が知られている。これは「東京
都」，「国分寺市」，「西恋ヶ窪」と階層構造を持つた
め，１，２字程度文字が認識できない場合でも，階層構
造を利用して，知識処理によりそれを補間することで，
町域情報全体を認識することが可能だからである。一
方，住所表示番号情報はそのような階層構造がない上
に，同じ意味を持つ住所表示番号でも様々な記述形態が
存在する。例えば，「三丁目八番地一号」，「３丁目８
−１」，「３−８−１」，「３の８の１」は同じ住所表
示番号を意味する。

【０００３】従来，このような住所表示番号の区分方法
としては，例えば，特開平６−１２４３６６号公報，ま
たは電子方法通信学会信学技法ＮＣＬ９２−２６，ＰＲ
Ｕ９２−４０（１９９２年１０月）「住所読み取りにお
ける丁目・街区認識方式」が知られている。この手法
は，切り出した各文字パターンを認識した後，認識した
結果の文字種に応じてラベル付けし，住所表示番号部分
を数値部と区切り情報部に分ける。

【０００４】例えば，「３丁目８−１」は「ＮＤＤＮＤ
Ｎ」（Ｎ：算用数字を表すラベル，Ｄ：区切り情報を表
すラベル）となる。その後，ラベルの全ての組み合わせ
に応じた複数の処理関数を予め用意しておき，前述のラ
ベル付け応じた個別の処理関数を呼び出すことにより，
住所表示番号を認識するものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記の
方法では２つの大きな問題点がある。一つ目の問題点
は，誤認識に十分対応できないという問題である。例え
ば，「３丁目８−１」という住所表示番号が入力された
時に，「丁」の認識結果に数字や区切り情報を表す文字
以外の認識候補しかなかった場合には，ラベル付けを行
うことができないために対応できない。あるいは，住所
表示番号の領域が検出できなかった場合は，ラベル付け
ができなくなるので住所表示番号を認識することができ
ない。

【０００６】また，上記方法では区切り情報を表す文字
を一つのラベルで表して区別していない。そのため，例
えば「３丁目８−１」の「目」が誤認識されて「８」と
いう認識候補があった場合は，「ＮＤＮＮＤＮ」という
ラベル付けがなされることになり，数字と数字の間が区
切り情報で仕切られているので，一見矛盾のないラベル
付けがなされることになる。

【０００７】この問題は区切り情報を詳細に区別すれば
解決できる。しかし，この装置では高速に処理すること
を目的として，ラベル付けに応じた個別の処理関数を設
けてそれぞれで処理を行っている。そのため，住所表示
番号の様々な表記パターンを詳細に分類して処理しよう
とすると，非常に多くの処理関数を設ける必要があり，
非常に困難となる。

【０００８】２つ目の問題点は，個別処理関数方式であ
るため，新しい表記パターンへの登録をする場合は新し
く関数を生成する必要があり，メンテナンスが容易でな
いという問題である。

【０００９】本発明は，処理速度を犠牲にすることなく
上記問題点を解決すること，および自動的に住所表示番
号が認識できなかった場合に，オペレータにより正しい
住所表示番号を入力するために確認の補助を行うことを
目的とする。その他の目的は，明細書の記載から自ずと
明らかになろう。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に，本発明では基本的に５つの特徴事項を提供する。第
一の特徴事項は，任意の数字を表すワイルドカードを用
いて単語照合を行うことである。郵便物の住所情報から
文字切出，認識結果として，候補文字群とそれに対応す
るペナルティを格納した候補文字ラティスが得られる。
その後，知識処理により住所表示番号領域の先頭を検出
し，住所表示番号領域の候補文字ラティスから，正しい
住所表示番号を抽出するために，単語照合を行う。しか
し，丁目や番などを表す数字は任意の数字を取り得るた
め，全ての数字の組み合わせについて，住所表示番号の
単語を保持するのは記憶容量と処理速度の点で事実上不
可能である。そこで，候補文字ラティスの数字候補を任
意の数字を表すワイルドカードに変換した候補文字ラテ
ィスを作る。そして，ワイルドカードで表した住所表記
番号の単語とワイルドカードのラティスとの単語照合を
行えば，住所表記番号においても町域照合と同様な単語
照合ができ，正しい住所表示番号の単語を抽出すること
ができる。そして，単語照合の結果，上位の候補に上が
ってきたワイルドカードの単語の数字部分について，元
の候補文字ラティスを参照しながら元の数字に復元すれ
ば，正しい候補が得られる。

【００１１】上記第一の特徴事項の詳細について述べ
る。住所表示番号領域について候補文字ラティスを示し
たのが図６である。図６(a)は候補文字の文字コードを
格納した候補文字テーブルであり，図６(b)はそれぞれ
の候補文字に対するペナルティである。ワイルドカード
への変換テーブルの例を図７に示す。図７において，例
えば算用数字は「ｎ」，漢数字は「ｋ」，区切り記号は
「丁」，「目」，「番」，「号」，「−」，「｜」等に
変換される。住所表記番号で使用されない全ての文字は
その他の文字として「ｅ」に変換される。

【００１２】このようなテーブルを用いて生成されたワ
イルドカードラティスの例を図８に示す。図８(a)はワ
イルドカードテーブルであり，図８(b)はそれに対応す
るコストテーブルである。ここでは，一つの記入文字に
ついて同じワイルドカードが重複してでてきたら，最も
上位に位置するワイルドカードのみをワイルドカードテ
ーブルに書き込み，それ以外のワイルドカードは省略す
る。例えば，図６(a)の記入文字番号１２の候補文字を
見ると，第１位，第２位，第５位にそれぞれ算用数字の
候補があるが，第１位の算用数字に対するワイルドカー
ド「ｎ」のみを，図８(a)のワイルドカードテーブルの
該当する場所に書き込む。そして，図８(b)のコストテ
ーブルのそれに対応する場所に，第１位のコスト「０」
を書き込む。

【００１３】一方，照合を行うための単語はワイルドカ
ードを用いて「ｎ丁目ｎ−ｎｅ」等の表現で辞書に格納
されている。よって，ワイルドカードラティスから単語
照合を行うためのオートマトンを生成し，ワイルドカー
ドで表された単語との照合を行うことで，正しい単語を
得ることができる。ここでオートマトンは状態と状態の
間の遷移経路に対して，それぞれ候補文字とそれに対応
するコストが割り当てられており，単語が状態間を遷移
していく間に，該当するコストが積算されていく。これ
により，それぞれの単語に対して文字数で割った平均コ
ストが得られ，そのコストが小さい単語が上位候補とし
て挙げられる。

【００１４】図９にオートマトンの例を示す。オートマ
トン１９１において丸印は状態を示し，その中に書かれ
た数字は状態番号を示す。加えて，状態と状態の間が単
語の各記入文字位置に対応し，状態間の線は遷移経路を
示す。遷移経路上の左側の文字は，ある状態でオートマ
トンにその文字が入力された時に，その遷移経路を辿っ
て次の状態に遷移することを示す。また，遷移経路上で
「other」は遷移経路に対応する文字として明示された
もの以外の全ての文字を表す。遷移経路上の［］内の数
字は，その経路を辿って遷移した時に有するコストであ
る。

【００１５】例として，オートマトン１９１を用いて，
単語「ｎ丁目ｎ−ｎｅ」１９０が入力された時のコスト
計算を考える。まず，状態１から状態２に遷移するとき
に「ｎ」のコスト［０］が加算され，状態２から状態３
に遷移するときは「丁」のコスト［１］が加算され，以
下同様に遷移が進んでいく。そして，単語の文字数分の
遷移が全て終わった後，積算されたコストを単語の文字
数で割ることでその単語の平均コスト１９２が得られ
る。

