JP2000099723A

JP2000099723A - 辞書作成方法及び装置

Info

Publication number: JP2000099723A
Application number: JP10271091A
Authority: JP
Inventors: Akitoshi Tsukamoto; 明利塚本; Akihiro Fujii; 明宏藤井; Takahiro Watanabe; 孝弘渡辺; Makoto Torigoe; 真鳥越
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1998-09-25
Filing date: 1998-09-25
Publication date: 2000-04-07

Abstract

(57)【要約】【課題】最適な項目数の登録を自動処理で実現できる
ようにする。【解決手段】入力パターンより、パターン認識用の辞
書を作成する辞書作成方法に、入力パターン相互間の距
離を算出後、その距離が閾値以下となるパターンの数を
各パターンに対する評価値として求める処理と、評価値
の高いものから順番に登録し、その際、先に登録された
パターンに包含される包含パターンについては次の登録
対象から予め除外する処理とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、パターン認識に用
いられる辞書の作成に用いて好適な作成方法及び装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】文字認識装置や個人識別装置などのパタ
ーン認識装置は、入力されるパターンから特徴量を抽出
し、又は特徴の有無を示すコードを生成し、これを予め
辞書に登録されたものと照合することにより、入力パタ
ーンがどのクラスに属するかの認識を行う。ここでのク
ラスとは、特定の文字や人物など、認識装置が行う識別
の対象を表す。辞書の登録内容は、各クラスを代表する
パターンの特徴量やコードとそのクラス情報である。

【０００３】実際の入力パターンは、例えば手書き文字
の場合の個人差や画像入力の場合の解像度や照明の違い
など、いろいろな要因により変化する。このため、必ず
しも辞書に登録されたものと完全に一致する特徴量やコ
ードが得られるとは限らない。

【０００４】このような入力パターンの変化に対応でき
るパターン認識装置を実現するために、例えば文献（若
林他、「手書き数字認識における特徴選択に関する考
察」,信学論（D-II）,78-D-II,11,1627-1638,1995年11
月）に記載の方法などにより、入力パターンの変化に頑
強な特徴を採用することが行われてきた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、同一クラスに
属するパターンが多様なものである場合には、辞書に登
録する特徴量やコードなどの項目を複数にすることで多
様性に対応する方が良い場合がある。この複数項目の辞
書登録は、例えば、印刷文字に対する各種フォントな
ど、登録すべきパターンを事前に準備できる場合は手動
で行うことも可能であるが、特徴量の分布を求めること
によって初めて明らかとなる場合も多い。

【０００６】例えば、図２に例示の特徴量分布を持つパ
ターンを３つのクラスに分類することを考えると、クラ
スＡはクラスＢやＣより離れており、クラスＣは２つの
グループに分かれている。この場合、クラスＡやクラス
Ｂについては辞書への登録をそれぞれ１項目ずつとして
も良いが、クラスＣについては２つのグループそれぞれ
について個別に辞書に登録した方が後の認識において有
利であることが想定できる。

【０００７】辞書作成に伴う作業量を低減させるために
は、自動的に辞書が作成されることが望ましい。また、
登録項目の数は、記憶容量の削減や照合時間の短縮のた
めできるだけ少数であることが望ましく、また他のクラ
スのパターンを誤認識しないよう考慮されなければなら
ない。

【０００８】

【課題を解決するための手段】（Ａ）かかる課題を解決
するため、第１の発明においては、入力パターンより、
パターン認識用の辞書を作成する辞書作成方法（又は装
置）において、以下の処理（又は手段）を備えるように
する。

【０００９】すなわち、（１）入力パターン相互間の距
離を算出後、その距離が閾値以下となるパターンの数を
各パターンに対する評価値として求める処理（又は手
段）と、（２）評価値の高いものから順番に登録し、そ
の際、先に登録されたパターンに包含される包含パター
ンについては次の登録対象から予め除外する処理（又は
手段）とを備えるようにする。（Ｂ）また、第２の発明においては、入力パターンよ
り、各パターンの属するクラス認識用の辞書を作成する
辞書作成方法（又は装置）において、以下の処理（又は
手段）を備えるようにする。

【００１０】すなわち、（１）入力パターンをそれが属
するクラスに分類する処理（又は手段）と、（２）各パ
ターンと別のクラスに属するパターンとの最小距離を算
出する処理（又は手段）と、（３）同一クラスに属する
パターン相互間の距離を算出後、その距離が閾値以下と
なるパターンの数を各パターンに対する評価値として求
める処理（又は手段）と、（４）原則として、前記評価
値の高いものから順番に対応するクラスの辞書に登録
し、その際、先に登録されたパターンに包含される包含
パターンについては次の登録対象から予め除外するもの
の、前記最小距離が前記評価値を求めるのに用いた閾値
以下である場合には、前記評価値が高くても辞書に登録
しない処理（又は手段）とを備えるようにする。（Ｃ）また、第３の発明においては、入力パターンよ
り、各パターンの属するクラス認識用の辞書を作成する
辞書作成方法（又は装置）において、以下の処理（又は
手段）を備えるようにする。

