【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」が誤認しきされて「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】次に，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
(b)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