【００１６】第二の特徴事項は，高速に単語照合を行う
ためにインデックスを設けることである。住所表示番号
の多様な表記パターンに対応するためには，多くの単語
を登録しておく必要があるが，それら単語群を全て照合
すると処理時間が膨大になる。そこで，インデックスを
設けて不要な単語は照合を行わないようにする。以下に
３つのインデックスを示す。

【００１７】一つ目のインデックスは，記入文字の１文
字目，２文字目の候補文字をインデックスとすることで
ある。１文字目，２文字目の候補文字に単語の文字が含
まれるものは，正しい単語である可能性が高く，それに
漏れるものは可能性が低いと思われる。そこで，１文字
目，２文字目に該当する候補文字を含む単語のみを照合
することで，全ての単語を照合しなくても高速に正しい
解を探索することができる。二つ目のインデックスは新
旧住所表記のフラグである。まず，予め町域照合の単語
辞書にその町域の新旧住所表記に関するフラグを登録し
ておく。一方，そのワイルドカードの単語に，新旧住所
表記のどちらに対応する表記パターンかを示すフラグを
設けておく。そして，単語を検索する際に，それらフラ
グを照らし合せることで，不必要な単語照合を防ぐこと
ができる。三つ目のインデックスは，縦横書きのフラグ
である。文字認識を行うときに縦横書きに関するフラグ
を出力するようにしておく，一方，ワイルドカードの単
語にも縦横書きに関するフラグを設けておき，それらの
フラグを照らし合せることで，不必要な単語照合を避け
ることができる。

【００１８】第三の特徴事項は，町域照合により住所表
示番号領域の先頭が検出できなかった場合に，様々な記
入文字位置において単語照合を行うことである。まず住
所の先頭から始まる候補文字ラティスの中から，数字の
候補を全て探索し，それらを含む記入文字位置を記憶し
ておく。これは住所表示番号が必ず数字から始まること
による。そして，探索した記入文字位置を住所表示番号
の先頭であると仮定して，仮定された全ての文字位置か
ら単語照合を行う。これにより，任意の位置に記入して
ある住所表示番号を照合することができる。

【００１９】第四の特徴事項は，住所表示番号の数字部
分について階層的に数字の取り得る範囲を保持しておく
住所表示番号範囲辞書である。予め，丁目，番，号等の
各数字部分の取り得る範囲を辞書中に階層的に登録して
おく。例えば，国分寺市は４丁目までしかないとか，４
丁目は８番地までしかないとか，４丁目８番地は９号ま
でしかない等の情報を階層的に保持しておく。そして，
ワイルドカードから数字に復元された住所表示番号の候
補に対して，この辞書と照らし合せることで，在りえな
い住所表示番号を候補から除くことができる。

【００２０】第五の特徴事項は，第４の特徴事項を用い
てオペレータが入力した住所表示番号が正しいかどうか
の判定を行うことである。照合の結果，正しい住所表示
番号が得られなかった場合に，オペレータが郵便物の宛
名を見ながら住所表示番号入力する。その際に入力ミス
を防ぐために，入力された住所表示番号が正しいかどう
かを住所表示番号範囲辞書を用いて判定する。

【００２１】尚，上記の基本的な５つの特徴事項は，装
置としても方法としてもそれぞれ発明として捉えられる
ものである。

【００２２】

【作用】本発明は，次の５つの基本的な作用がある。第
一は，文字認識で正しい候補文字が全く挙がらなかった
場合でも，住所表示番号を認識できることである。本発
明では，住所表示番号の表記パターンを任意の数字を表
すワイルドカードを用いて表現した辞書単語として保持
しており，認識結果の候補文字群と単語のコストを計算
して照合を行うことで，住所表示番号を認識することが
できる。そのため，住所表示番号の一部の認識結果の候
補文字群に正しい候補が上がらなかった場合でも，それ
を補間して住所表示番号を認識することができる。例え
ば，「３丁目８−１」の「丁」に対応する文字パターン
に対して，「丁」という文字が認識候補として上がらな
かった場合でも，それに対応する単語が全体としてコス
トが小さければ，「丁」を補間して住所番号を認識する
ことができる。

【００２３】加えて，住所表示番号の表記パターンを辞
書の形式で保持しているため，個別の関数を準備して処
理するより詳細に表記パターンを見ることができるの
で，誤認識を防ぐことができる。

【００２４】第二は，住所表示番号を詳細に調べること
ができるにも関わらず，高速に処理されることである。
まず，辞書から単語を検索するときに，各文字パターン
に対応する候補文字群をインデックスとして検索するた
めに，照合を行う単語数を減らすことができる。さら
に，各単語に新旧住所表記や縦横書きに対応する属性を
持たせいているので，予め認識しようとする住所表示番
号が新旧住所表記のどちらに属するか，あるいは縦横書
きのどちらであるかが分かっていれば，不必要な単語の
照合を防ぐことができ，高速な処理が可能となる。

【００２５】第三は，辞書方式であるために，新しい表
記パターンが発生した場合は簡単に辞書に登録すること
ができ，メンテナンスが容易なことである。

【００２６】第四に，住所表示番号の数字部分について
階層的に数字の取り得る範囲を保持しておく住所表示番
号範囲辞書があるため，実際にありえない住所表示番号
の候補を除くことができる。

【００２７】第五に，住所表示番号照合の結果，住所表
示番号候補が得られなかった場合に，オペレータが郵便
物の宛名領域の画像を見ながら，住所表示番号を正しく
入力できることである。住所表示番号の数値部の取り得
る範囲の値を階層的に保持する住所表示番号範囲辞書を
保持しているため，オペレータが入力した住所表示番号
の数値部が正しい範囲内に入っているかを，住所表示番
号範囲辞書を参照して判定することができる。判定の結
果，範囲外と判定された場合はオペレータに警告を行う
ため，オペレータによる入力ミスを防ぐことができる。

【００２８】

【実施例】以下，本発明の第一の実施例を図１〜図１４
を用いて説明する。

【００２９】図１は本実施例の装置全体の構成図であ
る。郵便物１００は供給部１０１に順次送られる。供給
部１０１において郵便物が所定位置を通過し，その通過
の間に郵便物の表面の画像は画像入力部１０２により撮
像される。住所認識部１０６では，郵便物の表面に記載
された住所を読み取り区分情報を生成する。一方，表面
画像が撮像された当該郵便物は遅延搬送路１０３に送ら
れる。遅延搬送路１０３では，表面画像より区分情報を
生成するための所定時間分，郵便物は当該搬送路１０３
を移動する。区分部１０４では，住所認識部１０６から
の区分情報に従って郵便物を区分けした後，区分棚１０
５に格納する。画像入力部１０２では，ラインセンサの
ような光電変換素子からの画像信号をデジタル化すると
共に，郵便物の表面の画像から宛名の文字行を抽出す
る。

【００３０】住所認識部１０６は，制御部１０７，画像
処理部１０８，文字認識部１０９，知識処理部１１０か
らなり，制御部１０７は画像処理部１０８，文字認識部
１０９，知識処理部１１０をそれぞれ制御する。知識処
理部１１０は，町域照合部１１１，住所表示番号照合部
１１２からなり，それぞれ町域照合部１１１では町域単
語辞書１１３を，住所表示番号照合部１１２では住居表
示番号辞書群１１４をアクセスし，文字認識部１０９の
認識結果の誤りなどを自動的に修正する。

