JP2002259978A - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
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- JP2002259978A JP2002259978A JP2001053476A JP2001053476A JP2002259978A JP 2002259978 A JP2002259978 A JP 2002259978A JP 2001053476 A JP2001053476 A JP 2001053476A JP 2001053476 A JP2001053476 A JP 2001053476A JP 2002259978 A JP2002259978 A JP 2002259978A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 パターン認識において、入力パターンの標準
パターンに対する適合度を求められるようにすること。 【解決手段】 入力パターンに対して、各標準パターン
に対する類似度を求める。入力パターンに適合する標準
パターンが存在する場合は、類似度の高い標準パターン
は少なく、入力パターンに適合する標準パターンが存在
しない場合は、求められた類似度の中で比較的類似度の
高い標準パターンは多い、という判断基準に基づき、適
合度を数値化する。その適合度があらかじめ用意された
標準値よりも低い場合は入力パターンに適合する標準パ
ターンが存在しないとして、入力パターンを棄却する。
パターンに対する適合度を求められるようにすること。 【解決手段】 入力パターンに対して、各標準パターン
に対する類似度を求める。入力パターンに適合する標準
パターンが存在する場合は、類似度の高い標準パターン
は少なく、入力パターンに適合する標準パターンが存在
しない場合は、求められた類似度の中で比較的類似度の
高い標準パターンは多い、という判断基準に基づき、適
合度を数値化する。その適合度があらかじめ用意された
標準値よりも低い場合は入力パターンに適合する標準パ
ターンが存在しないとして、入力パターンを棄却する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、言葉・文字・図形
等といったパターンのリストを用意しておき、その中か
ら入力パターンに適合する要素を認識結果として出力す
るための、パターン認識装置に関する。
等といったパターンのリストを用意しておき、その中か
ら入力パターンに適合する要素を認識結果として出力す
るための、パターン認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】パターン認識においては、認識対象の標
準パターンリストをあらかじめ用意し、入力されたパタ
ーンの標準パターンに対する類似度を求め、その類似度
を元に最も類似度の高くなる認識対象を認識結果とする
方式がとられている。
準パターンリストをあらかじめ用意し、入力されたパタ
ーンの標準パターンに対する類似度を求め、その類似度
を元に最も類似度の高くなる認識対象を認識結果とする
方式がとられている。
【０００３】この場合、入力パターンに対応するパター
ンが標準パターンの中に用意されていない可能性があ
る。入力パターンに対応するパターンが標準パターンの
中にあるか否かを判断する方法として、次のような方法
が考えられる。入力パターンに対する標準パターンの類
似度を数値化し、最も類似度の高くなった数値が、ある
標準値よりも小さい（類似度が低い）場合は入力パター
ンに対応するパターンが標準パターンの中に存在しない
と判断する方法である。
ンが標準パターンの中に用意されていない可能性があ
る。入力パターンに対応するパターンが標準パターンの
中にあるか否かを判断する方法として、次のような方法
が考えられる。入力パターンに対する標準パターンの類
似度を数値化し、最も類似度の高くなった数値が、ある
標準値よりも小さい（類似度が低い）場合は入力パター
ンに対応するパターンが標準パターンの中に存在しない
と判断する方法である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】入力される可能性があ
るパターンに対して標準パターンが十分に排他的でない
ために、入力パターンに適合するパターンが標準パター
ンの中に存在しない場合においても、複数の標準パター
ンに対して類似度が高くなる可能性がある。このような
入力パターンは適合する標準パターンが存在しないと判
断されることが望ましい。
るパターンに対して標準パターンが十分に排他的でない
ために、入力パターンに適合するパターンが標準パター
ンの中に存在しない場合においても、複数の標準パター
ンに対して類似度が高くなる可能性がある。このような
入力パターンは適合する標準パターンが存在しないと判
断されることが望ましい。
【０００５】しかし、上記従来のパターン認識装置にお
いては、入力パターンと個別の標準パターンとの間の類
似度を知ることはできても、入力パターンに適合するパ
ターンが標準パターンの中に存在しないが、複数の標準
パターンに対して類似度が高くなる場合において、入力
パターンの用意された標準パターンに対する適合性を判
断することはできない。
いては、入力パターンと個別の標準パターンとの間の類
似度を知ることはできても、入力パターンに適合するパ
ターンが標準パターンの中に存在しないが、複数の標準
パターンに対して類似度が高くなる場合において、入力
パターンの用意された標準パターンに対する適合性を判
断することはできない。
【０００６】そこで、本発明の目的は、入力パターンの
標準パターンリストに対する適合度を求め、それに応じ
