JP2843167B2 - パターン読取装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は文字等のパターンを読
み取って認識するパターン読取装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、計算機などへの大量かつ高速デー
タをエントリする手段としてパターン読取装置が注目さ
れており、このようなパターン読取装置の一例としては
文字を読み取る光学式文字読取装置（ＯＣＲ）が知られ
ている。

【０００３】図１８は例えば「The Self-Organizing Ma
p」(Proceedings of The IEEE,vol.78,no.9 sep 1990)
に示される音声認識で有効とされる認識辞書構築法を文
字認識に応用した場合の従来の文字読取装置の構成を示
すブロック図である。図１８において、１は文字が記載
されている帳票、２は上記帳票１をイメージリーダ等に
より走査して帳票上の濃度情報を電気信号に変換してデ
ィジタル化したパターンの文字イメージ情報信号を出力
する走査手段、３は上記走査手段２による光電変換で得
られる文字イメージ情報信号に対して、文字を認識する
上で文字カテゴリの本質的な特徴であり、未知入力文字
がいずれの文字カテゴリに属するかを判定する上で有効
な特徴を取り出す操作を行う特徴抽出手段、４は抽出し
た特徴値と認識辞書の演算を行い、抽出された特徴値と
認識辞書とを比較し最も類似した文字を出力する文字判
定手段、５は文字を正しく認識できるように上記文字判
定手段４の認識辞書を変更する認識辞書変更手段、６は
認識辞書を記憶する認識辞書記憶手段である。

【０００４】図３は、文字が記載されている帳票１の一
例、特に学習用の文字が記載された帳票を示す説明図
で、図において７，８は帳票１に記載された文字“Ｈ”
であり、９，１０，１１は帳票１に記載された文字
“Ｍ”である。

【０００５】図４は、文字が記載されている帳票１の一
例，特に未知の文字が記載された帳票１を示す説明図
で、図において１２は帳票１に記載された文字“Ｈ”で
ある。

【０００６】図５は、図３に示した文字が記載された帳
票１を走査手段２により走査した結果得られる文字パタ
ーンの一例を示す説明図で、図において、『●』は文字
パターンの黒画素を表わし、空白は白画素を表わす。１
３は帳票１に記載された文字“Ｈ”７の文字パターン、
１４は帳票１に記載された文字“Ｈ”８の文字パター
ン、１５は帳票１に記載された文字“Ｍ”９の文字パタ
ーン、１６は帳票１に記載された文字“Ｍ”１０の文字
パターン、１７は帳票１に記載された文字“Ｍ”１１の
文字パターンを示す。

【０００７】図６は、図４に示した文字が記載された帳
票１を走査手段２により走査した結果得られる文字パタ
ーンの一例を示す説明図で、図において、『●』は文字
パターンの黒画素を表わし、空白は白画素を表わす。１
８は帳票１に記載された文字“Ｈ”１２の文字パターン
を示す。

【０００８】図７は、図５に示した文字パターンを特徴
抽出手段３により特徴を抽出した結果得られる特徴値の
一例を示す説明図で、図において１９は文字“Ｈ”７の
文字パターン１３に対する特徴値、２０は文字“Ｈ”８
の文字パターン１４に対する特徴値、２１は文字“Ｍ”
９の文字パターン１５に対する特徴値、２２は文字
“Ｍ”１０の文字パターン１６に対する特徴値、２３は
文字“Ｍ”１１の文字パターン１７に対する特徴値を示
す。

【０００９】図８は、図６に示した文字パターンを特徴
抽出手段３により特徴抽出した結果得られる特徴値の一
例を示す説明図で、図において、２４は文字“Ｈ”１２
の文字パターン１８に対する特徴値を示す。

