JP2732748B2 - ファジィパターン認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ファジィ理論を利用し
て、例えば活字体に対する手書き文字のように基本パタ
ーンから変形されたパターンについても的確に認識する
機能を備えたファジィパターン認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のパターン認識装置は、一般に形状
が厳密に定められたパターンを認識するものであるが、
手書き文字のように一定の形状に限定されない曖昧なパ
ターンでも認識するための手段としてニューラルネット
ワークを用いる方法が知られている。この方法では、予
め認識対象のパターンについて学習することによりニュ
ーラルネットワークを形成し、それによって入力パター
ンを認識する。

【０００３】しかし、このニューラルネットワークを用
いる方法は、学習という作業を必要とし、識別すべきパ
ターンの候補が増えるたびに再学習が必要となる。ま
た、ニューラルネットがブラックボックスであって、認
識対象のパターン信号を取り込む入力装置の経年変化等
により、認識すべきパターンの候補の特徴に変化が認め
られた場合、その変化を装置の動作に反映することが難
しく、誤認識が発生することもある等の問題点がある。

【０００４】これに対し、ファジィ理論を用いて曖昧な
パターンを認識する方法が提案されている。この方法
は、例えば「この部分の近傍に縦の線がある」のよう
に、パターンの特徴に関する知識を複数個持っていてそ
れらを一つ一つチェックすることを基本としている。し
かしながら、ファジィ理論による従来のパターン認識方
法では、ソフトウエアを含むシステム開発に際してパタ
ーンの特徴に関する知識を獲得する作業（ルール作成作
業）が必要であり、実際のパターン認識を行う際にパタ
ーンの特徴抽出アルゴリズムが必要になる。そのため、
多くのルールとファジィ集合のメンバシップ関数を必要
とし、処理が複雑になるという問題点があった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】そこで、本願の発明者
は、従来のファジィ理論の集合によるパターン認識の問
題点を解決するために、予め設定したファジィ集合のメ
ンバシップ関数を組み合わせることにより、認識対象と
照合すべき基本的なパターンを用意しておき、これらと
認識対象のパターンについてメンバシップ関数の適合度
を求め、それらの値から当該パターンを評価するための
指標である確信度を算出するようにしたパターン認識方
法を先に提案した（特願平２−２７４３５５号）。

【０００６】この方法によれば、任意の形状（例えば楕
円）の境界を有するファジィ領域を示すメンバシップ関
数を組み合わせることにより、認識対象と照合されるパ
ターンが形成されるので、学習のように手間がかかる作
業なしに効率よく文字や図形等のパターンを認識するこ
とができる。なお、この方法でメンバシップ関数を組み
合わせることにより形成される照合用のパターンを「フ
ァジィテンプレート」と呼ぶこととし、本明細書でもこ
の「ファジィテンプレート」を用いる。

【０００７】ところが、この方法では、以下のような空
白部を有する数字や文字を認識する場合が問題となる。

【０００８】例えば、図１１及び図１２は、それぞれ数
字「５」及び「６」に対して３次元メンバシップ関数を
組み合わせて形成されるファジィテンプレートであり、
実線が適合度“１”の等高線、破線が適合度“０”の等
高線を示す。この場合、数字「５」は、上部が横線、下
部が空白を有する凡そ３／４の円で、上下が縦線によっ
て連結された形状であり、数字「６」は、上部がほぼ半
円、下部が空白のない円で、上下が縦線により連結され
た形状である。

【０００９】ここで、図１３に示すように、上部が横線
であっても「６」と認識されるべきパターンが入力され
た場合を考えると、数字「５」のファジィテンプレート
に対しては、図１４に示すように、空白であるべき下の
部分が空白でないと判定されることにより、この部分が
負の適合度を有することになる。従って、全体の評価が
下がり、その結果「５」よりも「６」としての確信度が
高くなり、正しい認識結果が得られる。

【００１０】しかし、図１５に示すように、上部が横線
でなく上下を連結する線も縦線でないが、数字「５」と
認識されるべきパターンが入力された場合には、数字
「５」のファジィテンプレートに対しては、理想的なパ
ターンからずれている分だけ確信度が低くなる。一方、
数字「６」のファジィテンプレートに対しては、図１６
に示すように、空白部分が適合度の計算の対象にならな
いだけであるので、適合度の総和に少し損失が発生する
だけで、平均適合度はそれほど低くならない。このた
め、「６」に対する確信度が高く、結果的に欠損部分を
有する数字「６」として誤って認識されることになる。
他に、このような誤認識を生ずる恐れのある類似パター
ンとしては、数字「３」と「８」が挙げられる。