【００１１】すなわち、（１）入力パターンをそれが属
するクラスに分類する処理（又は手段）と、（２）各パ
ターンと別のクラスに属するパターンとの最小距離を算
出する処理（又は手段）と、（３）最小距離が閾値以上
の場合、同一クラスに属するパターン相互間の距離が閾
値以下となるパターンの数を当該パターンに対する評価
値として求める一方、最小距離が閾値未満の場合、同一
クラスに属するパターン相互間の距離が最小距離以下と
なるパターンの数を当該パターンに対する評価値として
求める処理（又は手段）と、（４）評価値の高いものか
ら順番に登録し、その際、先に登録されたパターンに包
含される包含パターンについては次の登録対象から予め
除外する処理（又は手段）とを備えるようにする。（Ｄ）また、第４の発明においては、第２又は第３の発
明に加えてさらに、既存の辞書に、新たなクラスを追加
する場合、当該クラスの追加によって影響を受ける既存
のクラスを選択し、新たに追加するクラス及び選択され
た各クラスそれぞれについての登録内容を改めて決定す
る処理（又は手段）を備えるようにする。（Ｅ）また、第５の発明においては、第２〜第４の発明
のいずれかに加えてさらに、既存の辞書からあるクラス
を削除する場合、当該クラスの削除によって影響を受け
る既存のクラスを選択し、選択された各クラスについて
の登録内容を改めて決定する処理（又は手段）を備える
ようにする。

【００１２】

【発明の実施の形態】（Ａ）パターン認識装置の構成まず最初に、本発明に係る作成方法又は装置で作成され
た辞書を使用して動作するパターン認識装置の構成につ
いて説明する。図３は、かかる装置構成の一例について
表したものである。

【００１３】同図において、パターン入力部２０１は、
認識対象のパターンを入力する部分である。これには、
スキャナ、カメラ、電子ペン、タッチパネルその他の入
力手段を用いることができる。特徴量算出部２０２は、
ある特定の方法で入力パターンを処理することで、特徴
量やコードを得る部分である。これには、例えば文字認
識の場合、前記文献に記載の方法などを用いることがで
きる。

【００１４】照合部２０３は、入力パターンから得られ
た特徴量を予め準備した照合用辞書２０５に登録されて
いる内容と照合し、入力パターンがどのクラスに属する
か判定する部分である。この判定処理には、例えば、最
も距離の近い登録パターンのクラスに属すると判定する
最近傍判定法（Nearest‐Neighbor法）などが用いられ
る。なお、この距離が事前に設定した閾値よりも大きい
場合には、認識対象外（リジェクト）と判定することも
できる。特徴量間の距離の定義には、ユークリッド距離
（各特徴量の差分自乗和の平方根）、マハラノビス距離
（各特徴量を標準化したユークリッド距離）、コード間
の距離としてハミング距離（ビット毎の比較で値の異な
るビットの数）などが用いられる。

【００１５】結果出力部２０４は、照合結果を出力する
部分である。これには、例えば文字認識装置における文
字コードや個人識別装置における個人情報など、照合結
果の情報出力部が相当する。

【００１６】照合用辞書２０５は、本発明に係る方法又
は装置によって作成される辞書に相当する。以下、この
辞書の作成方法（装置）について説明する。（Ｂ）第１の実施形態（Ｂ−１）装置構成図１に、第１の実施形態に係る辞書作成装置の構成例を
示す。なお、この辞書作成装置は、実際上、各種周辺装
置を備えるワークステーションやパーソナルコンピュー
タ等の情報処理装置の一機能として実現されるが、辞書
作成に係る機能を機能ブロック化すると図１の構成とな
る。他の実施形態についても同様である。なお言うまで
もないが、かかる装置をハードウェア的に構成すること
も可能である。

【００１７】第１の実施形態に係る辞書作成装置は、パ
ターン入力部１０１と、特徴量算出部１０２と、辞書作
成部１０３（距離算出部１０４、テーブル解析部１０
５、辞書出力部１０６）と、特徴量記憶部１０７とから
なる。

【００１８】このうち、パターン入力部１０１と特徴量
算出部１０２の２つは、図２のパターン入力部２０１及
び特徴量算出部２０２と同じである。但し、特徴量算出
部１０２で算出された特徴量は、距離算出部１０４と特
徴量記憶部１０７にそれぞれ送られる。

【００１９】距離算出部１０４は、特徴量記憶部１０７
に記憶された特徴量との間で距離算出を行う。この距離
は、図２の照合部２０３で算出される距離と同じ定義に
よるものである。距離算出結果は、入力パターン（辞書
作成用のサンプルパターン）相互間の距離が記載された
距離テーブルとして出力される。

【００２０】テーブル解析部１０５は、生成された距離
テーブルを解析し、辞書に登録すべきパターンを決定す
る部分である。辞書に登録すべきと決定された各パター
ンについては、その特徴量と所属クラスの情報が辞書出
力部１０６によって出力される。出力された特徴量と所
属クラスの情報は、辞書として以降の認識処理で用いら
れる。

【００２１】なお、以下の説明では、距離算出部１０
４、テーブル解析部１０５、辞書出力部１０６を総称し
て辞書作成部１０３と呼ぶことにする。（Ｂ−２）作成動作以下、辞書作成部１０３による辞書作成動作を説明す
る。

【００２２】最初に、距離算出部１０４の動作について
説明する。図４に、距離算出部１０４の動作内容をフロ
ーチャートに示す。なお本実施形態では、同一クラスに
属するパターンを入力するものとする。

