JPH0793466A - 文字種判別装置およびその判別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、文字読み取りに用いられる認識装置
において、読み取るべき文字が手書か印活かをより正確
に判別できるようにすることを最も主要な特徴とする。 【構成】たとえば、２値化された文字情報の周囲に、そ
れぞれ１ドット分の白画素を追加して白枠付パターンを
形成する。この白枠付パターンに、２×２ドットの４画
素からなり、白画素と黒画素の異なる組み合わせよりな
る１６種の２×２パターンをそれぞれ対応させる。そし
て、白枠付パターンでの２×２パターンごとの発生頻度
を計数し、各２×２パターンの非直線成分と直線成分と
の比率より文字種を判別する。こうして、印活文字の輪
郭が手書文字よりも直線的であることを利用して文字種
を判別し、常に、文字種に適した辞書を用いて認識が行
えるようにしている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、たとえば郵便物上の
宛名を読み取って区分する郵便物自動読取区分機での宛
名認識など、文字読み取りに用いられる文字種判別装置
およびその判別方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、文字読み取りの技術を用いた自動
化機器として、たとえば郵便物上に記載されている宛名
を読み取って郵便物を区分する郵便物自動読取区分機が
開発され、中央などの郵便局に導入されている。

【０００３】さて、この郵便物自動読取区分機において
は、宛名の記載位置である、宛名情報領域を正しく検出
することが非常に重要であるとともに、宛名の文字種を
正しく判別することが重要になりつつある。

【０００４】すなわち、郵便物の宛名は手書により記載
されるのが一般的であったが、最近では、ワードプロセ
ッサなどを用いた印刷活字（印活）により宛名を記載し
た郵便物が増えている。

【０００５】通常、文字読み取りの技術では、文字を正
確に認識することが不可欠となっており、その認識の精
度により、読み取りの正確性が左右されることになる。
したがって、認識の際に文字種を判別し、文字種に適し
た辞書を用いることで、より正確な読み取りが可能とな
るものである。

【０００６】そこで、郵便物自動読取区分機の場合に
は、宛名の読み取りの際に宛名が手書か印活かを判別
し、その判別結果に応じた辞書を用いて宛名認識処理を
行うようにしている。

【０００７】こうして、宛名認識にかかる処理の高速化
と高精度化とを図ることにより、宛名読み取りの正確性
を向上させて、高い区分率を確保するようになってい
る。ところで、文字種に応じて辞書を使い分ける、つま
り手書の場合には手書用の辞書を、印活の場合には印活
用の辞書を使用するためには、認識しようとする文字の
文字種を正確に判別しなければならない。

【０００８】この判別を誤ると、正常な認識処理が行え
なくなり、逆に誤読や不読を招いて宛名読み取りの正確
性を低下させることになる。しかしながら、従来におい
ては、手書は印活に比べて文字の大きさや文字と文字と
の距離（ピッチ）にばらつきがあることを利用して、文
字種を判別するようになっていた。このため、文字数が
比較的多い場合には正確に判別できるが、文字数が少な
い場合には正確な判別が行えないという欠点があった。

【０００９】すなわち、従来の郵便物自動読取区分機で
は、郵便物の宛名情報領域より文字単位に切り出された
各文字の大きさや文字間のピッチから手書か印活かを判
別していたため、文字種の判別が宛名の長さによって不
正確なものとなりやすく、高い区分率を確保する上での
妨げとなるなどの問題があった。

【００１０】このように、宛名を読み取って郵便物を区
分する区分機など、文字読み取りの分野においては、文
字種を正しく判別する必要があり、正しく判別できない
場合には、それが読み取りの正確性などを低下させる原
因となっていた。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、従来
においては、読み取るべき文字の種類を正しく判別する
必要があり、正しく判別できない場合には、それが読み
取りの正確性を低下させるとともに、ひいては自動化機
器における性能の低下を招くなどの問題があった。