【００３１】住所表示番号辞書群１１４は，住所表示番
号単語インデックス辞書１１５，住所表示番号単語辞書
１１６，住所表示番号範囲辞書１１７からなる。住所表
示番号単語辞書１１６は，街区の表記パターンを納めた
辞書であり，住所表示番号単語インデックス辞書１１５
は，住所表示番号単語辞書１１６から必要な単語を選択
的に検索するためのインデックスを納めた辞書である。
住所表示番号範囲辞書１１７は各住所表示番号における
丁目，街区，住居表示番号のそれぞれの範囲を階層的に
記した辞書である。

【００３２】図２は図１における住所認識部１０６の処
理全体の流れを示したものである。図２を用いて住所認
識部１０６の動作を説明する。

【００３３】ステップ１２０では，画像入力部１０２が
郵便物の宛名書いてある面を撮像し，その画像を住所認
識部１０６に入力する。ステップ１２１では，画像処理
部１０８が画像入力部１０２より送られてきた宛名の書
いてある全面の画像から宛名領域を抽出する。ステップ
１２２では，画像処理部１０８がステップ１２１で得ら
れた宛名領域の画像から文字行毎の画像を抽出する。ス
テップ１２３では，文字認識部１０９がステップ１２２
で得られた文字行の画像から，１文字毎に文字画像を切
り出した後，切り出した１文字毎に文字を認識して文字
コードに変換する。ここで，文字認識した結果は候補と
しての複数の文字コードと対応する類似度が得られる。
また，文字の方向，すなわち縦書きか横書きかの情報も
得られる。

【００３４】ステップ１２４では，知識処理部１１０に
おける町域照合部１１１がステップ１２３で得られた文
字認識結果を基に候補文字ラティスを生成する。ここ
で，候補文字ラティスの例を図４に示す。これらは，例
えば「東京都国分寺市西恋ヶ窪３−８−１日立寮」とい
う住所が，郵便物の宛名に書いてあった時に，町域情報
を表す「東京都国分寺市西恋ヶ窪」の部分の候補文字ラ
ティスの例である。図４(a)は候補文字ラティス中の候
補文字テーブルの例であり，図４(b)はそれに対応する
コストテーブルの例である。図４(a)の候補文字テーブ
ルは，記入文字番号毎に第１位から第ｍ位（ｍは任意）
まで，候補文字の文字コードが並べられている。図４
(b)のコストテーブルは，図４(a)の候補文字テーブルの
文字コードが格納されている位置と対応する場所に，そ
の候補文字に対するコストが格納されている。例えば，
記入文字番号１の第１位の候補文字「東」のコストは
「０」となる。

【００３５】ステップ１２５では，知識処理部１１０の
中の町域照合部１１１が，町域単語辞書１１３を用いて
ステップ１２４で得られた候補文字ラティスから住所の
町域情報，および町域情報に対応する新旧住所表記情報
を抽出する。町域情報の抽出法としては，候補文字ラテ
ィスからオートマトンを生成して単語照合を行う手法が
知られている。これは特開平３−１２５２８８号公報に
その詳細が記述されている。

【００３６】次に，町域単語辞書１１３の構成，およ
び，町域情報に対応する新旧住所表記情報の抽出法を図
５を用いて説明する。町域単語辞書１１３は単語が階層
的に格納されており，例えば，都道府県レベルの単語と
しては，埼玉県１４２，東京都１４３，神奈川県１４４
があり，東京都１４３の下の市区郡レベルの単語として
は，小金井市１４５，国分寺市１４６，国立市１４７が
ある。そして，国分寺市１４６の下には町域レベルの単
語，日吉町１４８，西恋ヶ窪１４９，東恋ヶ窪１５０が
ある。さらに，町域レベルの単語には全国の町域情報を
識別するための７桁の町域区分番号１５１〜１５３，個
々の町域が新旧住所表記のどちらに該当するかを示すフ
ラグ１５４〜１５６がそれぞれ一緒に格納されている。
新旧住所表記のフラグは，例えばその町域が新住所表記
に該当すれば１，旧住所表記に該当すれば２というよう
な値を取る。よって階層的に単語照合を行って町域情報
が得られると，辞書の該当する部分を参照することで，
町域情報を識別するための７桁の町域区分番号，辞書の
新旧住所表記のフラグも同時に得られる。７桁の町域区
分番号は，後の処理で住所表示番号の数字部分の取りう
る範囲を判定するために，住所表示番号範囲辞書１１７
を検索する時のインデックス，および区分部１０５で郵
便物を区分するための制御情報の一部として利用され
る。また，新旧住所表記フラグは住所表示番号照合を行
うために，住所表示番号単語辞書から照合する単語数を
制限するためのインデックスとして利用される。以上の
ステップ１２５の町域照合処理により，町域情報，町域
区分番号，および新旧住所表記フラグが得られる。

【００３７】ステップ１２６では，知識処理部１１０の
中の住所表示番号照合部１１２が住所表示番号辞書群１
１４を用いて，ステップ１２４で得られた候補文字ラテ
ィスから住所表示番号を抽出する。ステップ１２６の詳
細を図３，図５〜図１１を用いて詳細に説明する。図３
においてステップ１３２，１３５が本発明の特徴となっ
ている。

【００３８】ステップ１３０では，図２のステップ１２
４で生成した候補文字ラティスを住所表示番号照合部１
１２に入力する。ステップ１３１では，候補文字ラティ
スの住所表示番号が書かれた領域の先頭の記入文字番号
を検出する。これは図２のステップ１２５で行った町域
照合により，町域の書いてある領域の終わりが検出でき
るので，それを利用する。ステップ１３２では，ステッ
プ１３０で得られた候補文字ラティスから，ワイルドカ
ードラティスを生成する。ここで，ワイルドカードラテ
ィスとは住所表示番号の照合を行うために，候補文字ラ
ティス中の数字を任意の数字を表すワイルドカードで置
き換えたラティスである。

【００３９】ステップ１３２の詳細を図６，図７，図８
を用いて説明する。図７はワイルドカードラティスを生
成するために用いる変換テーブルであり，以下に詳細を
述べる。

【００４０】分類における「数字」のテーブルは，丁
目，街区，住居表示番号を表す数字に関わるテーブルで
あり，候補文字ラティス中に任意の算用数字と漢数字の
候補文字があれば，それぞれ「ｎ」，「ｋ」というワイ
ルドカードに変換される。

【００４１】「区切り文字」のテーブルは，例えば住所
中に「３丁目８−１」とある場合に，丁目や街区の数字
同士を区切るために使用される文字「丁目」や「−」に
関するテーブルである。ここでは「丁」，「目」，
「番」，「地」，「の」，「ノ」については変換せず
に，そのままの文字を使用する。一方「−」，「〜」，
「／」は「−」というワイルドカードに変換される。

【００４２】「その他」のテーブルは，「数字」テーブ
ル，「区切り文字」テーブル以外の文字に関するテーブ
ルで，上記で述べた以外の文字は全て「ｅ」というワイ
ルドカードに変換される。すなわち「その他」というの
は丁目，街区，住居表示番号に関わる文字以外の全てを
指す。

【００４３】図８は，図７の変換テーブルを用いて，図
６で示す候補文字ラティスから，ワイルドカードラティ
スを生成した例である。ワイルドカードラティスは図８
(a)で示すワイルドカードテーブルと，図８(b)で示すコ
ストテーブルの２つからなる。