【００２３】まず、ステップ４０１において、距離算出
部１０４は、与えられたＮ個の入力パターンから算出さ
れた特徴量を受け取る。説明のため、現在の入力パター
ンをＰｉ、得られた特徴量をＶｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と表
す。一般に、特徴量は、多くの種類が用いられ、Ｖｉは
多次元ベクトルとなる。なお、特徴量算出部１０２は、
特徴量の代わりにコードを生成する場合もあるが、処理
は同様であるため説明は省略する。

【００２４】次に、ステップ４０２において、距離算出
部１０４は、特徴量記憶部１０７に記憶された特徴量Ｖ
ｉ（１≦ｊ＜ｉ）を順次取り出す。Ｖｊは、過去の入力
パターンＰｊ（１≦ｊ≦ｉ）から得られた特徴量であ
る。

【００２５】続く、ステップ４０３において、距離算出
部１０４は、入力パターンＰｉの特徴量Ｖｉと、過去の
入力パターンＰｊの特徴量Ｖｊとの間の距離Ｄ（Ｖｉ，
Ｖｊ）を算出する。算出された距離は、別途用意された
Ｎ×Ｎの２次元配列である距離テーブルに記憶される。

【００２６】通常、距離Ｄについては、Ｄ（Ｖｉ，Ｖ
ｉ）＝０と、Ｄ（Ｖｉ，Ｖｊ）＝Ｄ（Ｖｊ，Ｖｉ）の関
係が成り立つので、Ｎ個の入力パターン全てについてこ
の処理を行った時点で、距離テーブルの全ての要素を埋
めることができる。但し、これらの条件を満たさない距
離尺度を用いている場合には、それらも別途算出する。

【００２７】次に、テーブル解析部１０５の処理につい
て説明する。図５に、テーブル解析部１０５の処理フロ
ーチャートを示す。本実施形態では、テーブル解析部１
０５で実行される処理においてパラメータＴを導入す
る。

【００２８】まず、ステップ５０１において、テーブル
解析部１０５は、各パターンＰｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の評価
値Ａｉ（１≦ｉ≦Ｎ）を算出する。この評価値は、Ｄ
（Ｖｊ，Ｖｉ）≦ＴとなるパターンＰｊ（１≦ｉ≦Ｎ）
の個数である。

【００２９】次に、ステップ５０２において、テーブル
解析部１０５は、評価値Ａｉが最大であるパターンを１
つ選出する。このパターンをＰｋ（１≦ｋ≦Ｎ）とす
る。

【００３０】続く、ステップ５０３において、テーブル
解析部１０５は、該当するパターンの特徴量Ｖｋを、属
するクラスの情報と共に辞書に登録する。

【００３１】そして、ステップ５０４において、Ｄ（Ｖ
ｊ，ＶＫ）≦Ｔとなる全てのパターンＰｊ（１≦ｊ≦
Ｎ）の評価値Ａｊを０にする。以下、このパターンＰｊ
を、パターンＰｋの「包含パターン」と呼ぶことにす
る。ここで、包含パターンには、自分自身も含むことに
注意する。

【００３２】次に、ステップ５０５において、テーブル
解析部１０５は、残った０でない評価値を持つ各パター
ンについて、評価値の再計算を行う。これは、登録した
パターンの包含パターンを除き、距離が閾値Ｔ以下であ
る同じクラスのパターンの数として求める。これは、評
価値からＰｋの包含パターン分を除外する処理である。

【００３３】このような処理を繰り返し、全てのパター
ンの評価値が０となれば、処理を終了する。（Ｂ−３）実施形態の効果本実施形態の効果を示すため、例として図６に示すよう
な２次元の特徴量をそれぞれ持つパターンを用いる。ま
た、距離に対する閾値Ｔ＝２．５とし、各パターンを中
心とする半径Ｔの円を点線で示す。この円に含まれるパ
ターンが円の中心にあるパターンの包含パターンであ
り、その個数が評価値算出処理で求められる評価値であ
る。

【００３４】このパターンについて生成される距離テー
ブル及び評価値は、図７のようになる。但し、距離はユ
ークリッド距離として算出した。

【００３５】テーブル解析部１０５の処理は、この距離
テーブルを参照して行われる。初めに、テーブル解析部
１０５は、評価値最大のパターンとしてＰ３を選択し、
その特徴量を所属クラスの情報と共に辞書に登録する。
図７において選択されたパターンの評価値に○をつけて
示す。このとき、Ｐ３の包含パターンは、Ｐ１，Ｐ２，
Ｐ３及びＰ４であるので、これらの評価値を０にする。
そして、残ったパターンＰ５及びＰ６について評価値の
再計算を行う。このとき、パターンＰ５については、Ｐ
４，ｐ５，ｐ６との距離がいずれもＴ以下である。しか
し、パターンＰ４は、登録パターンＰ３の包含パターン
Ｐ４であるので、評価値は２である。パターンＰ６の評
価値は、変化無く２である。この再計算後の評価値を図
７の右側に示す。

【００３６】次に、再び評価値最大のパターンを選択す
る。この場合、パターンＰ５とＰ６の評価値がいずれも
２であるため、どちらか一方を選択する。この場合の選
択には、例えばそれまでの処理における評価値の変化が
少ないパターンＰ６などとすることができる。

【００３７】パターンＰ６を選択した場合、その特徴量
を所属クラスの情報と共に辞書に登録する。このとき、
パターンＰ６の包含パターンは、パターンＰ５とＰ６で
あるので、これらの評価値を０にする。これにより、全
てのパターンの評価値が０となり、処理が終了する。