【００１１】従って、上記の数字「５」や「３」のよう
に空白部分を有するパターンについては、これらを他の
近似パターンと区別して正しく認識するためには、各パ
ターンを構成する線の相違（縦線、横線、半円等）より
も、空白部分を有するか否かということが重要になる。

【００１２】本発明は上記の問題点に鑑み、入力パター
ンの種類により重要となる空白部分を評価する機能を備
えることで認識率を更に向上させたファジィパターン認
識装置を提供することを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明は、ファジィ集合
を表わすメンバシップ関数に基づいてパターン認識を行
うファジィパターン認識装置において、認識対象のパタ
ーンを入力するパターン入力部と、前記メンバシップ関
数を１以上発生し、該メンバシップ関数を組み合わせる
ことにより前記パターン入力部を介して入力する認識対
象のパターンを認識するための照合用パターンを形成す
る照合パターン形成手段と、前記認識対象のパターンを
前記照合用パターンと比較して認識の確信度を算出する
演算処理手段とを備え、この演算処理手段は、認識対象
のパターンが予め設定された領域に空白を有する場合に
は、照合用パターンによる認識の確信度を当該空白の重
要度に応じて割り増しして算出することを特徴とする。

【００１４】

【作用】本発明によれば、認識対象のパターンが予め設
定された領域に空白を有する場合には、照合用パターン
による認識の確信度が当該空白の重要度に応じて割り増
しされる。従って、空白以外の部分についての確信度が
低くても、空白を有するパターンが正しく認識される。

【００１５】

【実施例】図１は、本発明に係るファジィパターン認識
装置の一実施例を示すブロック図である。この装置は文
字を認識するように構成され、以下の要素から成る。

【００１６】画像読取装置１は、活字体又は手書き文字
の画像を読み取るために、認識対象を照明する光源と、
画像の反射光により画像を読み取って電気信号に変換す
る光電変換器等を有する。これに代えて、感圧式の手書
き文字入力装置を用いてもよい。

【００１７】信号変換部２は、画像読取装置１により読
み取られた画像信号を例えば「０」（＝「白」）又は
「１」（＝「黒」）の２値信号に変換し、また、読取画
像の大きさの補正（スケーリング）を行うように構成さ
れている。この補正では、例えば文字が上下につぶれた
形状である場合には、後述の照合用パターン（ファジィ
テンプレート）の縦横の比率に適合するように、その形
状が上下に引き延ばされる。

【００１８】上記の画像読取装置１と信号変換部２は、
認識対象のパターンを入力するためのパターン入力部を
構成している。

【００１９】メインプロセッサ３は、信号変換部２によ
り２値化され且つ形状が補正された読み取り画像とファ
ジィテンプレートを比較することにより、そのファジィ
テンプレートに対する認識の確信度を算出する演算処理
手段を構成している。

【００２０】図２に示すように、このメインプロセッサ
３は、初めに、読み取り画像とファジィテンプレートを
照合し、確信度を算出する動作を行う（ステップＳ
１）。この動作の原理については、後で詳細に説明す
る。次に、読み取り画像が空白を有するか否かを判定す
る（ステップＳ２）。この判定のため、メインプロセッ
サ３は読み取り画像から空白部の有無を判別し、「有」
のときオンとなる空白評価機能スイッチ（例えばフラ
グ）を内蔵している。読み取り画像が空白を有する場合
には、空白評価動作として、当該画像に対するファジィ
テンプレートによる認識の確信度を割り増す確信度補正
動作を行う（ステップＳ３）。一方、読み取り画像が空
白を有しない場合には、次のステップ（Ｓ４）に行く。
上記の確信度算出及び補正のための演算処理動作は、各
ファジィテンプレートについて実行し、予め定められた
全てのファジィテンプレートについて演算処理が終了し
たか否かをチェックし（ステップＳ４）、全てのファジ
ィテンプレートについて演算処理が終了すると、認識結
果として確信度が最大のファジィテンプレートのパター
ンを確認し、その形状番号や形状の名称を出力する（ス
テップＳ５）。