【００１２】そこで、この発明は、読み取るべき文字の
種類をより正確に判別することができ、郵便物自動読取
区分機などの自動化機器で認識処理を行う文字読取装置
などに用いて好適な文字種判別装置およびその判別方法
を提供することを目的としている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明の文字種判別装置にあっては、読み取る
べき文字が手書か印刷活字かを判別するものにおいて、
読み取ろうとする文字の直線成分および非直線成分を検
出する検出手段と、この検出手段で検出された前記直線
成分と非直線成分との比率により、当該文字の文字種を
判別する判別手段とから構成されている。

【００１４】また、この発明の文字種判別装置にあって
は、読み取るべき文字が手書か印刷活字かを判別するも
のにおいて、読み取ろうとする文字の、２値のドットパ
ターンの周囲に１ドット分の白画素からなる枠を付して
被照合用パターンを形成する形成手段と、この形成手段
で形成された前記被照合用パターンに対して、２×２ド
ットの４画素からなり、白画素と黒画素の組み合わせよ
りなる１６種のマスクパターンをかけるマスク手段と、
このマスク手段でかけられた前記マスクパターンごと
の、前記被照合用パターンでの発生率を計数する計数手
段と、この計数手段で計数された前記マスクパターンご
との発生率により、当該文字が手書か印刷活字かを判定
する判定手段とから構成されている。

【００１５】また、この発明の文字種判別方法にあって
は、読み取るべき文字が手書か印刷活字かを判別する場
合において、読み取ろうとする文字の直線成分および非
直線成分を検出し、この検出された前記直線成分と非直
線成分との比率により、当該文字の文字種を判別するよ
うになっている。

【００１６】さらに、この発明の文字種判別方法にあっ
ては、読み取るべき文字が手書か印刷活字かを判別する
場合において、読み取ろうとする文字の、２値のドット
パターンの周囲に１ドット分の白画素からなる枠を付し
て被照合用パターンを形成し、この形成された前記被照
合用パターンに対して、２×２ドットの４画素からな
り、白画素と黒画素の組み合わせよりなる１６種のマス
クパターンをかけ、このかけられた前記マスクパターン
ごとの、前記被照合用パターンでの発生率を計数し、こ
の計数された前記マスクパターンごとの発生率により、
当該文字が手書か印刷活字かを判定するようになってい
る。

【００１７】

【作用】この発明は、上記した手段により、文字数に関
係なく、手書か印刷活字かを判別できるようになるた
め、後の認識処理において、文字種に応じた適当な辞書
を使用することが可能となるものである。

【００１８】

【実施例】以下、この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、本発明にかかる郵便物自動読
取区分機の構成を概略的に示すものである。

【００１９】すなわち、この郵便物自動読取区分機は、
葉書や封書などの書状である郵便物（被読取物）Ｐが一
括、かつ立位状態でセットされる供給部１１、この供給
部１１にセットされた郵便部Ｐを最前端より順に１枚ず
つ取り出す取出部１２、この取出部１２で取り出された
郵便物Ｐを搬送する取込搬送路１３、この搬送路１３を
搬送される郵便物Ｐの宛名情報を読み取る読取部１４、
この読取部１４で宛名情報の読み取られた郵便物Ｐをそ
の読取結果（区分指定データ）にもとづいて区分する区
分部１５により構成されている。

【００２０】区分部１５は、上記読取部１４を通過した
郵便物Ｐを搬送する書状搬送路１６、鉛直方向に設けら
れた複数段（ここでは、たとえばＡ〜Ｇの７段）の区分
搬送路１７ａ〜１７ｇ、各区分搬送路１７ａ〜１７ｇに
沿って設けられた多数のポケット（集積箱）１８〜から
なっている。

【００２１】なお、上記供給部１１の上部には、オペレ
ータ（郵便局員）が操作する操作パネルとしてのオペレ
ータパネル１９が設けられている。また、上記搬送路１
３，１６，１７ａ〜１７ｇの各所には、その搬送路上に
おける郵便物Ｐの搬送を検知するための、たとえばフォ
トセンサにより構成される搬送検知器（図示していな
い）が設けられている。

