JP2001236467A - パターン認識方法、装置、およびパターン認識プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
パターン認識方法、装置、およびパターン認識プログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2001236467A JP2001236467A JP2000042877A JP2000042877A JP2001236467A JP 2001236467 A JP2001236467 A JP 2001236467A JP 2000042877 A JP2000042877 A JP 2000042877A JP 2000042877 A JP2000042877 A JP 2000042877A JP 2001236467 A JP2001236467 A JP 2001236467A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高い認識率が得られるテンプレートを人手に
よる作業なしに作成する。 【解決手段】 学習用パターン記憶回路１１から、訓練
パターンを含む学習用パターンが読み出され、訓練パタ
ーン抽出回路１２に入力される。訓練パターン抽出回路
１２は、テンプレート記憶回路１４から、予め作成され
ているテンプレートを読みこみ、読み出されたテンプレ
ートを用いて、学習用パターンを認識する。高い類似度
を示した位置およびカテゴリを用いて訓練パターンを抽
出し、テンプレート選別回路１３に出力する。テンプレ
ート選別回路１３では、入力された訓練パターンを用い
て、テンプレートを選別する。選別されたテンプレート
はテンプレート記憶回路１４に記憶される。また、新規
保存されたテンプレートを用いて、以上の動作を繰り返
し行い、テンプレートを更新することができる。
よる作業なしに作成する。 【解決手段】 学習用パターン記憶回路１１から、訓練
パターンを含む学習用パターンが読み出され、訓練パタ
ーン抽出回路１２に入力される。訓練パターン抽出回路
１２は、テンプレート記憶回路１４から、予め作成され
ているテンプレートを読みこみ、読み出されたテンプレ
ートを用いて、学習用パターンを認識する。高い類似度
を示した位置およびカテゴリを用いて訓練パターンを抽
出し、テンプレート選別回路１３に出力する。テンプレ
ート選別回路１３では、入力された訓練パターンを用い
て、テンプレートを選別する。選別されたテンプレート
はテンプレート記憶回路１４に記憶される。また、新規
保存されたテンプレートを用いて、以上の動作を繰り返
し行い、テンプレートを更新することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力パターンと、
学習用パターン中の訓練パターンを用いて予め作成され
たテンプレートとの間の類似度あるいは距離値を計算
し、前記入力パターンのカテゴリを認識するパターン認
識方法に関する。
学習用パターン中の訓練パターンを用いて予め作成され
たテンプレートとの間の類似度あるいは距離値を計算
し、前記入力パターンのカテゴリを認識するパターン認
識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】以下では、パターン認識の一例として、
文字認識を対象として説明する。
文字認識を対象として説明する。
【０００３】従来、漢字ＯＣＲ（Optical Character Re
ader）などの文字認識装置では、入力された文書、画像
のパターンに対して、入力パターンとテンプレートとの
パターン照合により認識を行う方法が知られている。こ
のような手法は、一般的に、広告や新聞の見出しなどに
みられる特異なテクスチャで構成されているデザイン処
理された文字や、かすれ、つぶれ、文字背景雑音などが
激しい画像に対して、比較的ロバストであることが報告
されている。
ader）などの文字認識装置では、入力された文書、画像
のパターンに対して、入力パターンとテンプレートとの
パターン照合により認識を行う方法が知られている。こ
のような手法は、一般的に、広告や新聞の見出しなどに
みられる特異なテクスチャで構成されているデザイン処
理された文字や、かすれ、つぶれ、文字背景雑音などが
激しい画像に対して、比較的ロバストであることが報告
されている。
【０００４】しかし、照明条件などの画像の観測条件な
どにより字形が変動した場合や、印刷条件や経年変化な
どにより字形が変動した場合には、入力パターンとテン
プレートの類似度が下がり、認識率が低下する問題点が
あった。
どにより字形が変動した場合や、印刷条件や経年変化な
どにより字形が変動した場合には、入力パターンとテン