て、入力パターンを棄却するか否かを判断する方法およ
びその装置を提供することである。
標準パターンリストに対する適合度を求め、それに応じ
て、入力パターンを棄却するか否かを判断する方法およ
びその装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明においては、ま
ず、入力パターンと、標準パターンリストに含まれる複
数個の要素との間の類似度をそれぞれ数値化する。ここ
で、入力パターンが標準パターンに適合する場合、入力
パターンはある標準パターンに類似してそれ以外の標準
パターンには類似しない。一方、入力パターンが標準パ
ターンに適合しない場合には複数個の標準パターンに類
似しているか、または、どの標準パターンにも類似して
いないかである。後者のどの標準パターンにも類似して
いないというのは、逆に多くの標準パターンに類似して
いると考えることができるため、入力パターンが標準パ
ターンに対して適合しない場合は入力パターンに対して
得られた類似度中で比較的類似度の高い標準パターンが
複数個存在すると言うことができる。以上より、入力パ
ターンが標準パターンリストに適合するか否かの判断
は、入力パターンに対する類似度の高い標準パターンの
数、もしくは類似度の分布を用いて判断することができ
る。
ず、入力パターンと、標準パターンリストに含まれる複
数個の要素との間の類似度をそれぞれ数値化する。ここ
で、入力パターンが標準パターンに適合する場合、入力
パターンはある標準パターンに類似してそれ以外の標準
パターンには類似しない。一方、入力パターンが標準パ
ターンに適合しない場合には複数個の標準パターンに類
似しているか、または、どの標準パターンにも類似して
いないかである。後者のどの標準パターンにも類似して
いないというのは、逆に多くの標準パターンに類似して
いると考えることができるため、入力パターンが標準パ
ターンに対して適合しない場合は入力パターンに対して
得られた類似度中で比較的類似度の高い標準パターンが
複数個存在すると言うことができる。以上より、入力パ
ターンが標準パターンリストに適合するか否かの判断
は、入力パターンに対する類似度の高い標準パターンの
数、もしくは類似度の分布を用いて判断することができ
る。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、図を用いて本発明の実施例
を説明する。ここでは、入力パターンが複数のパターン
の連鎖で表されている場合について説明する。
を説明する。ここでは、入力パターンが複数のパターン
の連鎖で表されている場合について説明する。
【０００９】図１本発明のパターン認識処理装置の一実
施例を示すブロック図である。
施例を示すブロック図である。
【００１０】分析部（１０４）は、入力パターン（１０
２）の特徴抽出を行う。ここで、入力パターンは、図２
の２０２に示すように、単位入力パターンの連鎖に変換
される。単位入力パターンとは、標準パターン（２０
６）との類似度を計算できるように変換された形式であ
る。
２）の特徴抽出を行う。ここで、入力パターンは、図２
の２０２に示すように、単位入力パターンの連鎖に変換
される。単位入力パターンとは、標準パターン（２０
６）との類似度を計算できるように変換された形式であ
る。
【００１１】照合部（１０６）は、分析部で抽出された
特徴量を用いて、入力パターンの認識対象に対する類似
度を求める。認識対象は、図２の認識対象リスト（２０
４）というデータ構造で、装置内に保持されている。認
識対象リスト（２０４）は複数の認識対象を有し、各認
識対象は、標準パターンの連鎖（２０８）で表現されて
いる。照合部は、単位入力パターンと標準パターンとの
間の類似度（２１０）を計算し、その結果を用いて、入
力パターンの各認識対象に対する類似度を計算する。
特徴量を用いて、入力パターンの認識対象に対する類似
度を求める。認識対象は、図２の認識対象リスト（２０
４）というデータ構造で、装置内に保持されている。認
識対象リスト（２０４）は複数の認識対象を有し、各認
識対象は、標準パターンの連鎖（２０８）で表現されて
いる。照合部は、単位入力パターンと標準パターンとの
間の類似度（２１０）を計算し、その結果を用いて、入
力パターンの各認識対象に対する類似度を計算する。
【００１２】照合結果判定部（１０８）は、照合部で求
められた各認識対象に対する類似度に基づき、入力パタ
ーンに対して最も類似している認識対象を選択する。そ
の一方で、棄却判定部（１１０）において、照合部で得
られた標準パターンに対する類似度分布（１１２）を利
用し、入力パターンを棄却するか否かを判定する。照合
結果判定部と棄却判定部で得られた結果に基づき、最も
類似している認識対象もしくは「入力パターン棄却」と
いう処理結果（１１４）が得られる。
められた各認識対象に対する類似度に基づき、入力パタ
ーンに対して最も類似している認識対象を選択する。そ
の一方で、棄却判定部（１１０）において、照合部で得
られた標準パターンに対する類似度分布（１１２）を利
用し、入力パターンを棄却するか否かを判定する。照合
結果判定部と棄却判定部で得られた結果に基づき、最も
類似している認識対象もしくは「入力パターン棄却」と
いう処理結果（１１４）が得られる。
【００１３】次に、棄却判定部での処理内容について図
３を用いて説明する。棄却判定部では、照合部で計算さ
れる各パターンと標準パターンとの間の数値化された類
似度分布（２１０）から適当な特徴量を抽出する。例え
ば、単位入力パターンiの各標準パターンへの類似度
を、図３（ａ）のように、具体的に数値化されていると
する。次に、それらの類似度に基づいて、図３（ｂ）の
ように、類似度の高いものの順に並び替えを行う。図３