【００２２】しかして、供給部１１にセットされた郵便
物Ｐは、取出部１２により順に取り出され、取込搬送路
１３を搬送されて読取部１４に送られる。そして、この
読取部１４によって、郵便物Ｐに記載されている宛名情
報が読み取られる。

【００２３】この後、郵便物Ｐは区分部１５に送られ、
上記読取部１４によって読み取られた宛名情報に対応す
る区分指定データにもとづいて書状搬送路１６および区
分搬送路１７ａ〜１７ｇのいずれかを選択的に搬送さ
れ、所定のポケット、つまり上記区分指定データに対応
するポケット１８内に区分されて集積される。

【００２４】図２は、上記した読取部１４の概略構成を
示すものである。すなわち、読取部１４は、郵便物Ｐ上
の全面の画像を得て光電変換する光電変換部１４ａ、こ
の光電変換部１４ａの出力に応じて文字パターンの認識
を行うことにより宛名情報を識別する識別部１４ｂから
なっている。

【００２５】上記光電変換部１４ａは、郵便物Ｐの宛名
情報の記載面を光学的に走査して光電変換することによ
ってパターン信号（読取信号）を得るものであり、たと
えば郵便物Ｐ上に光を照射する光源、および郵便物Ｐか
らの反射光を受けてそれを電気信号に変換する自己走査
形のＣＣＤイメージセンサなどによって構成されてい
る。

【００２６】上記識別部１４ｂは、宛名領域検出部４
２、文字認識部４３、町名・街区認識部４４、宛名辞書
４５、および宛名認識部４６によって構成されている。
宛名領域検出部４２は、上記光電変換部１４ａからの信
号をもとに、上記郵便物Ｐに記載されている全情報の中
から宛名情報が記載されている領域（読取領域）を検出
し、この宛名情報領域の位置を示すデータを出力するも
のである。

【００２７】なお、この宛名領域検出部４２における検
出方法の詳細については、たとえば特願平５−６２３６
５号に記載されているので、ここでの説明は割愛する。
文字認識部４３は、上記宛名領域検出部４２から供給さ
れる信号、つまり宛名情報領域内の宛名情報に対応する
各文字情報を行単位、さらに文字単位で検出して切り出
す検出切出回路５２、この検出切出回路５２からの出
力、つまり検切りされた文字情報を正規化し、サンプリ
ングする正規化回路５３、およびこの正規化回路５３で
処理された文字情報を、たとえば辞書５５を用いて認識
する認識回路５４によって構成されている。

【００２８】なお、上記認識回路５４での辞書５５を用
いた認識処理の詳細については、後述する。町名・街区
認識部４４は、上記文字認識部４３から供給される認識
文字に対して、宛名辞書４５に登録されている宛名によ
り町名・街区の認識を行うものである。

【００２９】宛名認識部４６は、上記町名・街区認識部
４４から供給される町名・街区によって宛名を認識し、
この宛名に対応する上記区分指定データを出力するもの
である。

【００３０】すなわち、この区分指定データによって前
記区分部１５におけるポケット１８の位置が示され、そ
のポケット１８にて上記区分指定データに該当する郵便
物Ｐが区分集積されることになる。

【００３１】ここで、上記認識回路５４は、たとえば認
識すべき文字情報と辞書５５内の文字に対応する規準パ
ターンとの類似度を複合類似度法などにより求めること
で、文字の認識を行うものであり、その際に、認識すべ
き文字情報の文字種を判別し、その判別の結果にしたが
って辞書５５を使い分けるようになっている。

【００３２】すなわち、辞書５５には、あらかじめ手書
文字に対応する規準パターンを有してなる手書文字用辞
書５５ａと、印刷活字（印活）に対応する規準パターン
を有してなる印活文字用辞書５５ｂとが用意されてお
り、認識すべき文字情報が手書と判別される場合には手
書文字用辞書５５ａが、また印活と判別される場合には
印活文字用辞書５５ｂがそれぞれに用いられて、上記の
認識処理が行われる。