プレートの類似度が下がり、認識率が低下する問題点が
あった。
【０００５】このような問題を解決するために、従来は
主に、（１）入力パターン内の他の情報を雑音とみなし
て取り除いたり、字形の変動を補正してから、テンプレ
ートを用いて認識を行う方法、（２）文字列をそのまま
テンプレートのパターンとする単語テンプレートを用い
ることにより個別文字の変形の影響を吸収する方法、の
２つのアプローチがとられてきた。
主に、（１）入力パターン内の他の情報を雑音とみなし
て取り除いたり、字形の変動を補正してから、テンプレ
ートを用いて認識を行う方法、（２）文字列をそのまま
テンプレートのパターンとする単語テンプレートを用い
ることにより個別文字の変形の影響を吸収する方法、の
２つのアプローチがとられてきた。
【０００６】しかし、入力パターン内の他の情報のみを
除去することは困難である。これは、文字のストローク
と他の情報が非常に類似していることが頻繁に起こるた
めである。そのため、しばしば他の情報が残ったり、着
目している情報が損失したりする。その結果、テンプレ
ートとの照合の際の類似度が下がり、認識率が低下す
る。特に、‘ｌ’や‘ｒ’のような小さいパターンで
は、周囲の他の情報の影響を受けやすく認識が困難とな
る場合が多い。
除去することは困難である。これは、文字のストローク
と他の情報が非常に類似していることが頻繁に起こるた
めである。そのため、しばしば他の情報が残ったり、着
目している情報が損失したりする。その結果、テンプレ
ートとの照合の際の類似度が下がり、認識率が低下す
る。特に、‘ｌ’や‘ｒ’のような小さいパターンで
は、周囲の他の情報の影響を受けやすく認識が困難とな
る場合が多い。
【０００７】一方、単語テンプレートを用いる方法で
は、複数文字同士の照合を行うため、小さい文字など字
形が変動し誤認識しやすい文字が部分的に含まれている
場合でも、単語全体としては認識可能となることが期待
できる。しかし、単語数に応じたテンプレートを作成す
ることが必要となり、単語数が増えるほどその組み合わ
せが膨大になる。また、それに伴い、照合時間も増加す
る。さらに、入力パターンに未知語が含まれている場
合、対応するテンプレートがないため、認識できない。
は、複数文字同士の照合を行うため、小さい文字など字
形が変動し誤認識しやすい文字が部分的に含まれている
場合でも、単語全体としては認識可能となることが期待
できる。しかし、単語数に応じたテンプレートを作成す
ることが必要となり、単語数が増えるほどその組み合わ
せが膨大になる。また、それに伴い、照合時間も増加す
る。さらに、入力パターンに未知語が含まれている場
合、対応するテンプレートがないため、認識できない。
【０００８】また、従来の方法の別の問題点として、使
用をすすめるにつれて文字の変動や字形の変動が発生す
る場合に追随できないという点があった。従来提案され
ている上記のいずれの方法でも、入力パターンごとの変
動の違いに追随できず、特定の変動以外のパターンは認
識できない。
用をすすめるにつれて文字の変動や字形の変動が発生す
る場合に追随できないという点があった。従来提案され
ている上記のいずれの方法でも、入力パターンごとの変
動の違いに追随できず、特定の変動以外のパターンは認
識できない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、従来の
ＯＣＲをはじめとするパターン認識技術は、劣化や変形
が大きく、また状況によって変化するパターンを正しく
認識できる手段が十分に確立していなかった。
ＯＣＲをはじめとするパターン認識技術は、劣化や変形
が大きく、また状況によって変化するパターンを正しく
認識できる手段が十分に確立していなかった。
【００１０】本発明の目的は、人手による作業なしに、
高い認識率が得られるテンプレートを作成するパターン
認識方法、装置、およびパターン認識プログラムを記録
した記録媒体を提供することにある。
高い認識率が得られるテンプレートを作成するパターン
認識方法、装置、およびパターン認識プログラムを記録
した記録媒体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明のパターン認識方
法は、学習用パターンを、予め作成されているテンプレ
ートによって認識し、その結果から学習用パターン中の
訓練パターンを自動的に抽出し、該訓練パターンからテ
ンプレートを選別し、選別されたテンプレートを新規に
登録することを特徴とするものである。
法は、学習用パターンを、予め作成されているテンプレ
ートによって認識し、その結果から学習用パターン中の
訓練パターンを自動的に抽出し、該訓練パターンからテ