【００３８】この結果、例のパターンについては、パタ
ーンＰ３とＰ６が自動的に辞書に登録される。

【００３９】以上述べたように、この第１の実施形態に
係る辞書作成装置によれば、同一クラスに属するパター
ンを与えるだけで、このクラスに必要な個数の項目を登
録した辞書を自動的に作成することができる。（Ｃ）第２の実施形態（Ｃ−１）装置構成図８に、第２の実施形態に係る辞書作成装置の構成例を
示す。図８は、図１との対応部分に対応符号、同一部分
に同一符号を付して示したものである。この第２の実施
形態は、他のクラスに属するパターンを利用して、誤認
識のより起り難い辞書を自動的に生成することを目的と
するものである。

【００４０】なお、以下の説明では、全クラス数をＣ、
クラスＣのパターン数をＮｃとし、クラスｃ（１≦ｃ≦
Ｃ）に属する第ｉ（１≦ｉ≦Ｎｃ）パターンをＰｃｉと
表記する。また、本実施形態における入力パターンは、
全クラスのパターンとする。

【００４１】第２の実施形態に係る辞書作成装置は、パ
ターン入力部１０１と、特徴量算出部１０２と、辞書作
成部１０３Ａ（クラス内距離算出部１０４Ａ、テーブル
解析部１０５Ａ、辞書出力部１０６Ａ）と、特徴量記憶
部１０７と、クラス間距離算出部８０１と、クラス間距
離記憶部８０２とからなる。

【００４２】第２の実施形態と第１の実施形態の基本的
な違いは、新たに、クラス間距離算出部８０１と、クラ
ス間距離記憶部８０２を設けた点である。

【００４３】クラス間距離算出部８０１は、入力された
パターンＰｃｉの特徴量Ｖｃｉに基づいて、そのクラス
ｃと異なるクラスのパターンとの最小距離ｍｉｎ（Ｄ
（Ｖｃｉ，Ｖｃ'ｊ））（１≦ｃ'≦Ｃ、１≦ｊ≦Ｎ
ｃ'、ｃ'≠ｃ）を求める部分である。以下、求められた
最小距離をＬｃｉと表記する。また、最小距離Ｌｃｉを
与えたパターンＶｃ'ｊのクラスｃ'を、パターンＰｃｉ
の「最近傍クラス」と呼ぶ。クラス問距離記憶部８０２
は、各パターンＰｃｉにつき、最小距離Ｌｃｉと最近傍
クラスを記憶する部分である。（Ｃ−２）作成動作以下、辞書作成部１０３Ａによる辞書作成動作を説明す
る。

【００４４】最初に、クラス内距離算出部１０４Ａの動
作について説明する。図９に、クラス内距離算出部１０
４Ａの動作内容をフローチャートに示す。このクラス内
距離算出部１０４Ａの処理も基本的に第１の実施形態と
同様である。但し、クラス内距離算出部１０４Ａは、第
１の実施形態と同様の距離算出処理をクラス毎に行い、
パターン相互間の距離を記載した距離テーブルを各クラ
ス毎に作成する。

【００４５】次に、テーブル解析部１０５Ａの処理につ
いて説明する。図１０に、テーブル解析部１０５Ａの処
理フローチャートを示す。このテーブル解析部１０５Ａ
の処理も基本的に第１の実施形態と同様である。但し、
テーブル解析部１０５Ａは、第１の実施形態と同様の距
離テーブル作成処理をクラス毎に行う。

【００４６】まず、ステップ１００１において、テーブ
ル解析部１０５Ａは、各パターンＰｃｉ（１≦ｉ≦Ｎ
ｃ）の評価値Ａｃｉ（１≦ｉ≦Ｎｃ）を算出する。この
処理は、第１の実施形態の場合と同様、距離が閾値Ｔ以
下である同じクラスのパターンの数として求める。

【００４７】なお、パターンＰｃｉのクラス間距離Ｌｃ
ｉが閾値Ｔよりも小さい場合については、評価値の算出
方法に次の２種類がある。方法Ａ：評価値を０とする。方法Ｂ：クラス問距離を閾値として評価値を算出する。
すなわち、パターンＰｃｉの評価値Ａｃｉは、Ｄ（Ｖｃ
ｉ，Ｖｃｊ）≦ｍｉｎ（Ｔ，Ｌｃｉ）となるＰｃｊ（１
≦ｊ≦Ｎｃ）の個数である。ここで、ＶｃｉはＰｃｉの
特徴量である。

【００４８】上記方式は、どちらを採用することも可能
であるが、パターンの分布によって辞書に登録される項
目の数に違いの生じることがある。一般的には、方法Ｂ
を採用することが望ましい。

【００４９】次に、ステップ１００２において、テーブ
ル解析部１０５Ａは、評価値Ａｃｉ（１≦ｉ≦Ｎｃ）が
最大であるパターンを１つ選出する。

【００５０】続く、ステップ１００３において、テーブ
ル解析部１０５Ａは、選出パターンの特徴量と所属クラ
スを辞書に登録する。

【００５１】さらに、ステップ１００４において、テー
ブル解析部１０５Ａは、包含パターンの評価値を０とす
る。

【００５２】そして、ステップ１００５において、テー
ブル解析部１０５Ａは、残った０でない評価値を持つ各
パターンについて、選出パターンの包含パターンのうち
距離が閾値Ｔ以下であるものの個数だけその評価値を減
じる。