【００３３】以下に、上記認識回路５４における、認識
すべき文字情報の文字種の判別方法について説明する。
図３は、郵便物Ｐの宛名情報の記載に用いられる文字種
の例を示すものである。

【００３４】すなわち、郵便物Ｐの宛名情報としては、
ワードプロセッサなどにより記載される印活文字の場合
（同図（ａ））と、手書により記載される手書文字の場
合（同図（ｂ））とがある。

【００３５】通常、印活文字は機械的に構成されるもの
であるため、手書文字に比べて、文字の輪郭部分が直線
的になっている場合が多い。本実施例では、この、印活
文字の輪郭部分が手書文字の輪郭部分よりも直線的であ
るという特徴を利用し、認識すべき文字情報の輪郭部分
が直線的であるか否かを調べるとともに、宛名情報に対
応する各文字情報の大きさやピッチを検出することによ
り、文字種の判別を行うようになっている。

【００３６】図４は、上記した文字種の判別動作にかか
る処理の流れを示すものである。たとえば、認識回路５
４では、まず、正規化回路５３を経て供給される、検出
切出回路５２にて検切りされた文字情報（２値化パター
ン）の周囲、つまり上，下および左，右にそれぞれ１ド
ット分の白画素を追加して、被照合用パターンとしての
白枠付パターンを形成する（ステップＳＴ１）。

【００３７】図５に、郵便物Ｐ上の宛名情報領域内より
切り出した、「Ｔ」なる２値化パターンの周囲に白枠を
追加した白枠付パターンの例を示している。次いで、認
識回路５４では、２×２ドットの４画素からなり、白画
素と黒画素の異なる組み合わせよりなる１６種の２×２
パターン（マスクパターン）を作成する（ステップＳＴ
２）。

【００３８】そして、作成した１６種の２×２パターン
のそれぞれを上記白枠付パターンに対応させ、この白枠
付パターンでの各２×２パターンの発生の頻度（発生
率）を計数する（ステップＳＴ３）。

【００３９】ここで、作成される１６種の２×２パター
ンは、それぞれ直線を構成し得る成分（直線成分）、直
線を構成し得ない成分（非直線成分）、および直線の構
成に関係し得ない成分（無効成分）の３つのグループに
分類できる。

【００４０】図６に、１６種の２×２パターンを、３つ
のグループに分類した例を示している。この場合、同図
（ａ）は、４画素のすべてが白画素または黒画素からな
る２種のパターンよりなり、直線の構成に関係し得ない
無効成分となっている。

【００４１】同図（ｂ）は、４画素のうちの１つが黒画
素（他の３つは白画素）からなる４種のパターンよりな
り、直線を構成し得ない非直線成分となっている。同図
（ｃ）は、４画素のうちの斜めの２つがそれぞれ白画素
または黒画素からなる２種のパターンよりなり、直線を
構成し得ない非直線成分となっている。

【００４２】同図（ｄ）は、４画素のうちの３つが黒画
素（他の１つは白画素）からなる４種のパターンよりな
り、直線を構成し得ない非直線成分となっている。同図
（ｅ）は、４画素のうちの上，下または左，右の２つが
それぞれ白画素または黒画素からなる４種のパターンよ
りなり、直線を構成し得る直線成分となっている。

【００４３】すなわち、白および黒の４画素の組み合わ
せにより考え得る１６種の２×２パターンは、同図
（ａ）に示した無効成分（第１のグループ）、同図
（ｂ），（ｃ），（ｄ）にそれぞれ示した非直線成分
（第２のグループ）、および同図（ｅ）に示した直線成
分（第３のグループ）に、分類される。

【００４４】しかる後、認識回路５４では、上記白枠付
パターンでの２×２パターンごとの発生の頻度を上記の
分類にもとづいて各成分ごとに計数し、非直線成分に対
する直線成分の比率（直線成分の割合）により、手書文
字か印活文字かを判別する（ステップＳＴ４）。