ンプレートを選別し、選別されたテンプレートを新規に
登録することを特徴とするものである。
【００１２】入力パターンの状況に応じたテンプレート
が自動的に、かつ簡易に作成されるため、従来、認識が
困難であった状況の変化にも自動的に追随できる。
が自動的に、かつ簡易に作成されるため、従来、認識が
困難であった状況の変化にも自動的に追随できる。
【００１３】本発明の実施態様によれば、学習用パター
ンに対し前処理を行い、該前処理済パターンに対し補完
類似度を用いたずらし照合を行うことにより、学習用パ
ターンを認識する。
ンに対し前処理を行い、該前処理済パターンに対し補完
類似度を用いたずらし照合を行うことにより、学習用パ
ターンを認識する。
【００１４】本発明の他の実施態様によれば、抽出され
た訓練パターンのセットから１つまたは複数の類似パタ
ーンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布から訓練パ
ターンのテンプレートとしての登録の可否を決定する。
たとえば、ある訓練パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対
し、類似した訓練パターンを３つ求めたとした場合、カ
テゴリ‘ｅ’，‘ｏ’，‘ｃ’となったとすると、この
訓練パターンはカテゴリ‘ｅ’である信頼性が低いとし
て選択しない。一方、類似した訓練パターンがすべてカ
テゴリ‘ｅ’であった場合、この訓練パターンの信頼性
が高いと判断し、テンプレートとして選択する。
た訓練パターンのセットから１つまたは複数の類似パタ
ーンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布から訓練パ
ターンのテンプレートとしての登録の可否を決定する。
たとえば、ある訓練パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対
し、類似した訓練パターンを３つ求めたとした場合、カ
テゴリ‘ｅ’，‘ｏ’，‘ｃ’となったとすると、この
訓練パターンはカテゴリ‘ｅ’である信頼性が低いとし
て選択しない。一方、類似した訓練パターンがすべてカ
テゴリ‘ｅ’であった場合、この訓練パターンの信頼性
が高いと判断し、テンプレートとして選択する。
【００１５】本発明の他の実施態様によれば、ある訓練
パターンを、付与されているカテゴリのテンプレートと
して適切かどうかの選択を行う際に、その訓練パターン
に類似した訓練パターンを求め、それらのカテゴリ分布
によって、カテゴリ名を決定する。たとえば、ある訓練
パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対し、類似した訓練パタ
ーンを３つ求めたとした場合、カテゴリ‘ｏ’，
‘ｏ’，‘ｏ’となったとすると、この訓練パターンは
カテゴリ‘ｅ’である信頼性が低く、カテゴリ‘ｏ’で
ある可能性が高いと判断し、カテゴリ‘ｏ’のテンプレ
ートとして選択する。
パターンを、付与されているカテゴリのテンプレートと
して適切かどうかの選択を行う際に、その訓練パターン
に類似した訓練パターンを求め、それらのカテゴリ分布
によって、カテゴリ名を決定する。たとえば、ある訓練
パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対し、類似した訓練パタ
ーンを３つ求めたとした場合、カテゴリ‘ｏ’，
‘ｏ’，‘ｏ’となったとすると、この訓練パターンは
カテゴリ‘ｅ’である信頼性が低く、カテゴリ‘ｏ’で
ある可能性が高いと判断し、カテゴリ‘ｏ’のテンプレ
ートとして選択する。
【００１６】本発明のパターン認識装置は、テンプレー
トを記憶するテンプレート記憶手段と、学習用パターン
記憶手段から学習用パターンを読出し、テンプレート記
憶手段から予め作成されているテンプレートを読出し、
読出した学習用パターンを該テンプレートによって認識
し、その結果から前記学習用パターン中の訓練パターン
を抽出する訓練パターン抽出手段と、抽出された訓練パ
ターンからテンプレートを選別し、テンプレート記憶手
段に記憶するテンプレート選別手段と、入力パターン記
憶手段、テンプレート記憶手段からそれぞれ入力パター
ン、テンプレートを読出し、該入力パターンを該テンプ
レートと照合することによりパターン認識を行い、その
結果を出力する認識手段を有する。
トを記憶するテンプレート記憶手段と、学習用パターン
記憶手段から学習用パターンを読出し、テンプレート記
憶手段から予め作成されているテンプレートを読出し、
読出した学習用パターンを該テンプレートによって認識
し、その結果から前記学習用パターン中の訓練パターン
を抽出する訓練パターン抽出手段と、抽出された訓練パ