【００２１】記憶装置５は、メインプロセッサ３がパタ
ーンを認識するために必要な１以上の３次元メンバシッ
プ関数の組合せ方と適合度の拡張範囲（例えば［−１，
１］）を定めることで生成されるファジィテンプレート
を格納する。この記憶装置５に記憶されたファジィテン
プレートは、例えば、コンピュータの端末装置として用
いられるＣＲＴとキーボードのようなマンマシンインタ
フェース４を介して、調整及び変更可能である。

【００２２】３次元メンバシップ関数発生装置６は、上
記のファジィテンプレートを生成するために必要な３次
元メンバシップ関数を発生する。

【００２３】上記の３次元メンバシップ関数発生装置６
と記憶装置５とマンマシンインタフェース４は、照合パ
ターン形成手段を構成している。

【００２４】信号変換部７は、メインプロセッサ３によ
り認識された結果を示すパターンを２値化信号からアナ
ログ信号に変換し、ＣＲＴ等の出力装置８に送出する。

【００２５】次に、実施例におけるパターン認識の原理
と方法を説明する。

【００２６】まず、１個以上の３次元メンバシップ関数
を組み合わせて、認識すべき基本パターンに対応するフ
ァジィテンプレートを作成する。このために用いられる
３次元メンバシップ関数を図３及び図４を参照して説明
する。

【００２７】（Ａ）メンバシップ関数の設定 例えばｘ−ｙ直交座標及び適合度から成る３次元空間内
に、図３に示すような楕円形の等適合度線を有するメン
バシップ関数を考える。ここで図中の記号を以下のよう
に定義する。なお、簡単のため、原点を基準点（３次元
メンバシップ関数を最も簡単に記述するための中心点）
とする。

【００２８】F(x,y,Rx,Ry)=0：等適合度線の楕円形状を
与える関数 t_x=f(x) ：x-t_x面における釣鐘型メンバシップ関
数 t_y=g(y) ：y-t_y面における釣鐘型メンバシップ関
数 R_x ：適合度“１”の楕円形の等適合度線の
ｘ軸方向の半径 R_y ：適合度“１”の楕円形の等適合度線の
ｙ軸方向の半径 a_x ：ｘについてのファジィ・エントロピー
に比例するパラメータ a_y ：ｙについてのファジィ・エントロピー
に比例するパラメータ r_x ：任意の点(x,y) を含む等適合度線と適
合度“１”の等適合度線とのx-tx断面上での距離 r_y ：任意の点(x,y) を含む等適合度線と適
合度“１”の等適合度線とのy-t_y断面上での距離 ｔ ：３次元メンバシップ関数によって与え
られる点(x,y) の適合度 説明の便宜上、適合度ｔをt_x，t_yに分けて記述するが、
ｔ，t_x，t_yは事実上同一の座標軸である。

【００２９】このとき、任意の点(x,y) を含む等適合度
線は次のようになる。

【００３０】

【数１】

【００３１】また、t_x、t_yについての３次元メンバシッ
プ関数は

【００３２】

【数２】

【００３３】

【数３】

【００３４】と表わされる。ここで、復号の−はｘ，ｙ
が正側の部分、＋はｘ，ｙが負側の部分を表わす。

【００３５】x-t_x断面上及びy-t_y断面上では、着目する
等適合度線と基準点の距離は、それぞれR_x＋r_x，R_y＋r_y
になるので、

【００３６】

【数４】

【００３７】

【数５】

【００３８】従って、これらより、

【００３９】

【数６】

【００４０】このとき、第１項と第２項の分母の（ ）
内が同じ形でないと、ｔについての陽関数には変形でき
ない。そこで、 min(R_x/a_x,R_y/a_y)＝ｓ_k ・・・・(7) を求め、０＜ｓ＜ｓ_k の範囲から適当なｓの値を選び、

【００４１】

【数７】

【００４２】となるd_x，d_yを求める。すなわち d_x＝R_x−a_x・s d_y＝R_y−a_y・s を求め、等適合度線の関数を次式のように変形する。

【００４３】

【数８】

【００４４】ここで、復号の−はｘ，ｙが正側の部分、
＋はｘ，ｙが負側の部分を表わす。

【００４５】

【数９】

【００４６】この式の幾何学的な意味は、図４に示すよ
うに本来の楕円形に対し直線部分を付け加えて近似した
形状を表している。この式により、

【００４７】

【数１０】

【００４８】但し、|x|<d_xのときx=d_x，|y|<d_yのときy=
d_yとして計算する。また、図３のように、着目する等適
合度線が適合度「１」の楕円の外側にある場合、｛ ｝
内は正の値になる。