【００４４】図８のワイルドカードラティスの生成は，
図６(a)の候補文字テーブルにおいて候補文字の順位の
高いほうから行う。まず第１位の候補文字をワイルドカ
ードに変換して図８(a)で示すワイルドカードテーブル
の第１位の場所に書き込む。それと同時に変換された候
補文字に対応するコストを，図８(b)のコストテーブル
の該当する場所に書き込む。

【００４５】次に，第２位の候補文字を調べ，それが第
１位の候補文字と同じワイルドカードに属するなら，重
複するのでそれを省略する。もし違うワイルドカードに
属するのであれば，そのワイルドカードと対応するコス
トを，それぞれ図８(a)のワイルドカードテーブル，図
８(b)のコストテーブルに書き込む。以下，全ての候補
文字について同じことを繰り返す。

【００４６】例えば，図６(a)の候補文字テーブルにお
ける記入文字番号１２の列の変換を考える。まず，第１
位の候補文字「８」をワイルドカード「ｎ」に変換し
て，図８(a)のワイルドカードテーブルにおける記入文
字番号１２の第１位の場所に書き込む。それと同時に，
候補文字「８」に対応するコスト「０」を，図８(b)で
示すコストテーブルの該当する場所に書き込む。

【００４７】第２位を見ると候補文字「３」は同じワイ
ルドカード「ｎ」に属するので，省略して図８(a)のワ
イルドカードテーブルには何も書かない。更に，第３位
を見ると候補文字「日」は「ｎ」と違うワイルドカード
「ｅ」に属するので，図８(a)のワイルドカードテーブ
ルの中で空いている第２位の場所にそれを書き込む。そ
れと共に，図８(b)コストテーブルの対応する場所に候
補文字「日」のコスト「２」を書き込む。以下，同様の
処理を全ての順位の候補文字に対して行う。

【００４８】以上のステップ１３２の処理により，ステ
ップ１３０で得られた候補文字ラティスから，ワイルド
カードラティスが生成される。

【００４９】ステップ１３３では，ステップ１３２で生
成したワイルドカードラティスから，単語照合を行うた
めのオートマトンを生成する。ステップ１３３の詳細を
図９を用いて説明する。

【００５０】図９は辞書から単語を取り出し，オートマ
トンを用いて住所表示番号単語の照合を行う過程を示し
たものである。まず，オートマトン１９１について説明
する。住所表示番号パターンを表す辞書単語とワイルド
カードラティスの照合を行うために，図８で示すワイル
ドカードラティスから有限オートマトン１９１を生成す
る。そして，オートマトン１９１は文字列として表した
辞書単語を順次入力し，その単語の平均コストはいくら
になるかを計算する。

【００５１】オートマトン１９１において丸印は状態を
示し，その中に書かれた数字は状態番号を示す。加え
て，状態と状態の間が単語の各記入文字位置に対応し，
状態間の線は遷移経路を示す。遷移経路上の左側の文字
は，ある状態でオートマトンにその文字が入力された時
に，その遷移経路を辿って次の状態に遷移することを示
す。また，遷移経路上で「other」は遷移経路に対応す
る文字として明示されたもの以外の全ての文字を表す。
遷移経路上の［］内の数字は，その経路を辿って遷移し
た時に有するコストである。

【００５２】例として，オートマトン１９１を用いて，
単語「ｎ丁目ｎ−ｎｅ」１９０が入力された時のコスト
計算を考える。まず，状態１から状態２に遷移するとき
に「ｎ」のコスト［０］が加算され，状態２から状態３
に遷移するときは「丁」のコスト［１］が加算され，以
下同様に遷移が進んでいく。そして，単語の文字数分の
遷移が全て終わった後，積算されたコストを単語の文字
数で割ることでその単語の平均コスト１９２が得られ
る。

【００５３】次に，図８のワイルドカードラティスから
の有限オートマトン１９１の生成を説明する。まず，図
９のオートマトン１９１の状態１と状態２の間の遷移経
路を生成し，図８(a)のワイルドカードテーブルの記入
文字番号１２の候補文字をそれぞれ割り当てる。それと
共に，候補文字に対応する図８(b)で示すコストテーブ
ルのコストを，同様に状態１と状態２の間の遷移経路に
それぞれ割り当てる。次に，明示されたもの以外の全て
の文字を表す遷移経路として「other」を生成し，さら
にそのコストを１５とする。以下，同様に状態と遷移経
路をワイルドカードラティスから次々に生成していく。
ここで，遷移経路のコストはコストは必ずしも上記の値
にする必要はなく，任意の数字でよい。

【００５４】以上のステップ１３３の処理により，ワイ
ルドカードラティスからオートマトン１９１が生成され
る。

【００５５】ステップ１３４では，ステップ１３３で生
成したオートマトン１９１と図１の住所表示番号単語イ
ンデックス辞書１１５，住所表示番号単語辞書１１６を
用いて，住所表示番号単語のオートマトン照合を行う。
ステップ１３４の詳細を図８，図９，図１０，図１１を
用いて説明する。図１０はオートマトン照合処理の流れ
を示したＰＡＤである。図１１は住所表示番号単語辞
書，住所表示番号単語インデックス辞書の構成を示した
図である。

【００５６】まず，図１１の辞書の構成を説明する。住
所表示番号単語辞書１１６はワイルドカードを用いて丁
目，街区，住居表示番号の表記パターンを表した単語，
およびその検索情報や属性を格納した辞書である。丁
目，街区，住居表示番号の表記パターンを表した単語と
しては，例えば「ｎ丁目ｎ−ｎｅ」，「ｎ｜ｎ｜ｎｅ」
等が格納されている。住所表示番号単語インデックス辞
書１１５は，照合を行うために必要な単語を住所表示番
号単語辞書から選択的に検索するためのインデックスを
格納した辞書である。インデックスは，辞書単語の第１
文字目，第２文字目の文字を使用する。

【００５７】住所表示番号単語辞書１１６は，街区の表
記パターンを表す単語２２８，単語の第２文字目が同一
の文字を持つ単語間の相対アドレス２２９，新旧住所表
記を示すフラグ２３０，縦横書きを示すフラグ２３１か
らなる。

【００５８】新旧住所表記を示すフラグ２３０は，街区
表記を表す単語が新住所表記の表記パターンであれば
１，旧住所表記の表記パターンであれば２，どちらの住
所表記にも対応するのであれば３という数字が格納され
ている。縦横書きを示すフラグ２３１は，街区表記を表
す単語が横書きに属するのであれば１，縦書きに属する
のであれば２，縦横両方に属するのであれば３という数
字が格納されている。

【００５９】住所表示番号単語インデックス辞書１１５
は，１文字目インデックステーブル２２０，２文字目イ
ンデックステーブル２２４の二つのテーブルからなる。
１文字目インデックステーブル２２０は，辞書単語の第
１文字目の文字番号を格納したテーブル２２１，同一の
１文字目を持つ単語の数２２２，住所表示番号単語辞書
１１６へのポインタテーブル２２３からなる。２文字目
インデックステーブル２２４は，同様に辞書単語の２文
字目の文字番号を格納したテーブル２２５，同一の２文
字目を持つ単語の数２２６，住所表示番号単語辞書１１
６へのポインタテーブル２２７からなる。

【００６０】次に，住所表示番号単語インデックス辞書
１１５を用いて，住所表示番号単語辞書１１６の単語を
検索する時の処理の流れを説明する。実線で表された矢
印は１文字目インデックステーブル２２０を用いて，第
１文字目が同一の文字である単語を検索するときの検索
の流れを示す。点線で表された矢印は２文字目インデッ
クステーブル２２４を用いて，２文字目が同一の文字で
ある単語を検索するときの検索の流れを示す。