ターンからテンプレートを選別し、テンプレート記憶手
段に記憶するテンプレート選別手段と、入力パターン記
憶手段、テンプレート記憶手段からそれぞれ入力パター
ン、テンプレートを読出し、該入力パターンを該テンプ
レートと照合することによりパターン認識を行い、その
結果を出力する認識手段を有する。
【００１７】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１８】図１を参照すると、本発明の一実施形態の
パターン認識装置は学習用パターン記憶回路１１と訓練
パターン抽出回路１２とテンプレート選別回路１３とテ
ンプレート記憶回路１４と入力パターン記憶回路１５と
認識回路１６で構成されている。
パターン認識装置は学習用パターン記憶回路１１と訓練
パターン抽出回路１２とテンプレート選別回路１３とテ
ンプレート記憶回路１４と入力パターン記憶回路１５と
認識回路１６で構成されている。
【００１９】学習用パターン記憶回路１１はテンプレー
トを作成するために用いられる学習用パターンである学
習用画像を記憶している。学習用画像はｎ（ｎ≧２）画
素からなり、画素の値は、例えば白画素を「０」、黒画
素を「１」で表す。
トを作成するために用いられる学習用パターンである学
習用画像を記憶している。学習用画像はｎ（ｎ≧２）画
素からなり、画素の値は、例えば白画素を「０」、黒画
素を「１」で表す。
【００２０】訓練パターン抽出回路１２は、学習用パタ
ーン記憶回路１１から学習用パターンを読出し、その中
から訓練パターンを抽出する。訓練パターンにはカテゴ
リ名が付与されている。
ーン記憶回路１１から学習用パターンを読出し、その中
から訓練パターンを抽出する。訓練パターンにはカテゴ
リ名が付与されている。
【００２１】テンプレート選別回路１３は、訓練パター
ン抽出回路１２から訓練パターンを入力し、適切なテン
プレートを選別し、テンプレート記憶回路１４に新規に
登録する。
ン抽出回路１２から訓練パターンを入力し、適切なテン
プレートを選別し、テンプレート記憶回路１４に新規に
登録する。
【００２２】テンプレート記憶回路１４は、入力画像パ
ターンの認識判定に用いる各カテゴリのテンプレート
を、各カテゴリ毎に１つあるいは複数（一般には複数）
記憶している。
ターンの認識判定に用いる各カテゴリのテンプレート
を、各カテゴリ毎に１つあるいは複数（一般には複数）
記憶している。
【００２３】入力パターン記憶回路１５は、認識される
１つもしくは２以上の画像パターンを入力パターンとし
て記憶している。これらの画像パターンはＭ（Ｍ≧２）
画素からなり、例えば、２値画像パターンの場合には各
画素は「０」または「１」で示されている。
１つもしくは２以上の画像パターンを入力パターンとし
て記憶している。これらの画像パターンはＭ（Ｍ≧２）
画素からなり、例えば、２値画像パターンの場合には各
画素は「０」または「１」で示されている。
【００２４】認識回路１６は、テンプレート記憶回路１
４からテンプレートを読出し、またパターン記憶回路１
５から入力パターンを読出し、入力パターンをテンプレ
ートと照合することによりパターン認識を行い、その認
識結果を出力する。
４からテンプレートを読出し、またパターン記憶回路１
５から入力パターンを読出し、入力パターンをテンプレ
ートと照合することによりパターン認識を行い、その認
識結果を出力する。
【００２５】本実施形態の特徴は、学習用パターンと初
期のテンプレートを用いて、認識用のテンプレートを自
動的に作成（追加）するところにある。以下に、学習用
パターンから自動的にテンプレートを作成する処理につ
いて、図２のフローチャートを用いて詳細に説明する。
期のテンプレートを用いて、認識用のテンプレートを自
動的に作成（追加）するところにある。以下に、学習用
パターンから自動的にテンプレートを作成する処理につ
いて、図２のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００２６】ステップ２１に、学習用パターン記憶回路
１１から学習用パターンが読み出され、訓練パターン抽
出回路１２に入力される。学習用パターンは、１つもし
くは複数の訓練パターンを含んでいるとする。学習用パ
ターンの例を図３（１）に示す。
１１から学習用パターンが読み出され、訓練パターン抽
出回路１２に入力される。学習用パターンは、１つもし
くは複数の訓練パターンを含んでいるとする。学習用パ
ターンの例を図３（１）に示す。
【００２７】次に、ステップ２２に訓練パターン抽出回
路１２は、テンプレート記憶回路１４から、予め作成さ
れているテンプレートを読みこむ。「予め作成されてい
るテンプレート」は、例えば、各カテゴリごとに１つの
テンプレートを学習用画像から手動で切り出して作成し