【００１０】図９は、認識辞書記憶手段６の一例を示す
説明図で、図において、２５は文字“Ｈ”の認識辞書、
２６は文字“Ｍ”の認識辞書を示す。

【００１１】図１９は、上記構成の文字読取装置の文字
判定手段４と認識辞書変更手段５の動作を説明する動作
説明図で、２７は学習前の文字“Ｈ”の認識辞書、２８
は学習前の文字“Ｍ”の認識辞書、２９は学習後の文字
“Ｈ”の認識辞書、３０は学習後の文字“Ｍ”の認識辞
書、３１は文字“Ｈ”７の文字パターン１３の特徴値１
９と学習前の文字“Ｈ”の認識辞書２７との距離、３２
は文字“Ｈ”７の文字パターン１３の特徴値１９と学習
前の文字“Ｍ”の認識辞書２８との距離、３３は文字
“Ｈ”の認識辞書との距離３１と文字“Ｍ”の認識辞書
との距離３２との関係により決定される認識結果、３４
は学習後の文字“Ｈ”の認識辞書、３５は学習後の文字
“Ｍ”の認識辞書、３６は文字“Ｍ”９の文字パターン
１５の特徴値２１と学習前の文字“Ｈ”の認識辞書２９
との距離、３７は文字“Ｍ”９の文字パターン１５の特
徴値２１と学習前の文字“Ｈ”の認識辞書３０との距
離、３８は文字“Ｈ”の認識辞書との距離３６と文字
“Ｍ”の認識辞書との距離３７との関係により決定され
る認識結果、３９は文字“Ｈ”８の文字パターン１４の
特徴値２０と学習前の文字“Ｈ”の認識辞書３４との距
離、４０は文字“Ｈ”８の文字パターン１４の特徴値２
０と学習前の文字“Ｍ”の認識辞書３５との距離、４１
は文字“Ｈ”の認識辞書との距離３９と文字“Ｍ”の認
識辞書との距離４０との関係により決定される認識結
果、４２は文字パターンに対する特徴値１３〜１７をす
べて学習したあとの文字“Ｈ”の認識辞書、４３は文字
パターンに対する特徴値１３〜１７をすべて学習したあ
との文字“Ｍ”の認識辞書を示す。なお、認識辞書のう
ち認識辞書２７，２８，２９，３０，３４，３５，４
２，４３についてのデータ内容を図２０〜２７に示す。

【００１２】次に、従来装置の動作について説明する。
図３に示した帳票に記載された文字を認識できるように
認識辞書を調整し、調整後の認識辞書を用いて図４に示
した未知文字を認識する。認識辞書の調整は下記の手法
で行う。

【００１３】まず、図３に示した帳票に記載された文字
を走査手段２で走査し、図５に示す２値パターン（白か
黒）を得る。図３の文字“Ｈ”７に対しては、図５の文
字パターン１３が対応し、『●』が黒画素，空白が白画
素を表わす。同様に文字“Ｈ”８には文字パターン１４
が、文字“Ｍ”９には文字パターン１５が、文字“Ｍ”
１０には文字パターン１６が、文字“Ｍ”１１には文字
パターン１７が対応する。

【００１４】次に、特徴抽出手段３により文字の２値パ
ターンから特徴を抽出する。この特徴は

【００１５】

【数１】

【００１６】に示す算式で求める。図５の文字パターン
１３に対して数１の算式を適用すると文字パターンの左
上部の画素は黒なので特徴値は、“１”となり、最上部
左から２番目の画素は白なので特徴値は“−１”とな
る。すべての画素について特徴値を求めると、図７中の
１９の特徴値が得られる。同様に図５の１４〜１７の他
の文字パターンに対しても特徴値を求めると、図７中の
２０〜２３の特徴値が得られる。特徴抽出の後、文字判
定手段４と認識辞書変更手段５を用いて、図７の各文字
ごとの特徴値１９〜２３を“Ｈ”と“Ｍ”に正しく分類
するように認識辞書を変更し、適切な認識辞書を求め
る。認識辞書の変更は下記の手法で行う。

【００１７】まず、図９に示す認識辞書記憶手段６の
“Ｈ”の認識辞書２５と“Ｍ”の認識辞書２６の初期値
をすべて“０”とする。次に、文字判定手段４で文字
“Ｈ”７に対する特徴値１９と“Ｈ”の認識辞書２７と
の距離，文字“Ｈ”７に対する特徴値１９と“Ｍ”の認
識辞書２８との距離を求める。距離計算は数２の算式を
用いる。

【００１８】

【数２】

【００１９】数２の算式より文字“Ｈ”７に対する特徴
値１９と“Ｈ”の認識辞書２７との距離３１は２５とな
り、文字“Ｈ”７に対する特徴値１９と“Ｍ”の認識辞
書２８との距離３２は２５となる。距離算出の後、認識
辞書変更手段５により認識辞書の変更を行う。変更は数
３の算式を用い、ＴＨ１は“２”とする。この場合、数
３の条件判定により認識辞書は変更され、数３の算式に
従い、“Ｈ”の認識辞書は２９、“Ｍ”の認識辞書は３
０に変更される。