【００４５】たとえば、直線成分が非直線成分と比べて
ある基準値（しきい値）以上と判断される場合には印活
文字、ある基準値以下と判断される場合には手書文字と
判定される。

【００４６】ここで、印活の「口」と手書の「ロ」とを
例に、文字種を判別する際の具体例について説明する。
図７は、印活の「口」および手書の「ロ」よりそれぞれ
形成される白枠付パターンであり、図８は、印活の
「口」および手書の「ロ」に対する２×２パターンごと
の発生の頻度（直線成分および非直線成分）を示すもの
である。

【００４７】たとえば、印活の「口」および手書の
「ロ」に対する、それぞれの白枠付パターンでの、直線
成分および非直線成分についての２×２パターンごとの
発生の頻度を調べると、この場合、印活の「口」に関し
ては、直線成分と非直線成分との割合が４０：８（＝
５：１）となっている。

【００４８】一方、手書の「ロ」に関しては、直線成分
と非直線成分との割合が３０：２８（＝１５：１４）と
なっている。このことからも、印活の「口」の方が、手
書の「ロ」に比べて、直線成分が非直線成分よりも多い
（つまり、非直線成分が直線成分よりも少ない）ことが
わかる。

【００４９】このように、直線成分が非直線成分に比し
てある基準値以上ならば印活、ある基準値以下ならば手
書と判定することができる。なお、この判定の結果のみ
で文字種を判別することも可能であるが、本実施例で
は、判別の正確性を期するために、たとえば正規化回路
５３を経て供給される、検出切出回路５２にて検切りさ
れた各文字情報の大きさ、および文字情報間のピッチを
検出し、この検出結果を考慮するようにしている。

【００５０】たとえば、各文字情報の大きさおよびピッ
チが一定の場合には印活文字、一定でない場合には手書
文字という判定が下される。また、直線成分のある基準
値との比較により文字種を判別する場合、この処理を、
たとえば検出切出回路５２にて検切りされた複数の文字
情報について、もしくはすべての文字情報について行う
ことにより、読み取りの正確性を満足する上で必要なレ
ベルの信頼性を確保することができる。

【００５１】こうして、郵便物Ｐ上に記載された宛名情
報に対応する文字情報の文字種が判別されると、その判
別の結果にしたがって、辞書５５内より適当な辞書が選
択される。

【００５２】すなわち、手書文字と判別された場合には
手書文字用辞書５５ａが選択され（ステップＳＴ５
ａ）、印活文字と判別された場合には印活文字用辞書５
５ｂが選択される（ステップＳＴ５ｂ）。

【００５３】そして、その選択された各辞書５５ａ，５
５ｂをそれぞれに用いて、上述した複合類似度法による
文字の認識が行われることになる（ステップＳＴ６）。
この結果、手書か印活かの文字種の判別がより正確に行
えるようになることにより、宛名情報に対応する文字情
報を正しく認識できるようになるものである。

【００５４】上記したように、文字数に関係なく、手書
か印活かを判別できるようにしている。すなわち、手書
か印活かを判別する際に、印活文字の輪郭は手書文字に
比べて直線成分が多いことを利用するようにしている。
これにより、単に文字の大きさやピッチにより判別する
場合に比べ、より正確に判別できるようになるため、後
の認識処理において、文字種に応じた適当な辞書を使用
することが可能となる。したがって、文字種の判別を誤
ったばかりに文字を正しく認識できなくなるといった不
具合を減少でき、認識にかかる処理の高精度化と高速度
化とを図ることができるようになるとともに、最終的に
は、宛名読み取りの正確性を高めることが可能となるな
ど、郵便物自動読取区分機の性能をも向上し得るもので
ある。