てあるとする。
路１２は、テンプレート記憶回路１４から、予め作成さ
れているテンプレートを読みこむ。「予め作成されてい
るテンプレート」は、例えば、各カテゴリごとに１つの
テンプレートを学習用画像から手動で切り出して作成し
てあるとする。
【００２８】ステップ２３に、訓練パターン抽出回路１
２は、読み出されたテンプレートを用いて、学習用パタ
ーンを認識する。認識手法としては、例えば、学習用パ
ターンに対し傾き補正などの前処理を行うことにより前
処理済パターンを作成し、その前処理済パターンに対し
補完類似度を用いたずらし照合による方法（例：特願平
９−３４３２９２）を用いることができる。認識した結
果、高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテン
プレートのカテゴリが得られる。図３（２）に、学習用
パターン（図３（１））に傾き補正を行って得られた前
処理済パターンを示す。また、図３（３）に、図３
（２）の上の行を予め作成されているテンプレートによ
るずらし照合を行った際に、高い類似度を示したカテゴ
リを、高い類似度を示した位置に示す。
２は、読み出されたテンプレートを用いて、学習用パタ
ーンを認識する。認識手法としては、例えば、学習用パ
ターンに対し傾き補正などの前処理を行うことにより前
処理済パターンを作成し、その前処理済パターンに対し
補完類似度を用いたずらし照合による方法（例：特願平
９−３４３２９２）を用いることができる。認識した結
果、高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテン
プレートのカテゴリが得られる。図３（２）に、学習用
パターン（図３（１））に傾き補正を行って得られた前
処理済パターンを示す。また、図３（３）に、図３
（２）の上の行を予め作成されているテンプレートによ
るずらし照合を行った際に、高い類似度を示したカテゴ
リを、高い類似度を示した位置に示す。
【００２９】次に、ステップ２４に高い類似度を示した
位置およびカテゴリを用いて、訓練パターンを抽出す
る。訓練パターンの抽出方法の例としては、認識された
位置を中心として、予め定められた大きさの矩形領域を
抽出する。抽出された訓練パターンは、テンプレート選
別回路１３に入力される。
位置およびカテゴリを用いて、訓練パターンを抽出す
る。訓練パターンの抽出方法の例としては、認識された
位置を中心として、予め定められた大きさの矩形領域を
抽出する。抽出された訓練パターンは、テンプレート選
別回路１３に入力される。
【００３０】ステップ２５に、テンプレート選別回路１
３では、入力された訓練パターンを用いて、テンプレー
トを選別する。テンプレートの選別方法としては、例え
ば、複数の訓練パターン中から類似パターンを求め、該
類似パターンのカテゴリ分布の過半数が同じものであっ
た場合に該訓練パターンを信頼できるテンプレートとし
て選択し、過半数が同じでなかった場合には棄却すると
いう方法がある。図４に、棄却されたテンプレートの例
を示す。図４（ａ）は誤って削除されたパターン、図４
（ｂ）は正しく削除されたパターンを示す。また、該類
似パターンを用いて、該訓練パターンのカテゴリ名を決
定する。例えば、該類似パターンのカテゴリ分布の過半
数をしめたカテゴリ名を、該訓練パターンのカテゴリ名
とする。
３では、入力された訓練パターンを用いて、テンプレー
トを選別する。テンプレートの選別方法としては、例え
ば、複数の訓練パターン中から類似パターンを求め、該
類似パターンのカテゴリ分布の過半数が同じものであっ
た場合に該訓練パターンを信頼できるテンプレートとし
て選択し、過半数が同じでなかった場合には棄却すると
いう方法がある。図４に、棄却されたテンプレートの例
を示す。図４（ａ）は誤って削除されたパターン、図４
（ｂ）は正しく削除されたパターンを示す。また、該類
似パターンを用いて、該訓練パターンのカテゴリ名を決
定する。例えば、該類似パターンのカテゴリ分布の過半
数をしめたカテゴリ名を、該訓練パターンのカテゴリ名
とする。
【００３１】ステップ２６に、選別されたテンプレート
はテンプレート記憶回路１４に記憶される。
はテンプレート記憶回路１４に記憶される。
【００３２】また、新規保存されたテンプレートを用い
て、ステップ２２からステップ２６までを繰り返し行
い、テンプレートを更新することにより、より正確なテ
ンプレートを得たり、状況の変化にさらに追随すること
ができる。
て、ステップ２２からステップ２６までを繰り返し行
い、テンプレートを更新することにより、より正確なテ
ンプレートを得たり、状況の変化にさらに追随すること
ができる。
【００３３】このようにして得られたテンプレートを用