【００２０】次に、文字判定手段４で文字“Ｍ”９に対
する特徴値２１と“Ｈ”の認識辞書２９との距離、文字
“Ｍ”９に対する特徴値２１と“Ｍ”の認識辞書３０と
の距離を求める。数２より、文字“Ｍ”９に対する特徴
値と“Ｈ”の認識辞書２９との距離３６は１５．５とな
り、文字“Ｍ”９に対する特徴値２１と“Ｍ”の認識辞
書３０との距離３７は３４．５となる。

【００２１】距離算出の後、認識辞書変更手段５により
認識辞書の変更を行う。この場合、数３の条件判定によ
り認識辞書は変更され、数３の算式に従い、“Ｈ”の認
識辞書は３４，“Ｍ”の認識辞書は３５に変更される。

【００２２】

【数３】

【００２３】次に、文字判定手段４で文字“Ｈ”８に対
する特徴値２０と“Ｈ”の認識辞書３４との距離，文字
“Ｈ”８に対する特徴値２０と“Ｍ”の認識辞書３５と
の距離を求める。数２より、文字“Ｈ”８に対する特徴
値２０と“Ｈ”の認識辞書３４との距離３９は１７．２
５となり、文字“Ｈ”８に対する特徴値２０と“Ｍ”の
認識辞書３５との距離４０は２２．２５となる。距離算
出の後、認識辞書変更手段５により認識辞書の変更を行
う。この場合、数３の条件判定により認識辞書は変更さ
れない。数３の算式に従い、“Ｈ”の認識辞書３４、
“Ｍ”の認識辞書３５は変更されない。

【００２４】上記の処理を図３の７〜１１の文字がすべ
て正しく認識できるようになるまで繰り返す。その結
果、図１９中の４２，４３に示す認識辞書が得られる。

【００２５】上記の学習の結果、認識辞書が得られたの
で、この認識辞書を用いて未知文字を認識する。図４の
１２に示した文字を認識する場合、帳票１上の文字１２
を走査手段２により走査し、図６の文字パターン１８を
得る。次に特徴抽出手段３により、図８の文字パターン
１８の特徴値２４を求め、文字判定手段４により、文字
パターン１８の特徴値２４と“Ｈ”の認識辞書４２との
距離、及び文字パターン１８の特徴値２４と“Ｍ”の認
識辞書４３との距離を求め、ＴＨ１＝２として

【００２６】

【数４】

【００２７】数４の判定条件により認識結果を決定す
る。この場合、文字パターン１８の特徴値２４と“Ｈ”
の認識辞書４２と距離は１９．７５、文字パターン１８
の特徴値２４と“Ｍ”の認識辞書４３と距離は２０．７
５であるので、認識結果は“棄却”（“Ｍ”か“Ｈ”か
わからない）となり、正しく認識することができない。

【００２８】

【発明が解決しようとする課題】従来のパターン読取装
置は以上のように構成され、認識辞書を更新する条件が
固定であるため、認識辞書が最適な値に設定されないこ
とがあり、これにより文字を正しく認識できない確率が
増大するという問題点があった。

【００２９】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、認識辞書を最適な値に設定で
き、認識精度の高いパターン読取装置を提供することを
目的とする。

【００３０】

【課題を解決するための手段】この発明に係るパターン
読取装置は、辞書の学習に用いる学習パターンを正しく
認識できるように認識辞書を変更する認識辞書変更手段
と、上記認識辞書を変更した後の認識精度を判定する認
識精度判定手段と、上記認識精度判定後の認識辞書を記
憶する第２の認識辞書記憶手段と、上記認識精度判定手
段の判定結果に従って、認識精度が所定の精度以上であ
れば上記認識辞書を更新する強度を強め、認識精度が所
定の精度未満であれば上記認識辞書を更新する強度を弱
める認識辞書更新条件変更手段とを設け、上記認識辞書
更新条件変更手段により更新条件を変更して作成した認
識辞書に基づいて入力パターンを読み取るものである。