【００４９】同様にして、着目する等適合度線が適合度
「１」の楕円の内側にある場合にも全く同じ式が得られ
る。但し、この場合、任意の点(x,y) が近似した等適合
度線の直線部分に存在するときは、|x|<d_xかつ|y|<d_yと
なって｛ ｝内は正の値になり、楕円部分にあるときは
｛ ｝内は負の値になる。

【００５０】適合度“１”の楕円の内側（あるいは外
側）が一様に適合度“１”の領域になる場合は、上記条
件によって判断し、値を与える。

【００５１】例として、図５（ａ）に示すような「８」
の文字図形に対する３次元メンバシップ関数で表される
ファジィテンプレートは、(14)式より次のようになる。

【００５２】中心点が（6,14) で半径が3.5 の円を適
合度“１”とする３次元楕円メンバシップ関数の適合度
の範囲を[-1,1]に拡張した場合（図６）

【００５３】

【数１１】

【００５４】中心点が（6,6)で半径が4.5 の円を適合
度“１”とする３次元楕円メンバシップ関数の適合度の
範囲を[-1,1]に拡張した場合（図７）

【００５５】

【数１２】

【００５６】図８（ｃ）に示すように、上記の３次
元楕円メンバシップ関数の組み合わせにより得られる次
の関数を、上記文字図形「８」に対するファジィテンプ
レートの３次元メンバシップ関数とする。

【００５７】ｔ＝max(t₁,t₂) ・・・・(17) ここで、適合度の範囲を[-1,1]に拡張した理由は、不適
当な入力座標値に対しては−（マイナス）の評価値を与
えるためであり、例えば真っ黒な画像信号が入力された
ときに、後述する適合度の総和が小さい値になるように
するためである。

【００５８】（Ｂ）画像入力の変換 画像読取装置１により入力画像を読み取り、信号変換部
２により大きさの補正を含む２値信号への変換を行う。

【００５９】図５（ａ）を例にして説明すると、この場
合、図５（ｂ）に示すように、「８」の文字を包含する
領域をｘ軸方向に12個、ｙ軸方向に19個の領域に分割
し、各領域を文字の形に対応した２値信号に変換する。
ここで、空白の領域は２値信号の“０”に変換し、黒の
領域は２値信号の“１”に変換する。大きさの補正は、
上下左右それぞれの端から２つ目の黒領域が上下左右そ
れぞれの端から２列目に入るようにする。

【００６０】このとき、図８（ｂ）に示すように、12×
19＝228 個の領域のうちｎ＝35の領域に２値信号の
「１」（黒）が与えられる。

【００６１】（Ｃ）入力画像の適合度の演算 （Ａ）で設定したメンバシップ関数ｔに対し、（Ｂ）で
得られたｎ個の黒領域（２値信号（０，１）のうち
“１”の値を持つドット）の適合度の総和Ｔ₁ と領域１
個当たりの平均適合度Ｓ₁ ＝Ｔ₁/ｎとを求める。

【００６２】上記の例では、図８（ｂ）（ｃ）に示すよ
うに、ｎ＝35個の黒領域の座標値によって算出される適
合度の総和Ｔ₁ ＝28、領域１個当たりの平均適合度Ｓ₁
＝28／35＝0.8 となる。

【００６３】（Ｄ）理想的な形状の適合度の演算 （Ｃ）と同様に、最も理想的な形状の図形が入力された
場合の適合度の総和Ｔ ₂ と平均適合度Ｓ₂ を求める。最
も理想的な「８」の場合には図８（ｄ）（ｃ）に示すよ
うに、40個の黒領域の適合度の総和Ｔ₂ ＝38、領域１個
当たりの平均適合度Ｓ₂ ＝38／40＝0.95となる。

【００６４】（Ｅ）確信度の算出 （Ｃ）と（Ｄ）の結果から、適合度の総和の比率Ｔ₁ ／
Ｔ₂ と平均適合度の比率Ｓ₁ ／Ｓ₂ を加算して２で割る
ことにより、確信度を算出する。上記例では、確信度
は、

【００６５】

【数１３】

【００６６】となる。

【００６７】なお、適合度の総和の比率Ｔ₁ ／Ｔ₂ は、
場合によっては“１”を超えるが、その場合は無条件に
“１”とする。すなわち、min(Ｔ₁/Ｔ₂ ，1)とする。