いて、文字を認識した時の結果を図５に示す。（ａ）は
初期のテンプレート、（ｂ）は全ての訓練パターン（ｔ
＝１）、（ｃ）は選択されたテンプレート（ｔ＝１）、
（ｄ）は全ての訓練パターン（ｔ＝２）、（ｅ）は選択
された辞書（ｔ＝２）の場合を示している。ｔは図２の
ステップ２２〜２６の繰り返し回数である。学習用パタ
ーンをテンプレートで認識した場合（○印）と、他のパ
ターンをテンプレートで認識した場合（□印）とで認識
率に殆ど差がないことがわかる。
いて、文字を認識した時の結果を図５に示す。（ａ）は
初期のテンプレート、（ｂ）は全ての訓練パターン（ｔ
＝１）、（ｃ）は選択されたテンプレート（ｔ＝１）、
（ｄ）は全ての訓練パターン（ｔ＝２）、（ｅ）は選択
された辞書（ｔ＝２）の場合を示している。ｔは図２の
ステップ２２〜２６の繰り返し回数である。学習用パタ
ーンをテンプレートで認識した場合（○印）と、他のパ
ターンをテンプレートで認識した場合（□印）とで認識
率に殆ど差がないことがわかる。
【００３４】以上の説明では文字を中心に示したが、文
字以外のパターンについても同様の処理が可能である。
字以外のパターンについても同様の処理が可能である。
【００３５】図６を参照すると、本発明の他の実施形態
のパターン認識装置は入力装置３１と記憶装置３２〜３
５と出力装置３６と記録媒体３７とデータ処理装置３８
で構成されている。
のパターン認識装置は入力装置３１と記憶装置３２〜３
５と出力装置３６と記録媒体３７とデータ処理装置３８
で構成されている。
【００３６】入力装置は入力パターンを入力するための
ものである。記憶装置３２，３３，３４はそれぞれ図１
中の学習パターン記憶回路１１、テンプレート記憶回路
１４、入力パターン記憶回路１５に相当する。記憶装置
３５はハードディスクである。出力装置３６は認識結果
を出力するためのものである。記録媒体３７は、図１中
の訓練パターン抽出回路１２、テンプレート選別回路１
３、認識回路１６の各処理からなるパターン認識プログ
ラムが記録されている、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−
ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体である。データ処
理装置３８はＣＰＵ、インタフェース等を含み、記録媒
体３７からパターン認識プログラムを記憶装置３５に読
み込んで後、これを実行する。
ものである。記憶装置３２，３３，３４はそれぞれ図１
中の学習パターン記憶回路１１、テンプレート記憶回路
１４、入力パターン記憶回路１５に相当する。記憶装置
３５はハードディスクである。出力装置３６は認識結果
を出力するためのものである。記録媒体３７は、図１中
の訓練パターン抽出回路１２、テンプレート選別回路１
３、認識回路１６の各処理からなるパターン認識プログ
ラムが記録されている、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−
ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体である。データ処
理装置３８はＣＰＵ、インタフェース等を含み、記録媒
体３７からパターン認識プログラムを記憶装置３５に読
み込んで後、これを実行する。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
下記のような効果がある。
下記のような効果がある。
【００３８】請求項１の発明は、学習用パターンを予め
作成されているテンプレートによって認識し、その結果
から訓練パターンを抽出し、訓練パターンからテンプレ
ートで選別することにより、人手による作業なしに、高
い認識率が得られるテンプレートが自動的に作成でき
る。
作成されているテンプレートによって認識し、その結果
から訓練パターンを抽出し、訓練パターンからテンプレ
ートで選別することにより、人手による作業なしに、高
い認識率が得られるテンプレートが自動的に作成でき
る。
【００３９】請求項３の発明は、類似パターンのカテゴ
リ分布から訓練パターンをテンプレートとして登録する
かどうか決定することにより、高い認識率のテンプレー
トが得られる。
リ分布から訓練パターンをテンプレートとして登録する
かどうか決定することにより、高い認識率のテンプレー
トが得られる。
【００４０】請求項４の発明は、訓練パターン抽出時に
誤ったカテゴリ名が付与された場合であっても、正しい
カテゴリ名に変更することができる。
誤ったカテゴリ名が付与された場合であっても、正しい
カテゴリ名に変更することができる。
【図１】本発明の一実施形態のパターン認識装置の構成
例を示すブロック図である。
例を示すブロック図である。