【００３１】

【作用】認識辞書変更手段は、辞書の学習に用いる学習
パターンを正しく認識できるように認識辞書を変更し、
認識精度判定手段は、認識辞書を変更した後の認識精度
を判定する。第２の認識辞書記憶手段は、認識精度判定
後の認識辞書を記憶し、認識辞書更新条件変更手段は、
認識精度判定結果に従って、認識精度が所定の精度以上
であれば認識辞書を更新する強度を強め、認識精度が所
定の精度未満であれば認識辞書を更新する強度を弱める
よう認識辞書を更新する条件を変更する。したがって、
認識辞書更新条件変更手段により、ＴＨ１の初期値が大
きくても小さくても最適なＴＨ１が得られ、学習に用い
る文字のすべてを正しく認識できる最もよい条件で認識
辞書を作成できる。

【００３２】

【実施例】図１はこの発明の一実施例に係るパターン読
取方式を採用した文字読取装置の構成を示すブロック図
である。図１において、図１８に示す構成要素に対応す
るものには同一の符号を付し、その説明を省略する。図
１において、４４は文字判定手段４の結果を解析して第
１の認識辞書記憶手段６の認識辞書を変更した後の認識
精度を判定する認識精度判定手段、４５は認識精度判定
手段４４による認識精度判定後の認識辞書を記憶する第
２の認識辞書記憶手段、４６は認識精度判定手段４４の
判定結果により認識辞書を更新する条件を変更する認識
辞書更新条件変更手段である。

【００３３】また、図１０は第２の認識辞書記憶手段４
５の一例を示す説明図である。図１０において、４６は
文字“Ｈ”の認識辞書、４７は文字“Ｍ”の認識辞書を
示す。

【００３４】また、図１１，図１２，図１３は認識辞書
更新条件変更手段４６により変更された認識辞書更新条
件下での、文字判定手段４と認識辞書変更手段５の動作
を説明する動作説明図で、図１９に示す従来装置のもの
と同一または相当部分は同一符号を用いて示す。

【００３５】図１１で、４８は学習後の文字“Ｈ”の認
識辞書、４９は学習後の文字“Ｍ”の認識辞書、５０は
文字“Ｍ”１０の文字パターン１６の特徴値２２と学習
前の文字“Ｈ”の認識辞書３４との距離、５１は文字
“Ｍ”１０の文字パターン１６の特徴値２２と学習前の
文字“Ｍ”の認識辞書３５との距離、５２は文字“Ｈ”
の認識辞書との距離５０と文字“Ｍ”の認識辞書との距
離５１とを数３の算式に代入することにより決定される
認識結果である。図１３で、５３は文字パターンに対す
る特徴値１３〜１７をすべて学習したあとの文字“Ｈ”
の認識辞書、５４は文字パターンに対する特徴値１３〜
１７をすべて学習したあとの文字“Ｍ”の認識辞書を示
す。なお、認識辞書のうち認識辞書４８，４９，５３，
５４についてのデータ内容を図１４〜１７に示す。

【００３６】次に、この実施例の動作を図３に示す文字
を学習した後、図４の未知文字を認識する場合について
説明する。まず、数３のＴＨ１を“２”にして認識辞書
を調整する。これは従来装置と全く同一の動作を行い、
最終的に図１９の４２と４３の認識辞書が得られ、図３
に示した学習に用いる文字がすべて正読することがてき
る。次に、認識精度判定手段４４で認識精度の判定を行
う。認識精度の判定は学習に用いる文字がすべて正読で
きたか否かを判定する。この場合、『すべての文字を正
読できた』と判定する。第２の認識辞書記憶手段４５は
認識精度判定手段４４の判定結果により、『学習に用い
る文字がすべて正読できた』の場合は第１の認識辞書記
憶手段６に格納されている認識辞書を記憶する。『学習
に用いる文字で正読できない文字がある』の場合は第２
の認識辞書記憶手段４５内の内容は変更しない。この場
合、『学習に用いる文字がすべて正読できた』であるの
で、第２の認識辞書記憶手段６に格納されている認識辞
書を記憶する。