【００６１】例えば，単語の１文字目が「ｎ」である単
語を辞書から検索する場合は，１文字目インデックステ
ーブル２２０の第１文字目が同一の文字である単語の数
m1，および「ｎ」のポインタP1(1)を参照する。ポイン
タP1(1)には，住所表示番号単語辞書の中で１文字目が
「ｎ」で始まる単語の最初のポインタが格納されている
ので，その単語を参照する。単語辞書の中では１文字目
が同じ文字の単語は連続して並べてあるので，「ｎ」で
始まる最初の単語を見つけると，以下はポインタをイン
クリメントするだけで，次々に単語を検索することがで
きる。そして，m1回検索を行うと「ｎ」で始まる単語の
終わりになるので，そこで単語の検索を終了する。

【００６２】単語の２文字目をインデックスとして検索
する場合も同様である。例えば，単語の２文字目が
「丁」である単語を辞書から検索する場合は，２文字目
インデックステーブル２２４の第１文字目が同一の文字
である単語の数q1，および「丁」のポインタP2(1)を参
照する。ポインタP2(1)には，住所表示番号単語辞書の
中で２文字目が「丁」の単語のポインタが格納されてい
るのでその単語を参照する。その後，単語の第２文字目
が同一の文字を持つ単語間の相対アドレス２２９を参照
してポインタをシフトすることで，第２文字目が同じ
「丁」の単語を検索することができる。そして，q1回検
索を行うと２文字目が同じ「丁」の単語の終わりになる
ので，そこで単語の検索を終了する。

【００６３】ここで，図２のステップ１２３の文字切り
出し・文字認識で，住所が縦書きか横書きかが分かって
いるので，縦横書きを示すフラグ２３１を参照すること
で，検索した単語の中から該当する単語を絞り込んで取
り出すことができる。

【００６４】また，図２のステップ１２５の町域照合で
住所表示番号が新旧どちらの住所表記に属するのかが分
かっているので，新旧住所表記を示すフラグ２３０を参
照して，検索した単語の中から該当する単語を絞り込ん
で取り出すことができる。

【００６５】次に，ステップ１３４の具体的処理内容を
図１０の処理フロー，および図８，図９，図１１を用い
て説明する。

【００６６】ステップ２００では，照合を行おうとする
住所に対して，図２のステップ１２３で得られた住所の
縦横書きを表すフラグ，ステップ１２５で得られた新旧
住所表記を表すフラグをセットする。ステップ２０２で
は，図８(a)のワイルドカードテーブルにおける記入文
字番号１２の第１位の候補文字を取り出し，図１１の１
文字目インデックステーブル２２０を参照して，辞書単
語数２２２，および単語辞書のポインタ２２３を取得す
る。ステップ２０４では，ポインタが指している先の単
語を検索し，この単語がステップ２００でセットした新
旧住所表記フラグ，および縦横書きフラグと矛盾がない
かを辞書の該当するテーブル２３０，２３１を参照して
チェックする。もし矛盾がなければステップ２０５に進
む。ステップ２０５では，検索した単語を図９のオート
マトン１９１に入力して，状態を遷移させながら平均コ
ストを計算する。ステップ２０３では，ステップ２０４
からステップ２０５の処理をステップ２０２で求めた辞
書単語の数だけ繰り返す。

【００６７】ステップ２０１では，図８(a)における記
入文字番地１２の次順位の候補文字を取り出し，ステッ
プ２０２からステップ２０５の処理を記入文字番地１２
の候補文字数回繰り返す。ステップ２０７では，図８
(a)のワイルドカードテーブルの記入文字番号１３の第
１位の候補文字を取り出し，図１１の２文字目インデッ
クステーブル２２４を参照して，辞書単語数２２６，お
よび単語辞書のポインタ２２７を取得する。ステップ２
０９では，ポインタが指している先の単語を検索し，こ
の単語がステップ２００でセットした新旧住所表記フラ
グ，および縦横書きフラグと矛盾がないかを辞書の該当
するテーブルを参照してチェックする。もし矛盾がなけ
ればステップ２１０に進む。

【００６８】ステップ２１０では，検索した単語を図９
のオートマトン１９１に入力して，状態を遷移させなが
ら平均コストを計算する。ステップ２０８では，ステッ
プ２０９からステップ２１０の処理をステップ２０７で
求めた辞書単語の数だけ繰り返す。ステップ２０６で
は，図８(a)の記入文字番地１３の次順位の候補文字を
取り出し，ステップ２０７からステップ２１０の処理を
記入文字番地１３の候補文字数回繰り返す。

【００６９】ステップ２１１では，ステップ２００から
ステップ２１０の処理で求めた単語，および，そのコス
トを昇冪の順に並べ変える。ステップ２１２では，ステ
ップ２１１で並べ変えた単語の上位Ｌ（Ｌ＞１）個を選
択する。

【００７０】以上のステップ２００からステップ２１２
の処理により，図３におけるステップ１３４のオートマ
トン照合が行われ，平均コストの小さい上位Ｌ個の単語
およびそのコストが得られる。

【００７１】ステップ１３５では，ステップ１３４で得
られた上位Ｌ個のワイルドカードで表された単語につい
て，「ｎ」，「ｋ」の数字を表すワイルドカードを元の
数字に復元して，候補を生成する。ここではＬ＝１とし
て，図９の単語「ｎ丁目ｎ−ｎｅ」１９０を数字に復元
した結果を図１２に示す。数字復元の処理は，まず図６
に示す候補文字テーブル１６０と単語「ｎ丁目ｎ−ｎ」
１９０の位置合わせを行う。その後，数字「ｎ」に対応
する場所の候補数字，およびそのコストをそれぞれ図６
(a)候補文字テーブルから取り出して，実際の丁目や街
区を生成する。また，図６(b)コストテーブルから数字
に対応するコスト取り出して，復元した住所表示番号単
語に対するコストを積算していく。

【００７２】ステップ１３６では，ステップ１３５で数
字に復元した住所表示番号単語の候補について，丁目，
街区，住居表示番号の数字部分を，図１の住所表示番号
範囲辞書１１７と矛盾がないかを判別する。ここで，住
所表示番号範囲辞書１１７は各町域について，丁目，街
区，住居表示番号の数字がそれぞれどの範囲を取りえる
かの範囲情報を階層的に格納した辞書である。住所表示
番号範囲辞書１１７の詳細を図１３を用いて説明する。

【００７３】住所表示番号範囲辞書１１７は，インデッ
クステーブル２６０と住所表示番号範囲テーブル２６３
からなる。インデックステーブル２６０は，町域を識別
する町域区分番号テーブル２６１と，住所表示番号範囲
テーブル２６３へのポインタテーブル２６２からなる。
住所表示番号範囲テーブル２６３は，丁目の番号をイン
デックスとして格納した丁目テーブル２６４，街区の番
号をインデックスとして格納した街区テーブル２６５，
住居表示番号の最大値を格納した住居表示番号テーブル
２６６からなる。