【図２】図１のパターン認識装置におけるテンプレート
作成を示すフローチャートである。
作成を示すフローチャートである。
【図３】学習用パターンおよび前処理済パターンおよび
認識結果の例を示す図である。
認識結果の例を示す図である。
【図４】棄却された訓練パターンの例を示す図である。
【図５】作成されたテンプレートを用いた場合の認識率
を示す図である。
を示す図である。
【図６】本発明の他の実施形態のパターン認識装置の構
成図である。
成図である。
１１ 学習用パターン記憶回路 １２ 訓練パターン抽出回路 １３ テンプレート選別回路 １４ テンプレート記憶回路 １５ パターン記憶回路 １６ 認識回路 ２１〜２６ ステップ ３１ 入力装置 ３２〜３５ 記憶装置 ３６ 出力装置 ３７ 記録媒体 ３８ データ処理装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 萩田 紀博 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B064 DA27 DB06 DB10 DB14 5L096 BA16 BA17 JA03 JA09 KA04
Claims (12)
- 【請求項１】 入力パターンと、学習用パターン中の訓
練パターンを用いて予め作成されたテンプレートとの間
の類似度あるいは距離値を計算し、前記入力パターンの
カテゴリを認識するパターン認識方法において、 前記学習用パターンを、予め作成されているテンプレー
トによって認識し、その結果から前記学習用パターン中
の訓練パターンを自動的に抽出し、該訓練パターンから
テンプレートを選別し、選別されたテンプレートを新規
に登録することを特徴とするパターン認識方法。 - 【請求項２】 前記学習用パターンに対し前処理を行
い、該前処理済パターンに対し補完類似度を用いたずら
し照合を行うことにより、前記学習用パターンを認識す
る、請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 抽出された訓練パターンのセットから１
つまたは複数の類似パターンを求め、該類似パターンの
カテゴリ分布から前記訓練パターンのテンプレートとし
ての登録の可否を決定する、請求項１または２記載の方
法。 - 【請求項４】 前記類似パターンのカテゴリ分布によっ
て、該訓練パターンをテンプレートとして登録する際の
カテゴリ名を決定する、請求項３記載の方法。 - 【請求項５】 入力パターンと、学習用パターン中の訓
練パターンを用いて予め作成されたテンプレートとの間
の類似度あるいは距離値を計算し、該入力パターンのカ
テゴリを認識するパターン認識装置であって、 入力パターンを記憶する入力パターン記憶手段と、 学習用パターンを記憶する学習用パターン記憶手段と、 テンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、 前記学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出
し、前記テンプレート記憶手段から予め作成されている
テンプレートを読出し、前記読出した学習用パターンを
該テンプレートによって認識し、その結果から前記学習
用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽
出手段と、 前記抽出された訓練パターンからテンプレートを選別
し、前記テンプレート記憶手段に記憶するテンプレート
選別手段と、 前記入力パターン記憶手段、前記テンプレート記憶手段
からそれぞれ入力パターン、テンプレートを読出し、該
入力パターンを該テンプレートと照合することによりパ
ターン認識を行い、その結果を出力する認識手段を有す
るパターン認識装置。 - 【請求項６】 前記訓練パターン抽出手段は、前記学習
用パターンに対して前処理を行い、該前処理済パターン
に対し補完類似度を用いたずらし照合を行うことによ
り、前記学習用パターンを作成する、請求項５記載の装
置。 - 【請求項７】 前記テンプレート選別手段は、抽出され
た訓練パターンのセットから１つまたは複数の類似パタ
ーンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布から前記訓
練パターンを前記テンプレート記憶手段にテンプレート
として保存するかどうか決定する、請求項５または６記
載の装置。 - 【請求項８】 前記テンプレート選別手段は、前記類似
パターンのカテゴリ分布によって、該テンプレートを前
記テンプレート記憶手段に保存する際のカテゴリを決定
する、請求項７記載の装置。 - 【請求項９】 入力パターンと、学習用パターン中の訓