（ｂ）の表を、順位を横軸にとり類似度を縦軸にとって
グラフを書くと、単位入力パターン i に対応するパタ
ーンが標準パターン内に存在するときは類似度の高い標
準パターンは少ないので図４（ａ）に示すグラフの様に
とがったグラフが描かれる。一方、単位入力パターン i
に対応するパターンが標準パターンにない場合は類似
度の高い標準パターンが多く存在するため、図４（ｂ）
に示すグラフの様になだらかなグラフが描かれる。この
グラフの形を適当に数値化した値を単位入力パターン i
が標準パターンに対して適切であるか否かを判定する
適合度とする。具体的には、そのグラフの特徴量を用い
る。例えば、グラフのある点の微分や差分といったもの
を用いてグラフの特徴量を数値化し、その数値を単位入
力パターンの標準パターンに対する適合度とすることが
できる。この場合、グラフの傾きが大きいほど単位入力
パターンの標準パターンに対する適合度は大きいと考え
られる。
３を用いて説明する。棄却判定部では、照合部で計算さ
れる各パターンと標準パターンとの間の数値化された類
似度分布（２１０）から適当な特徴量を抽出する。例え
ば、単位入力パターンiの各標準パターンへの類似度
を、図３（ａ）のように、具体的に数値化されていると
する。次に、それらの類似度に基づいて、図３（ｂ）の
ように、類似度の高いものの順に並び替えを行う。図３
（ｂ）の表を、順位を横軸にとり類似度を縦軸にとって
グラフを書くと、単位入力パターン i に対応するパタ
ーンが標準パターン内に存在するときは類似度の高い標
準パターンは少ないので図４（ａ）に示すグラフの様に
とがったグラフが描かれる。一方、単位入力パターン i
に対応するパターンが標準パターンにない場合は類似
度の高い標準パターンが多く存在するため、図４（ｂ）
に示すグラフの様になだらかなグラフが描かれる。この
グラフの形を適当に数値化した値を単位入力パターン i
が標準パターンに対して適切であるか否かを判定する
適合度とする。具体的には、そのグラフの特徴量を用い
る。例えば、グラフのある点の微分や差分といったもの
を用いてグラフの特徴量を数値化し、その数値を単位入
力パターンの標準パターンに対する適合度とすることが
できる。この場合、グラフの傾きが大きいほど単位入力
パターンの標準パターンに対する適合度は大きいと考え
られる。
【００１４】入力パターンは単位入力パターンの連鎖
（２０２）に変換されているので各単位入力パターンに
対して同様な処理を行い、そこで得られた適合度を入力
パターン全体で平均し、その平均値を入力パターンの標
準パターンに対する適合度とする。ここで得られた適合
度があらかじめ用意された標準値よりも小さい場合は、
入力パターンに適合する標準パターンが存在しないと判
断する。
（２０２）に変換されているので各単位入力パターンに
対して同様な処理を行い、そこで得られた適合度を入力
パターン全体で平均し、その平均値を入力パターンの標
準パターンに対する適合度とする。ここで得られた適合
度があらかじめ用意された標準値よりも小さい場合は、
入力パターンに適合する標準パターンが存在しないと判
断する。
【００１５】上述の棄却判定部における、単位入力パタ
ーンと標準パターンとの類似度分布から特徴量を抽出す
るには、上記以外の方法も考えられる。例えば、最も高
くなった類似度と、その他の類似度の差が適当な標準値
以内になる標準パターンの個数を単位入力パターンの標
準パターンに対する適合度とする事もできる。この場
合、類似度の高い標準パターンの個数が大きいほど単位
入力パターンの標準パターンに対する適合度は低いと考
えられる。
ーンと標準パターンとの類似度分布から特徴量を抽出す
るには、上記以外の方法も考えられる。例えば、最も高
くなった類似度と、その他の類似度の差が適当な標準値
以内になる標準パターンの個数を単位入力パターンの標
準パターンに対する適合度とする事もできる。この場
合、類似度の高い標準パターンの個数が大きいほど単位
入力パターンの標準パターンに対する適合度は低いと考
えられる。
【００１６】通常の統計分析の方法も類似度分布の特徴
量抽出過程に使うこともできる。横軸に類似度をとって
ヒストグラムを作り、類似度分布の平均値・分散・尖度
をもちいて適合度とすることができる。
量抽出過程に使うこともできる。横軸に類似度をとって
ヒストグラムを作り、類似度分布の平均値・分散・尖度
をもちいて適合度とすることができる。
【００１７】
【発明の効果】パターン認識においては、入力パターン
が認識対象に含まれるか否か、または入力パターンに適
合する標準パターンが存在しないか否かを判定すること
が難しいことが多い。従来のパターン認識装置では参照
用の類似度を別個に計算したり、新たな標準パターンを
作成する等の手段を用いて判定を行っていた。しかし、
精度が十分で無い、処理量がかかるなどの問題があっ
た。本発明を用いることにより、処理量の増加や使用メ
モリーの増加を低く押さえながら、高い精度で入力パタ
ーンが用意された標準パターンに対して適合するか否か
を判定することができ、さらに、この判定を元に入力パ
ターンの棄却を行うことができる。
が認識対象に含まれるか否か、または入力パターンに適
合する標準パターンが存在しないか否かを判定すること
が難しいことが多い。従来のパターン認識装置では参照
用の類似度を別個に計算したり、新たな標準パターンを
作成する等の手段を用いて判定を行っていた。しかし、
精度が十分で無い、処理量がかかるなどの問題があっ
た。本発明を用いることにより、処理量の増加や使用メ
モリーの増加を低く押さえながら、高い精度で入力パタ
ーンが用意された標準パターンに対して適合するか否か
を判定することができ、さらに、この判定を元に入力パ
ターンの棄却を行うことができる。