【００７４】次に，住所表示番号範囲を参照する時の処
理の流れを説明する。例えば，「東京都国分寺市西恋ヶ
窪」住所表示番号範囲を参照するには，まず図２のステ
ップ１２５で図５に示す町域単語辞書を用いて求めた
「東京都国分寺市西恋ヶ窪」に対応する町域区分番号
「１８５０００２」について，インデックステーブル２
６０の町域区分番号テーブル２６１を参照する。「１８
５０００２」に対応するポインタPaは，住所表示番号範
囲テーブル２６３の中で，「東京都国分寺市西恋ヶ窪」
の範囲データが格納されている領域の先頭を参照してい
る。その領域には，丁目テーブル２６４，街区テーブル
２６５をインデックスとして，住居表示番号の最大値が
住居表示番号テーブル２６６に格納されてある。そこ
で，該当する丁目，街区インデックスを検索すること
で，例えば「３丁目８番」の住居表示番号の最大値は９
まで，「東京都国分寺市西恋ヶ窪」の全ての領域を検索
することで，丁目の最大値は４までしかないことなどが
分かる。例えば，「東京都国分寺市西恋ヶ窪」の丁目が
４丁目までしかない，３丁目３番地が住居表示番号５ま
でしかないとすると，図１２の候補群は図１４で示す候
補に絞られる。以上のステップ１３６の処理により，住
所表示番号の各丁目，街区，住居表示番号の範囲の判定
が行われ，範囲外と判定された候補は図１２の候補群か
ら削除される。

【００７５】ここで，住所表示番号範囲辞書は本実施例
に限るものではなく，例えば，住居表示番号部分は上限
値のみではなく，下限値も同時に持たせてもよい。ま
た，駐車場の住居表示番号などを除いた，実際に郵便配
達の対象となる住居表示番号のみを全て登録してもよ
い。

【００７６】ステップ１３７では，ステップ１３６で絞
り込んだ候補からコストの小さいＰ（Ｐ＞１）個の候補
を住所表示番号照合結果として選択する。ここでは，Ｐ
＝２として図１４の「３丁目８−１」，「３丁目３−
１」が照合結果として選択される。

【００７７】以上のステップ１３０からステップ１３７
までの処理により，図２のステップ１２７住所表示番号
照合が行われ，照合結果として住所表示番号の候補「３
丁目８−１」，「３丁目３−１」が得られる。

【００７８】ステップ１２７では，ステップ１２５の町
域照合で得られた町域候補「東京都国分寺市西恋ヶ窪」
と，ステップ１２６の住所表示番号照合で得られた住所
表示番号の候補「３丁目８−１」，「３丁目３−１」を
つないで住所候補を生成する。この例では，「東京都国
分寺市西恋ヶ窪３丁目８−１」，「東京都国分寺市西恋
ヶ窪３丁目３−１」が得られる。さらに，この住所情報
を用いて図１における区分部１０４を制御する制御情報
を生成する。

【００７９】本発明の第二の実施例を図１，図２，図
９，図１５を用いて説明する。ここでは，７桁の町域区
分番号が宛名に印刷されている時に，町域照合により町
域情報が得られなかった場合を考える。

【００８０】図２において，ステップ１２０からステッ
プ１２２までは，第１の実施例と同様な処理を行う。

【００８１】ステップ１２３では，第一の実施例と同様
に文字認識部１０９がステップ１２２で得られた文字行
の画像から，１文字毎に文字を認識して文字コードに変
換する。ただし，ここでは住所情報だけでなく宛名に印
刷されている町域区分番号も認識して文字コードに変換
する。ステップ１２４では，第一の実施例と同様に町域
照合部１１１がステップ１２３で得られた文字認識結果
を基に候補文字ラティスを生成する。ステップ１２５で
は，第一の実施例と同様に町域照合部１１１が町域単語
辞書１１３を用いて町域照合を行なう。ただし，本実施
例では町域照合の結果，町域情報および町域情報に対応
する新旧住所表記情報を抽出できなかった場合を想定す
る。ステップ１２６では，図１の知識処理部１１０の中
の住所表示番号照合部１１２が住所表示番号辞書群１１
４を用いて，ステップ１２４で得られた候補文字ラティ
スから住所表示番号を抽出する。ステップ１２６の詳細
を図９，図１５を用いて詳細に説明する。図１５におい
てステップ３０２，３０４が本発明の特徴となってい
る。

【００８２】ステップ３００では，図２のステップ１２
４で生成した候補文字ラティスを入力する。

【００８３】ステップ３０１では，ステップ１３０で得
られた候補文字ラティスから，第１の実施例と同様な方
法でワイルドカードラティスを生成する。ただし，町域
情報が得られないために住所表示番号の先頭が検出でき
ないので，住所の先頭からワイルドカードラティスを生
成する。ステップ３０２では，ワイルドカードラティス
から数字の候補が含まれる記入文字番号を全て検出す
る。すなわちワイルドカードテーブルで「ｎ」や「ｋ」
が含まれる記入文字番号を抽出する。ステップ３０３で
は，ステップ３０１で生成したワイルドカードラティス
から第１の実施例と同様な方法により，記入文字番号１
から単語照合を行うためのオートマトンを生成する。そ
して，例えば図９のオートマトン１９１が得られたとす
る。ここでは住所表示番号部分のオートマトンのみを表
示している。

【００８４】ステップ３０４では，ステップ３０３で生
成したオートマトン１９１と図１の住所表示番号単語イ
ンデックス辞書１１５，住所表示番号単語辞書１１６を
用いて，住所表示番号単語のオートマトン照合を行う。
ただし，第１の実施例の方式と違う点は，生成したオー
トマトンの状態数をＫ（Ｋ＞１）とすると，Ｋ個の切断
点で切断し，各切断点から始まる後部の部分オートマト
ンに対して第１の実施例の単語照合を行うことである。
例えば，図９では状態番号１から始まるオートマトンに
対して単語照合を行っていたが，それを状態番号２，
３，・・・から始まるオートマトンに対しても，同様な
単語照合を行う。これにより，任意の位置に存在する単
語を抽出することができる。また，辞書から単語を選択
する場合は，図２のステップ１２５で新旧住所表記の属
性が得られないので，辞書にある新旧住所表記のフラグ
を見ないで単語を選択する。

【００８５】ステップ３０５では，第１の実施例と同様
な方法により，ステップ３０４で得られた上位Ｌ（Ｌ＞
１）個のワイルドカードで表された単語について，
「ｎ」，「ｋ」の数字を表すワイルドカードを元の数字
に復元して，住所表示番号の候補を生成する。

【００８６】ステップ３０６では，第１の実施例と同様
な方法によりステップ３０５で生成した候補から，コス
トの小さいＰ個の候補を住所表示番号照合結果として選
択する。以上のステップ３００からステップ３０６まで
の処理により，図２におけるステップ１２６の住所表示
番号照合が行われる。

【００８７】ステップ１２７では，ステップ１２３で得
られた町域区分番号とステップ１２６で得られた住所表
示番号を併せて図１の区分部１０４を制御する制御情報
を生成する。

【００８８】以上ステップ１２０からステップ１２７の
処理により，町域照合により住所表示番号領域の先頭が
見つからなかった場合でも，区分部１０４を制御する制
御情報を得ることが可能になる。

