JP2906743B2 - 文字認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、２種類及び３種類以上
の文字分類手段の併用した文字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のパターン整合法による文字認識装
置では、未知文字と認識辞書部に記憶されている標準文
字との類似度を計算し、最大類似度が予めその標準文字
に対して設定した閾値以上であり、かつ最大類似度と次
大類似度との差が予め設定したもうひとつの閾値以上の
場合に、未知文字は最大類似度を示す標準文字と同一の
字種という認識結果を出力する。各字種毎に、これらの
２個の閾値を適当に設定することより、誤読する未知文
字の数を抑えるとともに認識不能となる未知文字の数も
減らすことができる。（特公昭５８−１７８４８４号公
報）。

【０００３】また、複数の文字分類手段を併用した文字
認識装置であって前述のような閾値を使う装置が知られ
ている（特願平３−５２６号）。この装置における判定
アルゴリズムの概要を図７に示す。これによれば、複数
種の分類手段が出力する分類結果の第一候補が異なった
場合に、それぞれの分類手段が出力する分類結果の第一
候補に対して評価値を計算し、これによりどちらの分類
手段が出力する分類結果の第一候補を最終認識結果とす
るかを判定する。また、この時それぞれの分類手段が出
力する分類結果の第一候補に対する評価値に対し閾値を
設定し、これを越える分類結果の第一候補に対しては棄
却を行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
複数の文字の分類手段を併用することにより、認識率の
低下を防ぐ装置は、それぞれの分類手段が出力する分類
結果の第一候補が同一であった場合には、棄却の判定を
行なわずその候補を直ちに最終認識結果としてしまう。
この場合には、誤読を起こしやすい。そこで、それぞれ
の分類手段が出力する分類結果の第一候補が同一だった
場合でもそれを最終認識結果とするか、もしくは、棄却
するかを判定し認識精度を向上させることが必要とな
る。

【０００５】本発明の目的は、誤読又は棄却する未知文
字の数を減少させることができる文字認識装置を提供す
ることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】第１の発明の文字認識装
置は、２種類の文字分類手段を有し、それぞれの分類手
段により選択された第一候補の文字コードから最終認識
結果を出力する文字認識装置において、 （１）第一の分類手段により選択された第一候補の文字
コードＣｉとその距離値ｄ１（ｉ）と、第二の分類手段
における、前記文字コードＣｉに対する距離値ｄ２
（ｉ）とから、２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
（ｉ））を生成する手段と、 （２）第二の分類手段により選択された第一候補の文字
コードＣｊとその距離値ｄ２（ｊ）と、第一の分類手段
における、前記文字コードＣｊに対する距離値ｄ１
（ｊ）とから、２次元ベクトルＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２
（ｊ））を生成する手段と、 （３）前記２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
（ｉ））とＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２（ｊ））とから、前
記文字コードＣｉに対する評価値Ｅｉと前記文字コード
Ｃｊに対する評価値Ｅｊとを計算する手段において、分
類対象となる字種Ｋに属する学習用の文字パターンＤｋ
に対する距離値であるｄ１（ｋ）とｄ２（ｋ）とを座標
軸とした平面上における、２次元ベクトルＣｋ（ｄ１
（ｋ），ｄ２（ｋ））の分布の主軸をＶｋ（ｐ１
（ｋ），ｐ２（ｋ）））を、主成分分析法を用い各ベク
トルの要素ｄ１（ｋ）、ｄ２（ｋ）を変量として得られ
る２次元の分散共分散行列の最大固有値から求め、前記
Ｖｋ（ｐ１（ｋ），ｐ２（ｋ））と前記２次元ベクトル
Ｃｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ））とから前記文字コード
Ｃｋに対する評価値Ｅｋを決定することにより前記評価
値ＥｉとＥｊとを計算する手段と （４）前記文字コードＣｉと前記文字コードＣｊとが同
一の場合に前記評価値Ｅｉを用いて前記文字コードＣｉ
を最終認識結果として出力するか、若しくは棄却するか
を判定し、又は前記文字コードＣｉと前記文字コードＣ
ｊとが異なる場合には、前記評価値Ｅｊとを用いてどち
らの文字コードを最終認識結果として出力するか若しく
はどちらも棄却するかを対判定する手段とから構成され
ることを特徴とする。

