JP2011065370A - パターン認識方法、文字認識方法、パターン認識プログラム、文字認識プログラム、パターン認識装置および文字認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】パターン認識処理では、認識用の辞書に登録されている複数のカテゴリに対する入力パターンの類似度を算出し、算出した類似度を正解である条件で当該類似度となる確率と正解でないという条件で当該類似度となる確率とから得られる第1評価値に変換し、その第1評価値と事前確率とから第2評価値を算出し、第2評価値が最大となるカテゴリを選択するようにしたものである。
【選択図】図2
Description
まず、本実施の形態としてのパターン認識処理について概略的に説明する。
本実施の形態としてのパターン認識処理は、入力パターンが複数カテゴリのうちの何れであるかを判定するための処理である。認識対象となるパターンは、認識用の辞書に登録された辞書パターン(カテゴリ)との類似度(あるいは、確信度、距離、評価値などと称されるカテゴリの正解らしさを示す値)が算出可能なものであれば良い。たとえば、認識対象とするパターンとしては、文字認識処理における文字パターン、あるいは、顔画像などの生体情報による生体認証処理における生体情報の特徴パターンなどが想定される。
図1は、本実施の形態に係わる紙葉類処理装置としての区分機1の概略構成を示す図である。
この区分機1は、図1に示すように、区分機本体(本体)3とVCS(ビデオコーディングシステム)4とから構成されている。上記区分機本体3は、紙葉類を住所情報などにより区分処理するものである。また、上記VCS4は、上記区分機本体3にて住所情報が判別できなかった紙葉類の住所情報をオペレータのコーディング作業により入力するものである。
上記区分機本体3は、紙葉類を供給する供給部を有する。供給部11に収容される紙葉類は、郵便番号、住所、宛名など文字情報(以下、単に住所情報と称する)が記載されている。上記供給部11は、紙葉類を所定の間隔で一通づつ主搬送路12へ供給する。また、上記供給部11に供給される紙葉類には、住所情報以外に、紙葉類の宛先情報を示す宛先バーコード、または、後述するOCR処理で宛先情報の文字認識ができなかった紙葉類に付与される識別情報としてのIDバーコードが記載されたものがある。
上記VCS4は、図1に示すように、画像蓄積分配装置21および複数のビデオコーディング端末(以下、VCDと称する)22などから構成されている。
上記画像蓄積分配装置21は、上記区分機本体3で住所情報が認識できなかった紙葉類の画像を各VCD22へ配信し、上記各VCD22による住所情報の打鍵入力結果を上記区分機本体3へ返す処理を行う。上記画像蓄積分配装置21には、上記区分機本体3におけるスキャナ14、区分制御部17および文字認識部18が接続されている。上記画像蓄積分配装置21は、例えば、画像制御部及び記憶部を有するパーソナルコンピュータ(PC)で構成される。上記画像蓄積分配装置21は、上記文字認識部18で住所情報が認識できなかった紙葉類の画像に当該紙葉類の識別情報(書状ID)を対応づけて記憶し、記憶した紙葉類の画像を各VCD22へ配信する。
図2は、文字認識部18の構成例を示す図である。
図2に示すように、文字認識部18は、画像入力部31、パターン検出部32、類似度算出部33、第1評価値算出部34、第2評価値算出部35、最大値選択部36、認識結果出力部37、類似度蓄積部41、カテゴリ別第1評価値テーブル42、正解分布テーブル43、不正解分布テーブル44、および、事前確率テーブル45などを有している。文字認識部18は、制御部、記憶部および入出力インターフェースなどを有するハードウエア(処理基板)で構成される。すなわち、文字認識部18は、制御部が記憶部に記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理機能を実現するコンピュータと同様な構成を有している。
図3に示す例では、類似度蓄積部41には、パターンナンバーで識別される各入力パターンに対して、正解のカテゴリを示す情報、および、各カテゴリ(辞書パターン)の類似度を示す情報が記憶されている。各入力パターンに対する各カテゴリの類似度は、上述した類似度算出部33で算出される値である。従って、類似度算出部33がある入力パターンに対する各カテゴリ(辞書パターン)の類似度を算出するごとに、類似度蓄積部41には、当該入力パターンに対する各カテゴリの類似度を示す情報が蓄積される。さらに、類似度蓄積部41には、入力パターンに対する正解のカテゴリを示す情報も蓄積される。
上記のような類似度蓄積部41によれば、各入力パターンに対して、文字認識処理時に得られた各カテゴリの類似度とVCSで確定された正解のカテゴリとが容易に抽出可能となる。
図4は、カテゴリ別第1評価値テーブル42の構成例を示す図である。図4に示す構成例では、類似度を100刻みで分割した頻度を示しているが、これに限定されるものではなく、カテゴリ別第1評価値テーブル42では、類似度を任意の範囲で分割して頻度を示すようにしても良い。図4に示す例では、たとえば、カテゴリAについて、類似度が1000〜900であった場合の第1評価値が「322」、類似度が900〜800であった場合の第1評価値が「95」、類似度が800〜700であった場合の第1評価値が「2.36」、類似度が700〜600であった場合の第1評価値が「0.21」であることを示している。
事前確率テーブル45は、各カテゴリの事前確率を示すテーブルである。つまり、事前確率テーブル45には、各カテゴリに対する事前確率が格納されている。
Claims (8)