【００５３】これらの処理はいずれも第１の実施形態と
同様である。以上の処理を各クラス毎について行う。（Ｃ−３）実施形態の効果本実施形態の効果を示すため、例として図１１に示すよ
うな２次元の特徴量をそれぞれ持つ、２つのクラスに属
するパターンを用いる。それぞれのクラスは、黒丸と白
丸で表す。また、距離に対する閾値をＴ＝１．２とし、
各パターンを中心とする半径Ｔの円を点線で示す。

【００５４】このパターンについてクラス毎に生成され
る距離テーブルを図１２に示す。距離はユークリッド距
離である。また、クラス間距離（他のクラスに属するパ
ターンとの最小距離）も同図に示す。

【００５５】テーブル解析部１０５Ａの処理は、この距
離テーブルを参照して行われる。始めに、テーブル解析
部１０５Ａは、クラス１のパターンについて評価値を算
出する。ここでは方法Ａによって評価値を算出するもの
とする。

【００５６】このとき、クラス間距離がＴよりも小さい
Ｐ１３の評価値は０である。この評価値も図１２に示
す。また、以降の処理で選択されるパターンの評価値に
○をつけて示す。

【００５７】次に、テーブル解析部１０５Ａは、評価値
が最大であるものを選択する。ここでは、評価値が最大
の３であるＰ１２を選択する。そして、Ｐ１２の特徴量
Ｖ１２と所属クラス１を辞書に登録する。このとき、Ｐ
１２の「包含パターン」はＰ１１及びＰ１３であるの
で、これらの評価値を０にする。Ｐ１４の評価値は１に
なる。

【００５８】次に、パターン選択処理においてＰ１４が
選択され、辞書に登録される。そしてＰ１４の評価値も
０となり、クラス１に関する処理が終了する。

【００５９】次に、テーブル解析部１０５Ａは、クラス
２について処理を行う。まず評価値が算出されるが、ク
ラス間距離がＴよりも小さいＰ２１は評価値が０であ
る。

【００６０】次に、テーブル解析部１０５Ａは、評価値
が最大であるものを選択する。ここではＰ２２とＰ２３
がそれぞれ最大の評価値３をもっている。このような場
合の選択方法として、包含パターンにＰ２１のようなク
ラス間距離がＴよりも小さいものを多く含むものとする
ことができる。

【００６１】このとき、テーブル解析部１０５ＡはＰ２
２を選択し、Ｐ２２の特徴量と所属クラスを辞書に登録
する。そして、Ｐ２２の包含パターンＰ２１、Ｐ２２、
Ｐ２３の評価値を０にする。また、Ｐ２４の評価値は１
となる。

【００６２】次に、パターン選択処理においてＰ２４が
選択され、辞書に登録される。そしてＰ２４の評価値も
０となり、クラス２に関する処理が終了する。

【００６３】このような処理により、他のクラスのパタ
ーンを包含パターンに持つものを登録しないような辞書
が自動的に作成できる。

【００６４】次に、方法Ｂによって評価値を算出する場
合の効果について説明する。まず、図１１の分布を持つ
パターンについて、距離の閾値を、閾値Ｔとクラス間距
離Ｌｃｉのうち小さい方としたときの包含パターンを図
１３に示す。Ｐ１３とＰ２１について円の半径がクラス
間距離１．０となっている。この各円に含まれるパター
ンの数が中心にあるパターンの評価値である。距離テー
ブルと閾値、評価値を図１４に示す。また、以降の処理
で選択されるパターンの評価値に○をつけて示す。

【００６５】テーブル解析部１０５Ａの処理は次のよう
になる。まず、テーブル解析部１０５Ａは、クラス１の
パターンについて評価値を算出し、最大評価値を持つパ
ターンを選択する。ここではＰ１２とＰ１３がそれぞれ
最大の評価値３を持っている。さらに前述のような、ク
ラス間距離がＴより小さい包含パターンの数もいずれも
１であり等しい。このような場合、選択方法として、ク
ラス間距離の大きい方とすることができる。

【００６６】このとき、テーブル解析部１０５Ａは、Ｐ
１２を選択し、前述と同様にクラス１に関する処理を行
う。

【００６７】次に、テーブル解析部１０５Ａは、クラス
２について処理を行う。まず、評価値を算出し、次に、
最大評価値を持つパターンを選択する。ここでは、Ｐ２
２とＰ２３がそれぞれ最大の評価値３を持っている。こ
の場合、前述のクラス間距離Ｌｃｉが閾値Ｔより小さい
ものを多く含むＰ２２を選択する。以降の処理は、前述
と同様である。

【００６８】以上、説明したように、第２の実施形態に
よれば、各クラスのパターンを入力することにより、他
のクラスのパターンを包含パターンに含まないものによ
って、自動的に辞書を作成することができる。これは他
のクラスに近いパターンを辞書に登録しないため、誤認
識を起しにくい辞書を作成することができる。（Ｄ）第３の実施形態（Ｄ−１）装置構成図１５に、第３の実施形態に係る辞書作成装置の構成例
を示す。図１５は、図８との対応部分に対応符号、同一
部分に同一符号を付して示したものである。この第３の
実施形態は、既存の辞書に新たなクラスを追加する際
に、そのクラスに属するパターンの入力に応じて辞書の
内容を再構成するものである。