【０００７】第２の発明の文字認識装置は、２種類の文
字分類手段を有し、それぞれの分類手段により選択され
た第一候補の文字コードから最終認識結果を出力する文
字認識装置において、 （１）第一の分類手段により選択された第一候補の文字
コードＣｉとその距離値ｄ１（ｉ）と、第二の分類手段
における、前記文字コードＣｉに対する距離値ｄ２
（ｉ）とから２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
（ｉ））を生成する手段と、 （２）第二の分類手段により選択された第一候補の文字
コードＣｊとその距離値ｄ２（ｊ）と、第一の分類手段
における、前記文字コードＣｊに対する距離値ｄ１
（ｊ）とから２次元ベクトルＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２
（ｊ））を生成する手段と、 （３）前記２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
（ｉ））とＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２（ｊ）とから、前記
文字コードＣｉに対する評価値Ｅｉと前記文字コードＣ
ｊに対する評価値Ｅｊとを計算する手段において、分類
対象となる字種ｋに属する学習用の文字パターンＣｋに
対する距離値であるｄ１（ｋ）とｄ２（ｋ）とを座標軸
とした平面上における、２次元ベクトルＣｋ（ｄ１
（ｋ），ｄ２（ｋ））の分布の主軸をＶｋ（ｐ１
（ｋ），ｐ２（ｋ）））を、主成分分析法を用い各ベク
トルの要素ｄ１（ｋ）、ｄ２（ｋ）を変量として得られ
る２次元の相関行列の最大固有値から求め、前記Ｖｋ
（ｐ１（ｋ），ｐ２（ｋ））と前記２次元ベクトルＣｋ
（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ））とから文字コードＣｋに対
する評価値Ｅｋを決定することにより前記評価値Ｅｉと
Ｅｊとを計算する手段と （４）前記文字コードＣｉと前記文字コードＣｊとが同
一の場合に前記評価値Ｅｉを用いて前記文字コードＣｉ
を最終認識結果として出力するか、若しくは棄却するか
を判定し、又は前記文字コードＣｉと前記文字コードＣ
ｊとが異なる場合には、前記評価値Ｅｉと前記評価値Ｅ
ｊとを用いてどちらの文字コードを最終認識結果として
出力するか若しくはどちらも棄却するかを対判定する手
段とから構成されることを特徴とする。

【０００８】第３の発明の文字認識装置は、３種類以上
全ｎ種類の文字分類手段を有し、それぞれの分類手段に
より選択された第一候補の文字コードから最終認識結果
を出力する文字認識装置において、 （１）ｎを越えないｍに対する第ｍ番目の分類手段によ
り選択された第一候補の文字コードＣｈとその距離値ｄ
ｍ（ｈ）と、第ｍ番目以外のｎ−１個の分類手段におけ
る、前記文字コードＣｈに対する距離値とからそれらを
分類手段の順に並べたｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１
（ｈ），ｄ２（ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄ
ｎ（ｈ））を生成することを全分類手段の第一候補に対
して行なう手段と、 （２）前記ｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１（ｈ），ｄ２
（ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄｎ（ｈ））か
ら、全ｎ個の分類手段の各々により選択された第一候補
の文字コードに対して評価値を計算する手段において、
分類対象となる字種ｋに属する学習用の文字パターンＣ
ｈから得たｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
（ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の
各要素を座標軸とした空間内におけるｎ次元ベクトルＣ
ｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ），．．．，ｄｍ
（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の分布の主軸Ｖｋ（ｐ１
（ｋ），ｐ２（ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐ
ｎ（ｋ））を、主成分分析法を用い各ベクトルの要素ｄ
ｍ（ｋ）を変量として得られるｎ次元の分散共分散行列
の最大固有値から求め、前記Ｖｋ（ｐ１（ｋ），ｐ２
（ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐｎ（ｋ））と
前記ｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
（ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））と
から前記文字コードＣｋに対する評価値Ｅｋを決定する
ことにより前記評価値を計算する手段と、 （３）第ｎ番目までの全分類手段により選択された第一
候補の文字コードが同一の場合には、第一候補の文字コ
ードに対する評価値を用いて候補の文字コードを最終認
識結果として選択するか、若しくは棄却するかを判定
し、又は第ｎ番目までの分類手段に対する分類結果の第
一候補の文字コードが異なる場合において、全ｎ個の第
一候補の文字コードに対するそれぞれの評価値からどの
候補を最終認識結果として出力するか、若しくはどちら
も棄却するかを判定する手段とから構成されることを特
徴とする。