【００３７】認識辞書更新条件変更手段４６は認識精度
判定手段４４の判定結果により、『学習に用いる文字が
すべて正読できた』の場合、『学習に用いる文字で正読
できない文字がある』の場合に応じて、数５に従って認
識辞書更新条件を変更する。この場合、『学習に用いる
文字がすべて正読できた』であるので、ＴＨ１は“３”
に変更される。次に、数３のＴＨ１を認識辞書更新条件
変更手段４６により変更された“３”にして認識辞書を
調整する。走査手段２による帳票１の走査、特徴抽出手
段３による特徴の抽出はＴＨ１の値によらず従来装置と
同様の動作を行う。

【００３８】特徴抽出の後、文字判定手段４と認識辞書
変更手段５を用いて、図７の各文字ごとの特徴値１９〜
２３を“Ｈ”と“Ｍ”に正しく分類するように認識辞書
を変更し、適切な認識辞書を求める。認識辞書の変更は
下記の手法で行う。まず、図９に示す第１の認識辞書記
憶手段６の“Ｈ”の認識辞書２５と“Ｍ”の認識辞書２
６の初期値をすべて“０”とする。次に、文字判定手段
４で文字“Ｈ”７に対する特徴値１９と“Ｈ”の認識辞
書２７との距離、文字“Ｈ”７に対する特徴値１９と
“Ｍ”の認識辞書２８との距離を求める。距離計算は数
２の算式を用いる。数２の算式より、文字“Ｈ”７に対
する特徴値１９と“Ｈ”の認識辞書２７との距離３１は
２５となり、文字“Ｈ”７に対する特徴値１９と“Ｍ”
の認識辞書２８との距離３２は２５となる。距離計算の
後、認識辞書変更手段５により認識辞書の変更を行う。
変更は数３を用い、ＴＨ１は“３”なので、数３の条件
判定により認識辞書は変更され、数３の算式に従い、
“Ｈ”の認識辞書は２９，“Ｍ”の認識辞書は３０に変
更される。

【００３９】次に、文字判定手段４で文字“Ｍ”９に対
する特徴値２１と“Ｈ”の認識辞書２９との距離，文字
“Ｍ”９に対する特徴値２１と“Ｍ”の認識辞書３０と
の距離を求める。数２の算式により、文字“Ｍ”９に対
する特徴値と“Ｈ”の認識辞書２９との距離３６は１
５．５となり、文字“Ｍ”９に対する特徴値２１と
“Ｍ”の認識辞書３０との距離３７は３４．５となる。
距離算出の後、認識辞書変更手段５により認識辞書の変
更を行う。この場合、数３の条件判定により認識辞書は
変更され、数３の算式に従い、“Ｈ”の認識辞書は３
４，“Ｍ”の認識辞書は３５に変更される。

【００４０】次に、文字判定手段４で文字“Ｈ”８に対
する特徴値２０と“Ｈ”の認識辞書３４との距離，文字
“Ｈ”８に対する特徴値２０と“Ｍ”の認識辞書３５と
の距離を求める。数２より、文字“Ｈ”８に対する特徴
値２０と“Ｈ”の認識辞書３４との距離３９は１７．２
５となり、文字“Ｈ”８に対する特徴値２０と“Ｍ”の
認識辞書３５との距離４０は２２．２５となる。距離算
出の後、認識辞書変更手段５により認識辞書の変更を行
う。この場合、数３の条件判定により認識辞書は変更さ
れない。

【００４１】次に、文字判定手段４で文字“Ｍ”１０に
対する特徴値２２と“Ｈ”の認識辞書３４との距離，文
字“Ｍ”１０に対する特徴値２２と“Ｍ”の認識辞書３
５との距離を求める。数２の算式より、文字“Ｍ”１０
に対する特徴値２２と“Ｈ”の認識辞書３４との距離５
０は２１．２５となり、文字“Ｍ”１０に対する特徴値
２２と“Ｍ”の認識辞書３５との距離５１は１８．７５
となる。距離算出の後、認識辞書変更手段５により認識
辞書の変更を行う。ＴＨ１が“２”の場合、数３の条件
判定により認識辞書は変更されないが、この場合、ＴＨ
１が“３”に変更されているので、文字判定の結果は数
３の条件判定により“棄却”となり認識辞書は変更され
る。数３の算式に従い、“Ｈ”の認識辞書４８、“Ｍ”
の認識辞書４９は変更される。上記の処理を図３の７〜
１１の文字がすべて正しく認識できるようになるまで繰
り返す。その結果、図１１の５２，５３に示す認識辞書
が得られ、図３に示した学習に用いる文字がすべて正読
することができる。