【００６９】第３の実施形態に係る辞書作成装置は、パ
ターン入力部１０１と、特徴量算出部１０２と、辞書作
成部１０３Ｂ（登録クラス選択部１５０１と、クラス内
距離算出部１０４Ａ、テーブル解析部１０５Ａ、辞書出
力部１０６Ａ）と、特徴量記憶部１０７と、クラス間距
離算出部８０１と、クラス間距離記憶部８０２とからな
る。

【００７０】第３の実施形態と第２の実施形態の基本的
な違いは、新たに、登録クラス選択部１５０１を辞書作
成部１０３Ｂに設けた点である。

【００７１】登録クラス選択部１５０１は、新たなクラ
スに属するパターンによって影響を受ける登録済みのク
ラスを抽出し、その各クラスにつき辞書の再登録を行う
ものである。（Ｄ−２）作成動作以下、辞書作成部１０３Ｂによる辞書作成動作を説明す
る。なお、第３の実施形態の説明をするにあたり、既に
第２の実施形態の手法にてｃ−１個のクラスに関する辞
書が作成済みであるとする。さらに、ｃ番目のクラスに
属するＮｃ個のパターンＰｃｉ（１≦ｉ≦Ｎｃ）を追加
し、新たな辞書を作成するものとする。

【００７２】本装置では、まず第２の実施形態と同様、
特徴量算出部１０２により、新たに追加されるパターン
Ｐｃｉ（１≦ｉ≦Ｎｃ）の特徴量Ｖｃｉ（１≦ｉ≦Ｎ
ｃ）を算出する。得られた特徴量は、特徴量記憶部１０
７に記憶される。

【００７３】次に、クラス間距離算出部８０１が、特徴
量記憶部１０７に記憶されている登録済みクラスの全パ
ターンとの最短距離を求め、これをクラス間距離として
算出する。すなわち、パターンＰｃｉのクラス間距離Ｌ
ｃｉは、Ｌｃｉ＝ｍｉｎ（Ｄ（Ｖｃｉ，Ｖｃ'ｊ））
（１≦ｊ≦Ｎｃ'）であり、最近傍クラスは、上記Ｌｃ
ｉを与えたパターンＶｃ'ｊの属するクラスである。こ
れらをクラス間距離と共にクラス間距離記憶部８０２に
記憶しておく。

【００７４】次に、登録クラス選択部１５０１が、辞書
の更新を行うクラスを選択する。ここで選択するクラス
は、次のいずれかのものである。１．追加登録するクラスｃ２．クラス間距離Ｌｃｉが閾値Ｔ以下となった追加パタ
ーンＰｃｉの最近傍クラスここで、閾値Ｔは、距離の閾値パラメータである。

【００７５】そして、登録クラス選択部１５０１は、上
記条件に該当する各クラスｃ'（１≦ｃ'＜ｃ）につい
て、クラス内距離算出部１０４Ａ、テーブル解析部１０
５Ａでの処理を行い、辞書の再登録処理を行う。各部で
の処理内容は、第２の実施形態の場合と同様である。

【００７６】なお、選択されないクラスについては、辞
書に登録されている内容をそのまま出力する。得られた
辞書は、辞書出力部１０６Ａより出力される。（Ｄ−３）実施形態の効果以上、説明したように、第３の実施形態によれば、新し
いクラスに属するパターンを入力することにより、既に
登録済みのクラスを含めて誤認識を起し難い辞書を自動
的に作成することができる。（Ｅ）第４の実施形態（Ｅ−１）装置構成図１６に、第４の実施形態に係る辞書作成装置の構成例
を示す。図１６は、図１５との対応部分に対応符号、同
一部分に同一符号を付して示したものである。この第４
の実施形態は、既存の辞書から指定されたクラスの内容
を削除した際に、辞書の内容を再構成し、無駄なパター
ンを登録しないような辞書を作成するものである。

【００７７】第４の実施形態に係る辞書作成装置は、削
除クラス入力部１６０１と、特徴量抹消部１６０２と、
辞書作成部１０３Ｃ（登録クラス選択部１５０１、クラ
ス間距離算出部８０１、クラス間距離記憶部８０２、ク
ラス内距離算出部１０４Ａ、テーブル解析部１０５Ａ、
辞書出力部１０６Ａ）と、特徴量記憶部１０７とからな
る。

【００７８】第４の実施形態と第３の実施形態との基本
的な違いは、パターン入力部１０１が削除クラス入力部
１６０１に置き換わっている点と、特徴量算出部１０２
が特徴量抹消部１６０２に置き換わっている点の２点で
ある。

【００７９】削除クラス入力部１６０１は、削除するク
ラスｃをオペレータが入力する部分である。これは、実
際上、パターン入力部１０１と同様の装置で構成可能で
あり、キーボードなど様々な入力装置が用いられる。

【００８０】特徴量抹消部１６０２は、特徴量記憶部１
０７に記憶されているクラスｃに属するパターンの特徴
量を抹消する部分である。

【００８１】登録クラス選択部１５０１は、第３の実施
形態の場合と同様、指定されたクラスｃを抹消すること
により影響を受ける他のクラスを抽出し、その各クラス
について辞書再登録を行う部分である。（Ｅ−２）作成動作以下、辞書作成部１０３Ｃによる辞書作成動作を説明す
る。なお、第４の実施形態の説明をするにあたり、辞書
には第２又は第３の実施形態の手法にてＣ個のクラスに
関する辞書が作成済みであるとする。この辞書に対し、
ｃ番目のクラスの項目を削除した辞書を作成するものと
する。