【０００９】第４の発明の文字認識装置は、３種類以上
全ｎ種類の文字分類手段を有し、それぞれの分類手段に
より選択された第一候補の文字コードから最終認識結果
を出力する文字認識装置において、 （１）ｎを越えないｍに対する第ｍ番目の分類手段によ
り選択された第一候補の文字コードＣｈとその距離値ｄ
ｍ（ｈ）と、第ｍ番目以外のｎ−１個の分類手段におけ
る、前記文字コードＣｈに対する距離値とから、それら
を分類手段の順に並べたｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１
（ｈ），ｄ２（ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄ
ｎ（ｈ））を生成することを全分類手段の第一候補に対
して行なう手段と、 （２）前記ｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１（ｈ），ｄ２
（ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄｎ（ｈ））か
ら、全ｎ個の分類手段の各々により選択された第一候補
の文字コードに対して評価値を計算する手段において、
分類対象となる字種ｋに属する学習用の文字パターンＣ
ｋから得たｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
（ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の
各要素を座標軸とした空間内におけるｎ次元ベクトルＣ
ｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ），．．．，ｄｍ
（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の分布の主軸Ｖｋ（ｐ１
（ｋ），ｐ２（ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐ
ｎ（ｋ））を、主成分分析法を用い各ベクトルの要素ｄ
ｍ（ｋ）を変量として得られるｎ次元の相関行列の最大
固有値から求め、前記Ｖｋ（ｐ１（ｋ），ｐ２
（ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐｎ（ｋ））と
前記ｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
（ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））と
から前記文字コードＣｋに対する評価値Ｅｋを決定する
ことにより前記評価値を計算する手段と、 （３）第ｎ番目までの全分類手段により選択された第一
候補の文字コードが同一の場合には、第一候補の文字コ
ードに対する評価値を用いて候補の文字コードを最終認
識結果として選択するか、若しくは棄却するかを判定
し、又は第ｎ番目までの分類手段に対する分類結果の第
一候補の文字コードが異なる場合において、全ｎ個の第
一候補の文字コードに対するそれぞれの評価値からどの
候補を最終認識結果として出力するか、もしくはどちら
も棄却するかを判定する手段とから構成されることを特
徴とする。

【００１０】

【作用】本発明の作用を図３の２種類の分類手段を併用
した場合を例として説明する。

【００１１】第一の分類手段が出力する分類結果の第一
候補の文字コードＣｉに対する評価値Ｅｉと第二の分類
手段が出力する分類結果の第一候の文字コードＣｉに対
する評価値Ｅｊを計算する手段において、分類対象とな
る字種ｋ毎に、第一の分類手段、第二の分類手段の距離
値をそれぞれ軸とする平面に、字種ｋに属する学習用の
文字パターンＣｋに対して得られた第一の分類手段、第
二の分類手段の距離値ｄ１（ｋ）、ｄ２（ｋ）をプロッ
トすると、図中の閉じた曲線Ｓの内部のように分布す
る。この分布の傾きを代表する主軸Ｖｋ（ｐ１（ｋ），
ｐ２（ｋ））は、同図に示されるようになり、主成分分
析法により求まる。