【図１】本発明のパターン認識処理の一実施例を示すブ
ロック図。
ロック図。
【図２】図１のパターン認識装置内部におけるデータ構
造。
造。
【図３】図１のパターン認識装置で用いる類似度分布の
例。
例。
【図４】図３の類似度分布をグラフ化したもの。
１０６：照合部、１０８：照合結果判定部、１１０：棄
却判定部、１１２：標準パターンに対する類似度分布。
却判定部、１１２：標準パターンに対する類似度分布。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 脇坂 新路 東京都小平市上水本町五丁目20番１号 株 式会社日立製作所半導体グループ内 Ｆターム(参考） 5B064 EA08 5D015 HH04 5L096 BA16 BA17 HA09 JA11 JA25
Claims (2)
- 【請求項１】あらかじめ用意された認識対象をもとに入
力パターンを認識する装置であって、 上記認識対象を１個以上の標準パターンを用いて記憶し
ておく手段と、 入力パターンについて、複数の標準パターンに対する数
値化された類似度を求める手段と、 前記類似度に基づき、前記複数の標準パターンに順位付
けを行い、その順位と類似度とに基づいて、前記入力パ
ターンの前記複数の標準パターンに対する数値化された
適合度を求める手段と、 前記適合度に基づき、入力パターンを棄却するべきか否
かを判定する手段と、を有することを特徴とするパター
ン認識装置。 - 【請求項２】前記入力パターンを複数個の単位入力パタ
ーンに変換する手段を更に有し、 前記類似度を求める手段は、各単位入力パターンに対し
て、前記複数の標準パターンに対する数値化された類似
度を求め、 前記適合度を求める手段は、各単位入力パターンに対し
て求めた前記類似度に基づき、前記複数の標準パターン
に順位付けを行い、その順位と類似度とに基づいて、各
単位入力パターンの前記複数の標準パターンに対する数
値化された適合度を求め、それら各単位入力パターンに
対する適合度の平均値を前記入力パターンの前記複数の
標準パターンに対する適合度とすることを特徴とする請
求項１記載のパターン認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001053476A JP2002259978A (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | パターン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001053476A JP2002259978A (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | パターン認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002259978A true JP2002259978A (ja) | 2002-09-13 |
Family
ID=18913937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001053476A Pending JP2002259978A (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | パターン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002259978A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005202653A (ja) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Canon Inc | 動作認識装置及び方法、動物体認識装置及び方法、機器制御装置及び方法、並びにプログラム |
| JP2009104244A (ja) * | 2007-10-19 | 2009-05-14 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
| US8254690B2 (en) | 2007-10-19 | 2012-08-28 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and program |
-
2001
- 2001-02-28 JP JP2001053476A patent/JP2002259978A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005202653A (ja) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Canon Inc | 動作認識装置及び方法、動物体認識装置及び方法、機器制御装置及び方法、並びにプログラム |
| JP4481663B2 (ja) * | 2004-01-15 | 2010-06-16 | キヤノン株式会社 | 動作認識装置、動作認識方法、機器制御装置及びコンピュータプログラム |
| JP2009104244A (ja) * | 2007-10-19 | 2009-05-14 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
| US8254690B2 (en) | 2007-10-19 | 2012-08-28 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and program |
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