【００８２】まず、削除クラス入力部１６０１が、削除
クラスｃを受け取る。次に、特徴量抹消部１６０２が、
クラスｃに属する各パターンＰｃｉの特徴量Ｖｃｉを、
特徴量記憶部１０７から抹消する。

【００８３】次に、登録クラス選択部１５０１が、辞書
への再登録を行うクラスを選択する。これは抹消するク
ラスの各パターンの最近傍クラスとして、クラス間距離
記憶部８０２に記憶されているクラスである。これ以外
のクラスについては、既に登録されている内容をそのま
ま出力する。

【００８４】次に、選択されたクラスｃ'について、ク
ラス間距離算出部８０１が、各パターンＰｃ'ｉのクラ
ス間距離及び最近傍クラスを算出する。この際、既に削
除処理を終えた特徴量記憶部１０７の内容を参照するた
め、抹消するクラスｃのパターンとの距離は算出されな
い。

【００８５】次に、クラス内距離算出部１０４Ａがクラ
ス内距離を算出し、距離テーブルの作成を行う。但し、
クラスｃ'の登録時に作成した距離テーブルが保存され
ている場合には、ここで再度作成する必要はない。

【００８６】そして、テーブル解析部１０５Ａが、クラ
スｃ'の辞書への登録を行い、得られた辞書を辞書出力
部１０６Ａより出力する。この処理は、本明細書におけ
る第２の実施形態と同様である。（Ｅ−３）実施形態の効果以上、説明したように、第４の実施形態によれば、指定
したクラスの内容を削除した辞書を生成する際、削除す
るクラスによって影響を受けていた他のクラスの登録内
容を変更し、影響のない登録内容に戻すことができる。

【００８７】通常、互いに近接したクラスについては多
くの項目が登録されることが多いため、このような処理
により不必要な項目を減らし、辞書の大きさを削減する
ことができる。（Ｆ）他の実施形態上述の説明では、各実施形態に係る作成方法又は装置で
作成される辞書を使用する装置をパターン認識装置とし
て説明したが、このパターン認識装置の具体例には、例
えば、文字認識装置や個人識別装置が含まれる。

【００８８】

【発明の効果】上述のように、第１の発明によれば、同
一クラスのパターンを与えるだけで、必要個数の項目を
自動的に登録できる辞書作成方法（又は装置）を実現で
きる。

【００８９】また、第２又は第３の発明によれば、他の
クラスに属し得るパターンを自動的に包含パターンから
除くようにしたことにより、誤認識の一層生じ難い辞書
を作成できる辞書作成方法（又は装置）を実現できる。

【００９０】また、第４の発明によれば、新しいクラス
の登録時に、既存のクラスを含めて誤認識の生じ難い辞
書を作成できる辞書作成方法（又は装置）を実現でき
る。

【００９１】また、第５の発明によれば、既存のクラス
の削除時に、削除によって影響を受ける既存のクラスの
内容を影響のない内容に戻すことにより、誤認識の一層
生じ難い辞書を作成できる辞書作成方法（又は装置）を
実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】辞書作成装置の第１の実施形態例を示す機能ブ
ロック図である。

【図２】パターンの特微分布例を示す図である。

【図３】パターン認識装置の構成例を示す機能ブロック
図である。

【図４】距離算出部における処理内容を示すフローチャ
ートである。

【図５】テーブル解析部における処理内容を示すフロー
チャートである。

【図６】サンプルパターンの分布例を示す図である。

【図７】図６のサンプルパターンについて求めた距離と
評価値を示す図である。

【図８】辞書作成装置の第２の実施形態例を示す機能ブ
ロック図である。

【図９】距離算出部における処理内容を示すフローチャ
ートである。

【図１０】テーブル解析部における処理内容を示すフロ
ーチャートである。

【図１１】２クラスのサンプルパターン分布例を示す図
である。

【図１２】図１１のクラス毎に求めた距離テーブルと評
価値、クラス間距離を示す図である。

【図１３】クラス間距離により閾値を変更したサンプル
パターン分布例を示す図である。

【図１４】クラス間距離により変更した閾値と評価値を
示す図である。

【図１５】辞書作成装置の第３の実施形態例を示す機能
ブロック図である。

【図１６】辞書作成装置の第４の実施形態例を示す機能
ブロック図である。

【符号の説明】

１０１、２０１…パターン入力部、１０２、２０２…特
徴量算出部、１０３、１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３Ｃ…
辞書作成部、１０４…距離算出部、１０４Ａ…クラス内
距離算出部、１０５、１０５Ａ…テーブル解析部、１０
６、１０６Ａ…辞書出力部、１０７…特徴量記憶部、２
０３…照合部、２０４…結果出力部、２０５…照合用辞
書、１０４…距離算出部、１０５…テーブル解析部、１
０６…辞書出力部、１０７…特徴量記憶部、８０１…ク
ラス間距離算出部、８０２…クラス間距離記憶部、１５
０１…登録クラス選択部、１６０１…削除クラス入力
部、１６０２…特徴量抹消部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者渡辺孝弘東京都港区虎ノ門１丁目７番12号沖電気工業株式会社内 (72)発明者鳥越真東京都港区虎ノ門１丁目７番12号沖電気工業株式会社内Ｆターム(参考） 5L096 BA17 FA66 GA51 JA22 JA25 KA13 MA07