【００８９】本発明の第三の実施例を図２，図１６，図
１７，図１８を用いて説明する。

【００９０】図１６において，本発明の特徴は不読修正
部３１０と住所表示番号範囲辞書１１７である。図１６
の装置の動作を図１７を用いて説明する。

【００９１】ステップ３４０からステップ３４５まで
は，第１の実施例における図２のステップ１２０から１
２５までとそれぞれ同様な処理を行う。ステップ３４６
では，第１の実施例と同様な方法により住所表示番号照
合を行う。ただし，照合を行った結果，候補が得られな
かった場合を考える。ステップ３４７では，図１６の制
御部１０７が不読文字修正部３１０に知識処理部１１０
の結果を送り，不読文字修正部３１０においてオペレー
タの入力作業により住所表示番号を入力する。図１８は
入力作業のための表示画面の例である。３６０は図１６
の画像入力部１０２で取り込んだ郵便物の宛名画像であ
る。３６１は知識処理部１１０の結果であり，住所表示
番号の候補がなかったので数値に対応する部分は「？」
で示されている。３６２，３６３，３６４は，住所表示
番号の中で，それぞれ丁目，街区，住居表示番号の数値
をオペレータが入力するための枠である。ここで，オペ
レータが入力した数値を知識処理部１１０が住所表示番
号範囲辞書１１７を用いてその値が正しい範囲内に入っ
ているかを判定する。判定の結果，もし範囲外となった
場合は，オペレータにその旨を表示する。以上のステッ
プ３４７の処理により，住所表示番号が入力される。

【００９２】ステップ３４８では，ステップ３４５で得
られた町域情報と，ステップ３４６で入力された住所表
示番号を結合して住所候補を生成する。以上，ステップ
３４０からステップ３４８の処理により，住所表示番号
照合で候補が得られなかった場合でも，装置の補助によ
りオペレータが正しい住所表示番号を入力することがで
き，正しい住所が得られる。

【００９３】上記実施例では，住所表示番号の例は新住
所表記を用いて説明したが，これは旧住所表記の住所表
示番号に対しても同様な処理が適用される。

【００９４】

【発明の効果】本発明は，次の５つの効果がある。第一
は，文字認識で正しい候補文字が全く挙がらなかった場
合でも，住所表示番号を認識できることである。本発明
では，住所表示番号の表記パターンを任意の数字を表す
ワイルドカードを用いて表現した辞書単語として保持し
ており，認識結果の候補文字群と単語のコストを計算し
て照合を行うことで，住所表示番号を認識することがで
きる。そのため，住所表示番号の一部の認識結果の候補
文字群に正しい候補が上がらなかった場合でも，それを
補間して住所表示番号を認識することができる。例え
ば，「３丁目８−１」の「丁」に対応する文字パターン
に対して，「丁」という文字が認識候補として上がらな
かった場合でも，それに対応する単語が全体としてコス
トが小さければ，「丁」を補間して住所番号を認識する
ことができる。

【００９５】加えて，住所表示番号の表記パターンを辞
書の形式で保持しているため，個別の関数を準備して処
理するより詳細に表記パターンを見ることができるの
で，誤認識を防ぐことができる。

【００９６】第二は，住所表示番号を詳細に調べること
ができるにも関わらず，高速に処理されることである。
まず，辞書から単語を検索するときに，各文字パターン
に対応する候補文字群をインデックスとして検索するた
めに，照合を行う単語数を減らすことができる。さら
に，各単語に新旧住所表記や縦横書きに対応する属性を
持たせいているので，予め認識しようとする住所表示番
号が新旧住所表記のどちらに属するか，あるいは縦横書
きのどちらであるかが分かっていれば，不必要な単語の
照合を防ぐことができ，高速な処理が可能となる。

【００９７】第三は，辞書方式であるために，新しい表
記パターンが発生した場合は簡単に辞書に登録すること
ができ，メンテナンスが容易なことである。

【００９８】第四に，住所表示番号の数字部分について
階層的に数字の取り得る範囲を保持しておく住所表示番
号範囲辞書があるため，実際にありえない住所表示番号
の候補を除くことができる。

【００９９】第五に，住所表示番号照合の結果，住所表
示番号候補が得られなかった場合に，オペレータが郵便
物の宛名領域の画像を見ながら，住所表示番号を正しく
入力できることである。住所表示番号の数値部の取り得
る範囲の値を階層的に保持する住所表示番号範囲辞書を
保持しているため，オペレータが入力した住所表示番号
の数値部が正しい範囲内に入っているかを，住所表示番
号範囲辞書を参照して判定することができる。判定の結
果，範囲外と判定された場合はオペレータに警告を行う
ため，オペレータによる入力ミスを防ぐことができる。

【０１００】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明における第１の実施例の装置の全体構成
図である。

【図２】本発明における第１の実施例の装置の処理全体
の流れを示す図である。

【図３】住所表示番号照合を行う処理の流れを示す図で
ある。

【図４】町域照合を行うための候補文字ラティスの例を
示す図である。

【図５】町域情報を格納した町域辞書の構成の例を示す
図である。

【図６】住所表示番号領域の候補文字ラティスの例を示
す図である。

【図７】候補文字ラティスから住所表示番号照合を行う
ためのワイルドカードラティスを生成する変換テーブル
を示す図である。

【図８】図７の変換テーブルを用いて，図６の候補文字
ラティスから生成したワイルドカードラティスの例を示
す図である。

【図９】オートマトン単語照合の処理概要を示す図であ
る。

【図１０】オートマトン単語照合の処理の流れを示すＰ
ＡＤである。

【図１１】住所表示番号単語インデックス辞書，住所表
示番号単語辞書の構成を示す図である。

【図１２】照合した結果の住所表示番号単語から数字部
分を復元した住所表示番号の候補の例を示す図である。

【図１３】住所表示番号範囲辞書の構成の例を示す図で
ある。

【図１４】図１２の住所表示番号の候補から，各数字の
部分について取り得る範囲を判定した後に残った候補を
示す図である。

【図１５】本発明の第二の実施例における住所表示番号
照合処理の流れを示す図である。

【図１６】本発明における第三の実施例の装置の全体構
成図である。

【図１７】本発明における第三の実施例の処理全体の流
れを示す図である。

【図１８】不読となった住所表示番号を入力するための
画面の表示の例を示す図である。

【符号の説明】

１００…郵便物，１０１…郵便物供給部，１０２…画像
入力部，１０３…遅延搬送部，１０４…区分部，１０５
…区分棚，１０６…住所認識部，１０７…制御部，１０
８…画像処理部，１０９…文字認識部，１１０…知識処
理部，１１１…町域照合部，１１２…住所表示番号照合
部，１１３…町域単語辞書，１１４…住所表示番号辞書
群，１１５…住所表示番号単語インデックス辞書，１１
６…住所表示番号単語辞書，１１７…住所表示番号範囲
辞書。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 古賀 昌史 東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 影広 達彦 東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 寺本 正人 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式 会社日立製作所オフィスシステム事業部 内 (72)発明者 渡辺 成 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式 会社日立製作所オフィスシステム事業部 内 (72)発明者 藤澤 浩道 東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (56)参考文献 特開 平６−124366（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−169033（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B07C 3/00 - 3/20 G06K 9/62 620