【００５５】なお、上記実施例においては、文字の認識
に複合類似度法を用いた場合について説明したが、これ
に限らず、たとえばパターンマッチング法や単純類似度
法などを用いる各種の読取装置に同様に適用できる。そ
の他、この発明の要旨を変更しない範囲において、種々
変形実施可能なことは勿論である。

【００５６】

【発明の効果】以上、詳述したようにこの発明によれ
ば、読み取るべき文字の種類をより正確に判別すること
ができ、郵便物自動読取区分機などの自動化機器で認識
処理を行う文字読取装置などに用いて好適な文字種判別
装置およびその判別方法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例にかかる郵便物自動読取区
分機の概略を示す構成図。

【図２】同じく、郵便物自動読取区分機の読取部の概略
構成を示すブロック図。

【図３】同じく、郵便物の宛名情報の記載に用いられる
文字種の一例を示す図。

【図４】同じく、文字種の判別にかかる処理の流れを説
明するために示すフローチャート。

【図５】同じく、白枠付パターンの一例を示す図。

【図６】同じく、２×２パターンの分類を示す図。

【図７】同じく、文字種の判別にかかる処理を具体例を
あげて説明するために示すパターン図。

【図８】同じく、文字種の判別にかかる処理を具体例を
あげて説明するために示す頻度分布図。

【符号の説明】

１４…読取部、１４ａ…光電変換部、１４ｂ…識別部、
４２…宛名領域検出部、４３…文字認識部、５４…認識
回路、５５…辞書、５５ａ…手書文字用辞書、５５ｂ…
印活文字用辞書、Ｐ…郵便物。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 読み取るべき文字が手書か印刷活字かを
   判別する装置において、 読み取ろうとする文字の直線成分および非直線成分を検
   出する検出手段と、 この検出手段で検出された前記直線成分と非直線成分と
   の比率により、当該文字の文字種を判別する判別手段と
   を具備したことを特徴とする文字種判別装置。
2. 【請求項２】 読み取るべき文字が手書か印刷活字かを
   判別する装置において、 読み取ろうとする文字の、２値のドットパターンの周囲
   に１ドット分の白画素からなる枠を付して被照合用パタ
   ーンを形成する形成手段と、 この形成手段で形成された前記被照合用パターンに対し
   て、２×２ドットの４画素からなり、白画素と黒画素の
   組み合わせよりなる１６種のマスクパターンをかけるマ
   スク手段と、 このマスク手段でかけられた前記マスクパターンごと
   の、前記被照合用パターンでの発生率を計数する計数手
   段と、 この計数手段で計数された前記マスクパターンごとの発
   生率により、当該文字が手書か印刷活字かを判定する判
   定手段とを具備したことを特徴とする文字種判別装置。
3. 【請求項３】 前記判定手段は、読み取ろうとする各文
   字の大きさやピッチを考慮して判定するものであること
   を特徴とする請求項２に記載の文字種判別装置。
4. 【請求項４】 読み取るべき文字が手書か印刷活字かを
   判別する方法において、 読み取ろうとする文字の直線成分および非直線成分を検
   出し、 この検出された前記直線成分と非直線成分との比率によ
   り、当該文字の文字種を判別するようにしたことを特徴
   とする文字種判別方法。
5. 【請求項５】 読み取るべき文字が手書か印刷活字かを
   判別する方法において、 読み取ろうとする文字の、２値のドットパターンの周囲
   に１ドット分の白画素からなる枠を付して被照合用パタ
   ーンを形成し、 この形成された前記被照合用パターンに対して、２×２
   ドットの４画素からなり、白画素と黒画素の組み合わせ
   よりなる１６種のマスクパターンをかけ、 このかけられた前記マスクパターンごとの、前記被照合
   用パターンでの発生率を計数し、 この計数された前記マスクパターンごとの発生率によ
   り、当該文字が手書か印刷活字かを判定するようにした
   ことを特徴とする文字種判別方法。
6. 【請求項６】 前記判定は、読み取ろうとする各文字の
   大きさやピッチを考慮して判定することを特徴とする請
   求項５に記載の文字種判別方法。