【００１２】この主軸Ｖｋに対し、図中Ｌで示すような
主軸Ｖｋに直交し、かつ前述の分布Ｓに接する直線を設
定する。候補の文字コードＣｋの２次元ベクトルＣｋ
（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ））がこれより原点側にある場
合に、Ｃｋは字種ｋに属するとすることにより、 図中
四角印で示すような一方の距離値が小さいものも字種ｋ
に属すると判定する。また、図中三角印で示す候補の文
字コードＣ’ｋに対する２次元ベクトルＣ’ｋ（ｄ１’
（ｋ），ｄ２’（ｋ））は斜線の領域外であるから、字
種ｋに属するとは判断せずに、これを棄却する。またＥ
ｋｍａｘは、この例においては前述の直線Ｌと先に求め
た主軸Ｖｋの交点に対する主軸Ｖｋ上の値であり、これ
を候補の文字コードＣｋが字種ｋに属すると考えてよい
か否かの判定閾値とする。

【００１３】第一の分類手段、第二の分類手段をそれぞ
れ単独で閾値を設定した場合を考え、その時の第一の分
類手段、第二の分類手段に対する閾値をそれぞれｔ１、
ｔ２とする。ｔ１、ｔ２は学習用のパタンに対する距離
値の最大値とすると、これらをどちらも越えない領域は
図において、縦軸、横軸と一点鎖線、二点鎖線で囲まれ
る長方形の領域となり、必要以上の棄却領域を設定する
ことになり認識率が低下する。この比較から明らかなよ
うに、本手法によれば、棄却されない領域が広くとれ、
一方の分類手法の第一候補の文字コードが非常に近い距
離値を出力しているものに対しては閾値以下であれば、
その字種と判定することが可能となる。

【００１４】第一の分類手段の第一候補の文字コードＣ
ｉと第二の分類手段の第一候補の文字コードＣｊに対し
て、どちらを出力するか、もしくは棄却するかを判定す
る手段においては、それぞれの分類手段の第一候補の文
字コードＣｉ、Ｃｊに対して計算された評価値Ｅｉ、Ｅ
ｊに対し、どちらとも閾値Ｅｉｍａｘ、Ｅｊｍａｘを越
えていれば、第一の分類手段と第二の分類手段の出力す
る第一の候補の文字コードＣｉ、Ｃｊを棄却する。それ
以外の場合においては、この評価値は小さい方が原点に
近いことから、評価値の小さい方が、その字種に対する
判定閾値を越えていない時、その評価値に対する第一候
補の文字コードを最終認識結果とし、そうでない場合は
第一の分類手段と第二の分類手段の出力する第一の候補
の文字コードＣｉ、Ｃｊを棄却とする。第一の分類手段
の第一候補の文字コードＣｉと第二の分類手段の第一候
補の文字コードＣｊが同一である場合においては、該当
の文字コードに対して評価値を計算し、それがその字種
に対する判定閾値を越えていない場合、その文字コード
を最終認識結果とし、逆に判定閾値を越えている場合そ
の文字コードを棄却する。これにより、併用する分類手
法が全て同じ候補を出力している場合においても棄却判
定ができ、誤読の低減が可能となる。

【００１５】３種の分類手段を併用する際も同一の作用
を持つ。

【００１６】

【実施例】以下図面により本発明の実施例について説明
する。図１は本発明の一実施例を示すブロック図であ
る。

【００１７】文字パターン入力手段１は帳票上の文字イ
メージを取り込む手段であり、通常のイメージスキャナ
ーでよい。取り込まれた文字イメージは、第一の分類手
段１４と第二の分類手段１５とで分類される。対判定手
段１６は、第一の分類手段１４と第二の分類手段１５と
が各々出力する第一候補の文字コードのどちらを最終認
識結果をとして採用するか、もしくはどちらも棄却する
かを判定し、判定結果を最終認識結果出力手段１３に送
る。これら文字パターン入力手段１、第一の分類手段１
４、第二の分類手段１５、対判定手段１６、最終認識結
果出力手段１３の制御は制御手段１７が行う。