練パターンを用いて予め作成されたテンプレートとの間
の類似度あるいは距離値を計算し、前記入力パターンの
カテゴリを認識するパターン認識プログラムを記録した
記録媒体であって、 学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出す手
順と、 テンプレート記憶手段からテンプレートを読出す手順
と、 前記学習用パターンを前記テンプレートで認識する手順
と、 認識結果から前記学習用パターン中の訓練パターンを抽
出する手順と、 前記訓練パターンからテンプレートを選別する手順と、 選別されたテンプレートを前記テンプレート記憶手段に
記憶する手順と、 入力パターン記憶手段、前記テンプレート記憶手段から
それぞれ入力パターン、テンプレートを読出す手順と、 該入力パターンを該テンプレートと照合することにより
パターン認識を行い、その結果を出力する手順をコンピ
ュータに実行させるためのパターン認識プログラムを記
録した記録媒体。 - 【請求項１０】 前記学習用パターンを認識する手順
は、前記学習用パターンに対して前処理を行い、該前処
理済パターンに対して補完類似度を用いたずらし照合を
行う、請求項９記載の記録媒体。 - 【請求項１１】 前記テンプレートを選別する手順は、
抽出された訓練パターンのセットから１つまたは複数の
類似パターンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布か
ら前記訓練パターンを前記テンプレート記憶手段に記憶
するかどうか判定する、請求項９または１０記載の記録
媒体。 - 【請求項１２】 前記テンプレートを選別する手順は、
前記類似パターンのカテゴリ分布によって、該テンプレ
ートを前記テンプレート記憶手段に記憶する際のカテゴ
リを決定する、請求項１１記載の記録媒体。
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|---|---|---|---|
| JP2000042877A JP3730073B2 (ja) | 2000-02-21 | 2000-02-21 | テンプレート作成方法、装置、およびテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP2000042877A JP3730073B2 (ja) | 2000-02-21 | 2000-02-21 | テンプレート作成方法、装置、およびテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001236467A true JP2001236467A (ja) | 2001-08-31 |
| JP3730073B2 JP3730073B2 (ja) | 2005-12-21 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2008219825A (ja) * | 2007-03-08 | 2008-09-18 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報処理装置、画像処理装置、画像符号化装置、情報処理プログラム、画像処理プログラム及び画像符号化プログラム |
| JP2010205007A (ja) * | 2009-03-04 | 2010-09-16 | Omron Corp | モデル画像取得支援装置、モデル画像取得支援方法およびモデル画像取得支援プログラム |
| JP2011243199A (ja) * | 2010-05-14 | 2011-12-01 | Palo Alto Research Center Inc | 文書分類のための画像アンカテンプレートの学習方法 |
-
2000
- 2000-02-21 JP JP2000042877A patent/JP3730073B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US8620060B2 (en) | 2009-03-04 | 2013-12-31 | Omron Corporation | Model image acquisition support apparatus, model image acquisition support method, and model image acquisition support program |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3730073B2 (ja) | 2005-12-21 |
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