【００４２】次に、認識精度判定手段４４で認識精度の
判定を行う。認識精度の判定は学習に用いる文字がすべ
て正読できたか否かを判定する。この場合、すべての文
字を正読できることを判定する。第２の認識辞書記憶手
段４５は認識精度判定手段４４の判定結果により、『学
習に用いる文字がすべて正読できた』の場合は第１の認
識辞書記憶手段６に格納されている認識辞書を記憶す
る。『学習に用いる文字で正読できない文字がある』の
場合は第２の認識辞書記憶手段４５内の内容は変更しな
い。この場合、『学習に用いる文字がすべて正読でき
た』であるので、第１の認識辞書記憶手段６に格納され
ている認識辞書を記憶する。認識辞書更新条件変更手段
４６は認識精度判定手段４４の判定結果により、『学習
に用いる文字がすべて正読できた』の場合、『学習に用
いる文字で正読できない文字がある』の場合に応じて、

【００４３】

【数５】

【００４４】上記数５に従って認識辞書更新条件を変更
する。この場合、『学習に用いる文字がすべて正読でき
た』ので、ＴＨ１は“４”に変更される。

【００４５】次に、数３のＴＨ１を認識辞書更新条件変
更手段４６により変更された“４”にして認識辞書を調
整する。走査手段２による帳票１の走査、特徴抽出手段
３による特徴の抽出はＴＨ１の値によらず従来装置と同
様の動作を行う。

【００４６】特徴抽出の後、文字判定手段４と認識辞書
変更手段５を用いて、図３の各文字ごとの特徴値１９〜
２３を“Ｈ”と“Ｍ”に正しく分類するように認識辞書
を変更し、適切な認識辞書を求める。認識辞書の変更は
上記と同様の手法で行う。この場合、認識辞書の変化の
図面は省略するが、ＴＨ１＝４の条件下ではすべての文
字を正しく認識することができない。認識精度判定手段
４４で認識精度の判定は『学習に用いる文字で正読でき
ない文字がある』となる。第２の認識辞書記憶手段４５
は認識精度判定手段４４の判定結果が、『学習に用いる
文字で正読できない文字がある』であるので、第２の認
識辞書記憶手段４５の内容は変更しない。また、学習は
認識精度判定手段４４の判定結果が変わった時、すなわ
ち、『学習に用いる文字がすべて正読できた』から『学
習に用いる文字で正読できない文字がある』に変わった
時、あるいは『学習に用いる文字で正読できない文字が
ある』から『学習に用いる文字がすべて正読できた』時
に終了する。この場合、『学習に用いる文字がすべて正
読できた』から『学習に用いる文字で正読できない文字
がある』に変わったので学習は終了する。

【００４７】上記の学習の結果、認識辞書が得られたの
で、第２の認識辞書記憶手段４５に格納された認識辞書
を用いて未知文字を認識する。図４の１２に示した文字
を認識する場合、帳票上の文字１２を走査手段２により
走査し、図６の文字パターン１８を得る。次に特徴抽出
手段３により、文字パターン１８の特徴値２４を求め、
文字判定手段４により、文字パターン１８の特徴値２４
と図１０の４６の“Ｈ”の認識辞書すなわち図１３の５
３の認識辞書との距離、及び文字パターン１８の特徴値
２４と図１０の４７の“Ｍ”の認識辞書すなわち図１３
の５３の認識辞書との距離を求め、ＴＨ１＝２として数
４の判定条件により認識結果を決定する。この場合、文
字パターン１８の特徴値２４と“Ｈ”の認識辞書５３と
距離は１６．５２、文字パターン１８の特徴値２４と
“Ｍ”の認識辞書５４と距離は１９．３７であるので、
認識結果は“Ｈ”となり、正しく認識することができ
る。