【００１８】分類手段１４、１５に係わる内部の要素と
しては、例えば図４、図５に示すような構成が考えられ
る。図４のように、第一の分類手段は、第一の文字認識
手段２、第一の文字認識手段２が参照する第一の分類辞
書メモリ３及び第一の文字認識手段２が出力する分類結
果を記憶する第一の分類結果格納メモリ４から構成され
る。又、図５に示すように、第二の分類手段は、第二の
文字認識手段５、第二の文字認識手段５が参照する第二
の分類辞書メモリ６及び第二の文字認識手段５が出力す
る分類結果を記憶する第二の分類結果格納メモリ７から
構成される。第一の分類辞書メモリ３と第二の分類辞書
メモリ６はそれぞれ第一の文字認識手段２と第二の文字
認識手段５が参照する特徴量を記憶する。なお、この特
徴量は、予め学習用のパターンから作成しておく。第一
の分類手段１４と第二の分類手段１５は、それぞれの分
類辞書メモリに記憶されている分類対象字種ｋに対する
標準と未知文字パターンとの距離計算を行ない、距離の
小さい順に、距離を該当する文字コードとともに、分類
結果格納メモリ４と分類結果格納メモリ７に記憶する。

【００１９】対判定手段１６に係わる内部の要素として
は、例えば図６に示すような構成が考えられる。

【００２０】分類結果統合手段８は、第一の分類手段１
４と第二の分類手段１５の処理が終了すると、制御手段
１７により起動される。

【００２１】起動された分類結果統合手段８は、ルート
ｒ１経由で、分類結果格納メモリ４から第一の分類手段
１４における第一候補の文字コードＣｉと距離値ｄ１
（ｉ）を抽出する。さらに第二の分類結果格納メモリ７
から文字コードＣｉに対応する距離値ｄ２（ｉ）を抽出
する。そして、Ｃｉ、ｄ１（ｉ）、ｄ２（ｉ）を２次元
のベクトル形式に変換し、統合結果格納レジスタ１０に
格納する。

【００２２】同様に、分類結果統合手段８は、ルート２
経由で、分類結果格納メモリ７から文字コードＣｊと距
離値ｄ２（ｊ）を抽出する。さらに第一の分類結果格納
メモリ４から文字コードＣｊに対応する距離値ｄ１
（ｊ）を抽出する。そしてＣｊ、ｄ２（ｊ）、ｄ１
（ｊ）を２次元のベクトル形式に変換し、統合結果格納
レジスタ１０に格納する。

【００２３】評価値計算手段９は、分類結果統合手段８
の処理が終了した後、制御手段１７により起動され、統
合結果格納レジスタ１０と評価値計算用辞書メモリ１１
を参照し、第一の分類手段１４、第二の分類手段１５が
出力した候補の文字コードに対する評価値Ｅｉ、Ｅｊを
例えば次式（１）、（２）により計算する。

【００２４】 Ｅｉ＝ｄ１（ｉ）ｐ１（ｉ）＋ｄ２（ｉ）ｐ２（ｉ） Ｅｊ＝ｄ１（ｊ）ｐ１（ｊ）＋ｄ２（ｊ）ｐ２（ｊ） 第一の分類手段１４と第二の分類手段１５の分類結果の
第一候補が同一である場合は式（１）、式（２）いずれ
かを用いて評価値を計算する。

【００２５】評価値計算用辞書メモリ１１には、前述の
分散共分散行列から求められた主軸Ｖｋ（ｐ１（ｋ），
ｐ２（Ｋ））と判定用の閾値Ｅｋｍａｘを字種ｋ毎に記
憶する。ここで各字種ｋに対する主軸Ｖｋの計算は、先
のｄ１（ｋ）、ｄ２（ｋ）を変量とした場合の２次元の
分散共分散行列を使うが、第一の分類手段１４、第二の
分類手段１５が出力する距離値のスケールが大きく異な
る場合には、相関行列を代わりに用いてもよい。これに
よって、評価値の計算時に距離値の分散の大きな方の分
散手段の評価値に重みがかかる作用をなくすことがで
き、第一の分類手段１４、第二の分類手段１５の出力す
る距離値を閾値判定手段１２において対等に評価でき
る。