【００６８】次に、数字「５」のように空白部分を有す
る文字を識別する場合について説明する。

【００６９】まず、数字「５」、「６」のファジィテン
プレートは、それぞれ前述の図１１、図１２に示すよう
に表わされるので、図１５に示すような入力パターンの
場合には、下の部分の空白にかかわらず、誤認識が生ず
る可能性がある。そこで、本実施例では、図９に示すよ
うに数字「５」の空白部分を楕円領域で表現し、次式の
３次元楕円メンバシップ関数の適合度が 0.5以上の部分
として定義する。

【００７０】

【数１４】

【００７１】そして、図１０に示す矩形領域Ｘにおける
空白評価対象ドットの入力信号が全て空白を表わす値
“０”になる場合には、数字「５」に対する確信度の割
り増しをする。この割り増し度は、空白の重要度に応じ
て主観的に決定することができる。この例では、１０％
に設定する。

【００７２】このような構成において、図１５に示すよ
うな、従来例では誤認識された数字「５」が入力された
場合、図１１、図１２に示すファジィテンプレートによ
る確信度をそのまま求めると、数字「５」の確信度は
0.887、数字「６」の確信度は0.920となるが、本実施例
では、図１０に示す空白評価対象ドットが全て“０”に
なるので、数字「５」の確信度を１０％割り増しすると
0.976となる。つまり、数字「６」の確信度（＝0.920
）より大きくなるので、数字「５」として正しく認識
される。

【００７３】上記実施例では、評価すべき空白部分をク
リスプ領域として与えたが、代わりに３次元メンバシッ
プ関数によるファジィ領域として与えることができる。
この場合には、入力信号が空白でない値“１”のものに
ついては、適合度を算出してその総和が低い値であるほ
ど割り増し比率を大きくすることにより、確信度を求め
ることができる。

【００７４】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、認識対
象のパターンが予め設定された領域に空白を有する場合
は、その照合用パターンに対する認識の確信度を当該空
白部分の重要度に応じて割り増しするようにしたので、
入力パターンの重要な空白部分を評価して最終的な認識
の確信度に反映することができる。故に、空白部分を有
するパターンにおいて空白部分以外に対する確信度が低
くても、当該パターンが正しく認識される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るファジィパターン認識装置の一実
施例を示すブロック図。

【図２】図１のメインプロセッサの動作を説明するため
フローチャート。

【図３】図１のファジィパターン認識装置において用い
られる３次元メンバシップ関数の一例を示す図。

【図４】図３の３次元メンバシップ関数に対して直線を
付加した場合を示す図。

【図５】実施例で識別される文字図形の一例とその形状
に対応した２値信号を示す図。

【図６】実施例で用いられる３次元メンバシップ関数の
形状を示す図。

【図７】実施例で用いられる他の３次元メンバシップ関
数の形状を示す図。

【図８】図５の文字情報を識別する手順を示す図。

【図９】数字「５」の空白領域を示す図。

【図１０】認識の確信度が割り増しされる場合の空白評
価領域を示す図。

【図１１】数字「５」のファジィテンプレートの説明
図。

【図１２】数字「６」のファジィテンプレートの説明
図。

【図１３】数字「６」として認識されるべき入力パター
ンを示す図。

【図１４】図１３の数字「６」に対する、図１１の数字
「５」のファジィテンプレートの照合状態を示す図。

【図１５】数字「５」として認識されるべき入力パター
ンを示す図。

【図１６】図１５の数字「５」に対する、図１２の数字
「６」のファジィテンプレートの照合状態示す図。

【符号の説明】

１…画像読取装置、２…信号変換部、３…メインプロセ
ッサ、４…マンマシンインタフェース、５…記憶装置、
６…３次元メンバシップ関数発生装置、７…信号変換
部、８…出力装置。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ファジィ集合を表わすメンバシップ関数に
   基づいてパターン認識を行うファジィパターン認識装置
   において、 認識対象のパターンを入力するパターン入力部と、 前記メンバシップ関数を１以上発生し、該メンバシップ
   関数を組み合わせることにより、前記パターン入力部を
   介して入力される認識対象のパターンを認識するための
   照合用パターンを形成する照合パターン形成手段と、 前記認識対象のパターンを前記照合用パターンと比較し
   て認識の確信度を算出する演算処理手段とを備え、 前記演算処理手段は、前記認識対象のパターンが予め設
   定された領域に空白を有する場合、前記照合用パターン
   による認識の確信度を当該空白の重要度に応じて割り増
   しして算出することを特徴とするファジィパターン認識
   装置。