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】郵便物上の文字情報を検出して，町域名情
   報と住所表示番号情報からなる住所情報を読み取る住所
   読み取り装置において， 郵便物上の画像をデジタル信号に変換して入力する画像
   入力手段と， 前記画像入力手段から入力された画像から文字情報を切
   り出して認識し，切り出された各文字パターンに対して
   認識候補文字群を出力する文字認識手段と， 町域名情報を格納する町域名辞書と， 前記文字認識手段から出力された認識候補文字群と前記
   町域名辞書と照合することにより町域名を認識する町域
   名照合手段と， 前記町域名照合手段の認識結果に基づき，住所表示番号
   領域を検出する住所表示番号領域検出手段と， 前記住所表示番号領域検出手段からの出力に基づき，前
   記住所表示番号領域内の各文字パターンに対応する候補
   文字群中の数字を，任意の数字を表す特定の記号で置き
   換え，かつ上記数字同士の間を区切る文字はそのまま残
   した候補文字群に変換する変換手段と， 前記特定の記号と住所表示番号情報中の数字同士の間を
   区切る文字とで表現した住所表示番号の様々な表記パタ
   ーンを保持する住所表示番号表記パターン辞書と， 前記変換手段の出力結果と前記住所表示番号表記パター
   ン辞書の表記パターンとを照合し，住所表示番号の表記
   パターンの候補を出力する表記パターン照合手段と， 前記表記パターン照合手段の出力結果と，前記文字認識
   手段から出力される候補文字群とを照らし合せ，前記特
   定の記号で置き換えられた候補文字群中の数字を復元
   し，住所表示番号の文字列候補を出力する数字復元手段
   と， を有することを特徴とする住所読み取り装置。
2. 【請求項２】請求項１記載の住所読み取り装置におい
   て， 前記町域名辞書は，町域名情報に加えて，町域名を識別
   するための町域名区分番号，その町域名が新住所表記で
   あるか，旧住所表記であるかの情報を格納しており， 前記住所書読み取り装置は， 郵便物上の住所情報を表す文字群が縦書きであるか，横
   書きであるかを検出する文字方向検出手段と， 前記町域名照合手段の認識結果と前記町域名辞書に基づ
   き，その町域名が新住所表記であるか，旧住所表記であ
   るかを判別する住所表記判別手段と， 各表記パターンに新旧住所表記に関する属性，縦横書き
   に関する属性を持たせた住所表示番号表記パターン辞書
   と， を備え， 前記表記パターン照合手段は， 前記特定の記号で置き換えた任意の位置にある各文字パ
   ターンの候補文字群に対し，その候補文字群の文字コー
   ドをインデックスとして，住居表示番号表記パターン辞
   書から表記パターンを検索する表記パターン検索手段
   と， 前記文字方向検出手段と前記住所表記判別手段の出力に
   基づき，前記表記パターン検索手段によって検索された
   表記パターンの中から，前記住居表示番号表記パターン
   辞書から新旧住所表記，縦横書きのそれぞれの属性が一
   致する表記パターンのみを読み出す表記パターン選択手
   段と， を有することを特徴とする住所読み取り装置。
3. 【請求項３】請求項１記載の住所読み取り装置におい
   て， 前記町域名照合手段の認識結果に基づき，住所表示番号
   領域の先頭を検出することができなかった場合に，認識
   候補文字群中に数字の候補が含まれる任意の文字パター
   ンを住所表示番号領域の先頭として仮定し，その文字パ
   ターンの位置を出力する先頭仮定手段を有し， 前記表記パターン照合手段は，前記先頭仮定手段からの
   出力に基づき，住所表示番号領域の先頭と仮定される位
   置から，前記変換手段の出力結果と前記住居表示番号表
   記パターン辞書の表記パターンとを照合し，住所表示番
   号の表記パターンの候補を出力することを特徴とする住
   所読み取り装置。
4. 【請求項４】請求項１記載の住所読み取り装置におい
   て， 前記数字復元手段から出力される住所表示番号の文字列
   候補について，住所表示番号範囲辞書を参照して数値部
   の値が住所表示番号の取りうる範囲であるかを判定し，
   判定した結果に基づいて候補を絞り込む住所表示番号範
   囲判定手段を有することを特徴とする住所読み取り装
   置。
5. 【請求項５】請求項４記載の住所読み取り装置におい
   て， 前記数字復元手段の出力結果として，住所表示番号の文
   字列候補が得られなかった場合に，オペレータが郵便物
   の宛名領域の画像を見ながら住所表示番号を入力するた
   めの表示装置と， オペレータが入力した住所表示番号の数値部が正しい範
   囲内に入っているかを前記住所表示番号範囲辞書を参照
   して判定する範囲判定手段と， 判定の結果，範囲外と判定された場合はオペレータに警
   告を行う手段と， を有することを特徴とする住所読み取り装置。
6. 【請求項６】郵便物上の文字情報を検出して，町域名情
   報と住所表示番号情報からなる住所情報を読み取る方法
   であって， 郵便物上の画像をデジタル信号に変換して入力し， 入力された画像から文字情報を切り出して認識し， 前記切り出された各文字パターンに対して認識候補文字
   群を出力し， 前記認識候補文字群と町域名情報を格納した町域名辞書
   と照合することにより町域名を認識し， 認識された町域名に基づき，住所表示番号領域を検出
   し， 前記検出された住所表示番号領域の各文字パターンに対
   応する候補文字群中の数字を，任意の数字を表す特定の
   記号で置き換え，かつ上記数字同士の間を区切る文字は
   そのまま残した候補文字群に変換し， 前記特定の記号で置き換えられた候補文字群と，前記特
   定の記号と住所表示番号情報中の数字同士の間を区切る
   文字とで表現した住所表示番号の様々な表記パターンを
   保持する住所表示番号表記パターン辞書とを照合し，住
   所表示番号の表記パターンの候補を出力し， 前記出力された表記パターンの候補と，前記認識候補文
   字群とを照らし合せ，前記特定の記号で置き換えられた
   候補文字群中の数字を復元し，住所表示番号の文字列候
   補を出力することを特徴とする住所読み取り方法。
7. 【請求項７】郵便物上の文字情報を検出して，町域名情
   報と住所表示番号情報からなる住所情報を読み取る住所
   読み取り装置において， 郵便物上の画像をデジタル信号に変換して入力する画像
   入力手段と， 前記画像入力手段から入力された画像から文字情報を切
   り出して認識し，切り出された各文字パターンに対して
   認識候補文字群を出力する文字認識手段と， 町域名情報を格納した町域名辞書と， 前記文字認識手段から出力された認識候補文字群と前記
   町域名辞書と照合することにより町域名を認識する町域
   名照合手段と， 前記町域名照合手段の認識結果に基づき，住所表示番号
   領域を検出する住所表示番号領域検出手段と， 前記住所表示番号領域検出手段からの出力に基づき，前
   記住所表示番号領域内の各文字パターンに対応する候補
   文字群中の数字を，任意の数字を表す特定の記号で置き
   換えた候補文字群に変換する変換手段と， 前記特定の記号と住所表示番号情報中の数字同士の間を
   区切る文字とで表現した住所表示番号の様々な表記パタ
   ーンを保持する住所表示番号表記パターン辞書と， 前記変換手段の出力結果と前記住所表示番号表記パター
   ン辞書の表記パターンとを照合し，住所表示番号の表記
   パターンの候補を出力する表記パターン照合手段と， 前記表記パターン照合手段の出力結果と，前記文字認識
   手段から出力される候補文字群とを照らし合せ，前記特
   定の記号で置き換えられた候補文字群中の数字を復元
   し，住所表示番号の文字列候補を出力する数字復元手段
   と， 前記数字復元手段から出力される住所表示番号の文字列
   候補について，住所表示番号範囲辞書を参照して数値部
   の値が住所表示番号の取りうる範囲であるかを判定し，
   判定した結果に基づいて候補を絞り込む住所表示番号範
   囲判定手段と， 前記数字復元手段の出力結果として，住所表示番号の文
   字列候補が得られなかった場合に，オペレータが郵便物
   の宛名領域の画像を見ながら住所表示番号を入力するた
   めの表示装置と， オペレータが入力した住所表示番号の数値部が正しい範
   囲内に入っているかを前記住所表示番号範囲辞書を参照
   して判定する範囲判定手段と， 判定の結果，範囲外と判定された場合はオペレータに警
   告を行う手段と， を有することを特徴とする住所読み取り装置。