- 入力パターンが複数のカテゴリのうち何れのカテゴリであるか識別するパターン認識方法であって、
各カテゴリに対して入力パターンとの類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにより算出された各カテゴリに対する入力パターンの類似度を、カテゴリごとの類似度と第1評価値との関係を示す第1のテーブルに基づいて、第1評価値に変換する第1評価値算出ステップと、
前記第1評価値算出ステップで得られた各カテゴリに対する第1評価値と各カテゴリの事前確率を示す第2のテーブルに格納されているカテゴリごとの事前確率とにより第2評価値を算出する第2評価値算出ステップと、
前記第2評価値算出ステップにより算出された第2評価値が最大となるカテゴリを選択する最大値選択ステップと、
を具備したことを特徴とするパターン認識方法。 - 入力パターンが複数の文字のうち何れの文字であるかを識別する文字認識方法であって、
各文字に対する入力パターンの類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにより算出した各文字に対する類似度を、文字ごとの類似度と第1評価値との関係を示す第1のテーブルに基づいて、第1評価値に変換する第1評価値計算ステップと、
前記第1評価値計算ステップにより算出した各文字に対する第1評価値と各文字の事前確率を示す第2のテーブルに格納されている各文字の事前確率とにより第2評価値を算出する第2評価値計算ステップと、
前記第2評価値計算ステップにより算出した第2評価値が最大となる文字を選択する最大値選択ステップと、
を具備したことを特徴とする文字認識方法。 - 前記第1のテーブルは、入力パターンが当該文字であるという条件のもとで当該類似度となる確率と入力パターンが当該文字でないという条件のもとで当該類似度となる確率との比である、
ことを特徴とする前記請求項2に記載の文字認識方法。 - さらに、前記類似度算出ステップにより算出された各カテゴリの類似度と入力パターンに対する正解の文字を示す情報とを関連付けて蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積ステップにより蓄積した情報に基づいて前記第1のテーブルを更新する更新ステップと、
を具備したことを特徴とする前記請求項2又は3に記載の文字認識方法。 - コンピュータに入力パターンが複数のカテゴリの何れのカテゴリであるかを識別させるためのパターン認識プログラムであって、
各カテゴリに対して入力パターンとの類似度を算出する類似度算出機能と、
前記類似度算出機能により算出された各カテゴリに対する入力パターンの類似度を、カテゴリごとの類似度と第1評価値との関係を示す第1のテーブルに基づいて、第1評価値に変換する第1評価値算出機能と、
前記第1評価値算出機能で得られた各カテゴリに対する第1評価値と各カテゴリの事前確率を示す第2のテーブルに格納されているカテゴリごとの事前確率とにより第2評価値を算出する第2評価値算出機能と、
前記第2評価値算出機能により算出された第2評価値が最大となるカテゴリを選択する最大値選択機能と、
をコンピュータに実現させるためのパターン認識プログラム。 - コンピュータに入力パターンが複数の文字のうち何れの文字であるかを識別させるための文字認識プログラムであって、
各文字に対する入力パターンの類似度を算出する類似度算出機能と、
前記類似度算出機能により算出した各文字に対する類似度を、文字ごとの類似度と第1評価値との関係を示す第1のテーブルに基づいて、第1評価値に変換する第1評価値計算機能と、
前記第1評価値計算機能により算出した各文字に対する第1評価値と各文字の事前確率を示す第2のテーブルに格納されている各文字の事前確率とにより第2評価値を算出する第2評価値計算機能と、
前記第2評価値計算機能により算出した第2評価値が最大となる文字を選択する最大値選択機能と、
をコンピュータに実現させるための文字認識プログラム。 - 入力パターンが複数のカテゴリのうち何れのカテゴリであるかを識別するパターン認識装置であって、
各カテゴリに対して入力パターンとの類似度を算出する類似度算出手段と、
カテゴリごとの類似度と第1評価値との関係を示す第1のテーブルと、
前記類似度算出手段により算出された各カテゴリに対する入力パターンの類似度を前記第1のテーブルで示される関係に基づいて第1評価値に変換する第1評価値算出手段と、
前記第1評価値算出手段で得られた各カテゴリに対する第1評価値と各カテゴリの事前確率を示す第2のテーブルに格納されているカテゴリごとの事前確率とにより第2評価値を算出する第2評価値算出手段と、
前記第2評価値算出手段により算出された第2評価値が最大となるカテゴリを選択する最大値選択手段と、
を具備したことを特徴とするパターン認識装置。 - 入力パターンが複数の文字のうち何れの文字であるかを識別する文字認識装置であって、
各文字に対する入力パターンの類似度を算出する類似度算出手段と、
文字ごとの類似度と第1評価値との関係を示す第1のテーブルと、
前記類似度算出手段により算出した各文字に対する類似度を前記第1のテーブルで示される関係に基づいて、第1評価値に変換する第1評価値計算手段と、
前記第1評価値計算手段により算出した各文字に対する第1評価値と各文字の事前確率を示す第2のテーブルに格納されている各文字の事前確率とにより第2評価値を算出する第2評価値計算手段と、
前記第2評価値計算手段により算出した第2評価値が最大となる文字を選択する最大値選択手段と、
を具備したことを特徴とする文字認識装置。
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