【００２６】閾値判定手段１２は評価値計算手段９の処
理が終了すると、制御手段１７によって起動され、評価
値計算手段９によって計算された第一の分類手段１４、
第二の分類手段１５が出力した式（１）、式（２）より
得られる、それぞれの候補の文字コードに対する評価値
のＥｉ、Ｅｊの比較を評価値計算用辞書メモリ１１に記
憶されている閾値との比較により行い、どちらの分類結
果を採用するか、もしくはどちらの分類結果も棄却する
かを判定する。そのアルゴリズムの一例を図２を用いて
説明する。第一の分類手段１４、第二の分類手段１５の
出力する候補の文字コードが同一である場合は、判断ｄ
１で式（１）または式（２）ひとつを用いて評価値を計
算する。同一でない場合は、式（１）、式（２）両方を
用いて各第一候補に対して評価値を計算する。これらの
計算は評価値計算手段９が行う。閾値判定手段１２は、
第一の分類手段１４と第二の分類手段１５とが出力する
第一候補の文字コードが同一でない場合には、判断ｄ２
以下の処理を行う。評価値計算手段９で得た、第一の分
類手段１４、第二の分類手段１５の出力した第一候補の
文字コードに対する評価値が、どちらも評価値計算用辞
書メモリ１１の閾値を越えている場合には、どちらの候
補の文字コードも棄却する。そうでない場合には、閾値
を越えていない方の候補の文字コードを選択し、判断ｄ
３によりその評価値がもう一方の評価値以下であれば、
該当する候補の文字コードを最終認識結果として採用し
その文字コードを最終認識結果出力手段１３に送り、そ
うでなければ該当する候補の文字コードを棄却し、棄却
に対応する予め設定してある棄却コードを最終認識結果
出力手段１３に送る。また、第一の分類手段１４、第二
の分類手段１５の出力する候補の文字コードが同一であ
る場合には、判断ｄ４以下の処理を行う。評価値計算手
段９で得た評価値が、評価値計算用辞書メモリ１１の閾
値を越えている場合には、その候補の文字コードを棄却
し、棄却に対応する予め設定してある棄却コードを最終
認識結果出力手段１３に送る。閾値を越えていない場合
には、該当する候補の文字コードを最終認識結果として
採用しその文字コードを最終認識結果出力手段１３に送
る。

【００２７】最終認識結果出力手段１３は、制御手段１
７の命令に応じて、対判定手段１６の出力する最終認識
結果を文字コードとして出力すればよい。

【００２８】以上、本発明に係わる２種類の分類手段を
併用した場合の実施例を説明してきたが、第一の分類手
段１４、第二の分類手段１５で計算する距離の尺度は文
字認識において通常使用されるものに限らず、いずれの
距離尺度、または類似性の尺度でも対応が可能であり、
またそれらの混用も可能である。また、３種類以上の分
類手段を併用した場合においても容易に本実施例に示す
装置が構成可能である。 これらの各機能はハードウェ
アまたはソフトウェアいずれの手段によって実現しても
よい。

【００２９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
２種または３種類以上の文字の分類手段を併用すること
で誤読される文字数を減らすと同時に、各分類手段が出
力する候補の文字コードに対して計算された評価値の大
小比較と、１回の閾値判定処理で棄却判定を行なうこと
により、２種類の文字分類手段に対して、個別に棄却判
定用の閾値を設定する場合に比べ、棄却される文字数を
減らすことができるので、認識精度の向上が可能とな
る。この時、従来の技術で述べた「文字認識方式および
装置」（特願平３−５２６）に比べ、誤読数の一層の低
減が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる文字認識装置の一実施例を説明
するためのブロック図である。