【００４８】上述したように認識精度判定手段４４は、
『学習に用いる文字がすべて認識できたか否か』の情報
を出力する。認識辞書更新条件変更手段４６ではその情
報を受けて、段落番号００３５で示すように数５の式を
用いて認識辞書更新条件すなわちＴＨ１を変更する。こ
こでの認識辞書更新条件は、数３〜数５に出てくるＴＨ
１のことであり、数４に示すようにＴＨ１の値が大きく
なればなるほど、距離を大きく隔てて正しく認識しなけ
ればならず条件としては厳しくなる。数５ではこのＴＨ
１を変更する。数５の示すところの意味はすべての文字
が正しく認識できた場合はＴＨ１の値を大きくし条件を
厳しくし、すべての文字を認識できない場合にはＴＨ１
を小さくし、条件を甘くすることを示している。数１〜
数５の中で認識辞書更新条件変更手段４６に直接関連が
あるのは数５のみである。数１は特徴抽出手段３の特徴
抽出のアルゴリズムを示す式である。数２は文字判定手
段４の入力されたパターンと認識辞書との距離計算のア
ルゴリズムを示す式である。数３は認識辞書変更手段５
の認識辞書を変更するアルゴリズムを示す式である。数
４は文字判定手段４の認識判定アルゴリズムを示す式で
ある。

【００４９】次に、図２のフローチャートを参照してこ
の実施例の動作を要約して説明する。ステップＳ１では
特徴抽出手段３により入力パターンの有効な特徴を抽出
する。ステップＳ２では文字判定手段４により入力パタ
ーンの特徴値と認識辞書とを比較し類似したパターンと
の類似の度合を示す距離計算を行い、ステップＳ３では
数３，４に関する正誤、棄却判定を行う。ステップＳ４
において正読と判定したとき、ステップＳ５へ進み、認
識精度判定手段４４によりすべての文字が正読できたか
判定し、ＹＥＳの場合、ステップＳ５ａへ進み、ＮＯの
場合、ステップＳ１ｂに戻る。ステップＳ５ａでは、１
回目のループですべての文字が正読できたか判定する。
ステップＳ５ａでＹＥＳの場合、認識辞書更新条件変更
手段４６により認識辞書更新条件変更を行う。すなわ
ち、ステップＳ６で認識辞書の更新条件を厳しく設定し
てステップＳ１ａに戻る。ステップＳ５ａでＮＯの場合
は処理を終了する。 また、ステップＳ４において正読で
ないと判定したときステップＳ７へ進み認識辞書変更手
段５により認識辞書の変更を行う。ステップＳ８ｂに進
んで、１回目のループですべての文字が正読できたか判
定する。ステップＳ８ｂでＮＯの場合、認識辞書更新条
件変更手段４６により認識辞書更新条件変更を行う。す
なわち、ステップＳ９で、認識辞書の更新条件を緩めて
設定してステップＳ１ａに戻る。ステップＳ８ｂでＹＥ
Ｓの場合は処理を終了する。 尚、ステップＳ１ａ，Ｓ１
ｂ，Ｓ８ａの「ｉ］は、例えば、図５のパターン１つに
対して１ずつインクリメントされるカウンタの値を示し
ており、例えば、最初、図５のパターン１３に対してス
テップＳ２以降の処理が実行され、ステップＳ８ａを経
て、ステップＳ１ｂに戻った場合は、「ｉ」は１だけイ
ンクリメントされ、次に、図５のパターン１４に対して
ステップＳ２以降の処理を実行する。以降、同様にし
て、図５のパターン１５，１６，１７に対して処理を行
う。 また、「ｉ＝６」になった場合、図５では規定値は
「５」なので、ステップＳ８ｂに進み、ステップＳ８ｂ
でＮＯであれば、ステップＳ１ａに戻って、図５のパタ
ーン１３から再度処理し、以降、サイクリックに図５の
パターン１４〜１７を学習する。 本実施例によれば、Ｔ
Ｈ１の初期値が大きくても小さくても最適なＴＨ１が得
られ、学習に用いる文字のすべてを正しく認識できる最
もよい条件で認識辞書を作成できる。すなわち、認識辞
書を最適な値に設定でき、認識精度の高いパターン読取
装置が得られる。

【００５０】なお、上記実施例では“Ｈ”と“Ｍ”の活
字の認識を例にあげたが、これに限らず手書きの文字
（数字，漢字など）の多数の文字認識にも適用できる。
また、文字認識以外にも音声認識などの他のパターン認
識にも適用できる。また、特徴として文字の白黒特徴を
用いたが、これに限らず他の特徴を用いてもよい。ま
た、認識精度の判定にすべての文字が認識できることを
用いたがこれに限らず９０％の文字が認識できるなどの
条件も設定できる。また、９０％の文字が認識できると
いう条件設定にした場合、すべての文字が認識できると
いう条件設定に比較して高速に学習できる。また、認識
辞書の更新条件のしきい値増分を１に設定したがこれに
限らず自由に設定できる。