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力パターンより、パターン認識用の辞
書を作成する辞書作成方法において、入力パターン相互間の距離を算出後、その距離が閾値以
下となるパターンの数を各パターンに対する評価値とし
て求める処理と、前記評価値の高いものから順番に登録し、その際、先に
登録されたパターンに包含される包含パターンについて
は次の登録対象から予め除外する処理とを備えることを
特徴とする辞書作成方法。
【請求項２】入力パターンより、各パターンの属する
クラス認識用の辞書を作成する辞書作成方法において、入力パターンをそれが属するクラスに分類する処理と、各パターンと別のクラスに属するパターンとの最小距離
を算出する処理と、同一クラスに属するパターン相互間の距離を算出後、そ
の距離が閾値以下となるパターンの数を各パターンに対
する評価値として求める処理と、原則として、前記評価値の高いものから順番に対応する
クラスの辞書に登録し、その際、先に登録されたパター
ンに包含される包含パターンについては次の登録対象か
ら予め除外するものの、前記最小距離が前記評価値を求
めるのに用いた閾値以下である場合には、前記評価値が
高くても辞書に登録しない処理とを備えることを特徴と
する辞書作成方法。
【請求項３】入力パターンより、各パターンの属する
クラス認識用の辞書を作成する辞書作成方法において、入力パターンをそれが属するクラスに分類する処理と、各パターンと別のクラスに属するパターンとの最小距離
を算出する処理と、前記最小距離が閾値以上の場合、同一クラスに属するパ
ターン相互間の距離が前記閾値以下となるパターンの数
を当該パターンに対する評価値として求める一方、前記
最小距離が閾値未満の場合、同一クラスに属するパター
ン相互間の距離が前記最小距離以下となるパターンの数
を当該パターンに対する評価値として求める処理と、前記評価値の高いものから順番に登録し、その際、先に
登録されたパターンに包含される包含パターンについて
は次の登録対象から予め除外する処理とを備えることを
特徴とする辞書作成方法。
【請求項４】請求項２又は３に記載の辞書作成方法に
おいて、既存の辞書に、新たなクラスを追加する場合、当該クラ
スの追加によって影響を受ける既存のクラスを選択し、
新たに追加するクラス及び選択された各クラスそれぞれ
についての登録内容を改めて決定する処理をさらに備え
ることを特徴とする辞書作成方法。
【請求項５】請求項２〜４のいずれかに記載の辞書作
成方法において、既存の辞書からあるクラスを削除する場合、当該クラス
の削除によって影響を受ける既存のクラスを選択し、選
択された各クラスについての登録内容を改めて決定する
処理をさらに備えることを特徴とする辞書作成方法。
【請求項６】入力パターンより、パターン認識用の辞
書を作成する辞書作成装置において、辞書作成部が、入力パターン相互間の距離を算出する手
段と、その距離が閾値以下となるパターンの数を各パタ
ーンに対する評価値として求める手段と、前記評価値の
高いものから順番に登録し、その際、先に登録されたパ
ターンに包含される包含パターンについては次の登録対
象から予め除外する手段とを備えることを特徴とする辞
書作成装置。
【請求項７】入力パターンより、各パターンの属する
クラス認識用の辞書を作成する辞書作成装置において、辞書作成部が、入力パターンをそれが属するクラスに分
類する手段と、各パターンと別のクラスに属するパター
ンとの最小距離を算出する手段と、同一クラスに属する
パターン相互間の距離を算出後、その距離が閾値以下と
なるパターンの数を各パターンに対する評価値として求
める手段と、原則として、前記評価値の高いものから順
番に対応するクラスの辞書に登録し、その際、先に登録
されたパターンに包含される包含パターンについては次
の登録対象から予め除外するものの、前記最小距離が前
記評価値を求めるのに用いた閾値以下である場合には、
前記評価値が高くても辞書に登録しない手段とを備える
ことを特徴とする辞書作成装置。
【請求項８】入力パターンより、各パターンの属する
クラス認識用の辞書を作成する辞書作成装置において、辞書作成部が、入力パターンをそれが属するクラスに分
類する手段と、各パターンと別のクラスに属するパター
ンとの最小距離を算出する手段と、前記最小距離が閾値
以上の場合、同一クラスに属するパターン相互間の距離
が前記閾値以下となるパターンの数を当該パターンに対
する評価値として求める一方、前記最小距離が閾値未満
の場合、同一クラスに属するパターン相互間の距離が前
記最小距離以下となるパターンの数を当該パターンに対
する評価値として求める手段と、前記評価値の高いもの
から順番に登録し、その際、先に登録されたパターンに
包含される包含パターンについては次の登録対象から予
め除外する手段とを備えることを特徴とする辞書作成装
置。
【請求項９】請求項７又は８に記載の辞書作成装置に
おいて、前記辞書作成部が、既存の辞書に、新たなクラスを追加
する場合、当該クラスの追加によって影響を受ける既存
のクラスを選択し、新たに追加するクラス及び選択され
た各クラスそれぞれについての登録内容を改めて決定す
る手段をさらに備えることを特徴とする辞書作成装置。
【請求項１０】請求項７〜９のいずれかに記載の辞書
作成装置において、前記辞書作成部が、既存の辞書からあるクラスを削除す
る場合、当該クラスの削除によって影響を受ける既存の
クラスを選択し、選択された各クラスについての登録内
容を改めて決定する手段をさらに備えることを特徴とす
る辞書作成装置。