【００５１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、辞書の学
習に用いる学習パターンを正しく認識できるように認識
辞書を変更する認識辞書変更手段と、上記認識辞書を変
更した後の認識精度を判定する認識精度判定手段と、上
記認識精度判定後の認識辞書を記憶する第２の認識辞書
記憶手段と、上記認識精度判定手段の判定結果に従っ
て、認識精度が所定の精度以上であれば上記認識辞書を
更新する強度を強め、認識精度が所定の精度未満であれ
ば上記認識辞書を更新する強度を弱める認識辞書更新条
件変更手段とを設け、上記認識辞書更新条件変更手段に
より更新条件を変更して作成した認識辞書に基づいて入
力パターンを読み取るようにしたので、ＴＨ１の初期値
が大きくても小さくても最適なＴＨ１が得られ、学習に
用いる文字のすべてを正しく認識できる最もよい条件で
認識辞書を作成できる。すなわち、認識辞書を最適な値
に設定でき、認識精度の高いパターン読取装置が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例によるパターン読取装置と
しての文字読取装置の構成を示すブロック図である。

【図２】この実施例の動作を説明するためのフローチャ
ートである。

【図３】文字読取装置に入力する帳票と記載文字の一例
を示す説明図である。

【図４】文字読取装置に入力する帳票と記載文字の一例
を示す説明図である。

【図５】文字読取装置の走査により得られる文字パター
ンの一例を示す図である。

【図６】文字読取装置の走査により得られる文字パター
ンの一例を示す説明図である。

【図７】文字読取装置の特徴抽出により得られる特徴値
の一例を示す説明図である。

【図８】文字読取装置の特徴抽出により得られる特徴値
の一例を示す説明図である。

【図９】文字認識装置において文字を認識するための認
識辞書の格納形態の一例を示す説明図である。

【図１０】文字読取装置で文字を認識するための認識辞
書の格納形態の一例を示す説明図である。

【図１１】この実施例による認識辞書変更方法の一例を
示す動作説明図である。

【図１２】この実施例による認識辞書変更方法の一例を
示す動作説明図である。

【図１３】この実施例による認識辞書変更方法の一例を
示す動作説明図である。

【図１４】この実施例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図１５】この実施例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図１６】この実施例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図１７】この実施例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図１８】従来の文字読取装置の構成を示すブロック図
である。

【図１９】従来の認識辞書変更方法の一例を示す動作説
明図である。

【図２０】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２１】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２２】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２３】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２４】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２５】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２６】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【図２７】この従来例において認識辞書についてのデー
タ内容を示す図である。

【符号の説明】

３ 特徴抽出手段 ４ 文字判定手段（パターン判定手段） ５ 認識辞書変更手段 ６ 第１の認識辞書記憶手段 ４４ 認識精度判定手段 ４５ 第２の認識辞書記憶手段 ４６ 認識辞書更新条件変更手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06K 9/68 G06T 7/00 G10L 3/00

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力パターンの有効な特徴を抽出する特
   徴抽出手段と、パターンを認識するための認識辞書を記
   憶した第１の認識辞書記憶手段と、上記特徴抽出手段で
   抽出された特徴値と上記第１の認識辞書記憶手段の認識
   辞書とを比較し類似したパターンを判定し出力するパタ
   ーン判定手段とを備えたパターン読取装置において、辞書の学習に用いる学習 パターンを正しく認識できるよ
   うに認識辞書を変更する認識辞書変更手段と、 上記認識辞書を変更した後の認識精度を判定する認識精
   度判定手段と、 上記認識精度判定後の認識辞書を記憶する第２の認識辞
   書記憶手段と、 上記認識精度判定手段の判定結果に従って、認識精度が
   所定の精度以上であれば上記認識辞書を更新する強度を
   強め、認識精度が所定の精度未満であれば上記認識辞書
   を更新する強度を弱める認識辞書更新条件変更手段とを
   設け、 上記認識辞書更新条件変更手段により更新条件を変更し
   て作成した認識辞書に基づいて入力パターンを読み取る
   ことを特徴とするパターン読取装置。