【図２】図１の処理例を示すフローチャート図である。

【図３】本手法の作用を説明するための図である。

【図４】第一文字分類手段１４の一構成例である

【図５】第二文字分類手段１５の一構成例である。

【図６】対判定手段１６の一構成例である。

【図７】従来方式のフローチャート図である。

【符号の説明】

１ 文字パターン入力手段 ２、５ 文字認識手段 ３、６ 分類辞書メモリ ４、７ 分類結果格納メモリ ８ 分類結果統合手段 ９ 評価値計算手段 １０ 統合結果格納レジスタ １１ 評価値計算用辞書メモリ １２ 閾値判定手段 １３ 最終認識結果出力手段 １４、１５ 文字分類手段 １６ 対判定手段 １７ 制御手段

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−263588（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−79191（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−25082（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−74188（ＪＰ，Ａ) 電子情報通信学会全国大会講演論文 集、ＶＯＬ．1991，ＮＯ．Ｓｐｒｉｎｇ Ｐｔ ７ ＰＡＧＥ．７−244 電子情報通信学会研究技術報告、ＶＯ Ｌ．89，ＮＯ．436（ＰＲＵ89 118− 125）ＰＡＧＥ．15−22 (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06K 9/62 G06K 9/03 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２種類の文字分類手段を有し、それぞれ
   の分類手段により選択された第一候補の文字コードから
   最終認識結果を出力する文字認識装置であって、 （１）第一の分類手段により選択された第一候補の文字
   コードＣｉとその距離値ｄ１（ｉ）と、第二の分類手段
   における、前記文字コードＣｉに対する距離値ｄ２
   （ｉ）とから、２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
   （ｉ））を生成する手段と、 （２）第二の分類手段により選択された第一候補の文字
   コードＣｊとその距離値ｄ２（ｊ）と、第一の分類手段
   における、前記文字コードＣｊに対する距離値ｄ１
   （ｊ）とから、２次元ベクトルＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２
   （ｊ））を生成する手段と、 （３）前記二つの２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ
   ２（ｉ））およびＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２（ｊ）から、
   前記文字コードＣｉに対する評価値Ｅｉおよび前記文字
   コードＣｊに対する評価値Ｅｊを計算するに際して、分
   類対象となる字種Ｋに属する学習用の文字パターンＣｋ
   に対する距離値であるｄ１（ｋ）およびｄ２（ｋ）を座
   標軸とした平面上における、２次元ベクトルＣｋ（ｄ１
   （ｋ），ｄ２（ｋ））の分布の主軸をＶｋ（ｐ１
   （ｋ），ｐ２（ｋ）））を、主成分分析法を用い各ベク
   トルの要素ｄ１（ｋ）、ｄ２（ｋ）を変量として得られ
   る２次元の分散共分散行列の最大固有から求め、前記Ｖ
   ｋ（ｐ１（ｋ），ｐ２（ｋ））および前記２次元ベクト
   ルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ））から前記文字コード
   Ｃｋに対する評価値Ｅｋを決定することにより前記評価
   値ＥｉおよびＥｊを計算する手段とを備え、さらに、 （４）前記文字コードＣｉと前記文字コードＣｊとが異
   なる場合には、前記評価値Ｅｊとを用いてどちらの文字
   コードを最終認識結果として出力するか若しくはどちら
   も棄却するかを対判定する手段と、 前記文字コードＣｉと前記文字コードＣｊとが同一であ
   る場合にも前記評価値Ｅｉを用いて前記文字コードＣｉ
   を最終的認識結果として出力するか、若しくは棄却する
   かを判定する手段とを備えたことを特徴とする文字認識
   装置。
2. 【請求項２】 ２種類の文字分類手段を有し、それぞれ
   の分類手段により選択された第一候補の文字コードから
   最終認識結果を出力する文字認識装置であって、 （１）第一の分類手段により選択された第一候補の文字
   コードＣｉとその距離値ｄ１（ｉ）と、第二の分類手段
   における、前記文字コードＣｉに対する距離値ｄ２
   （ｉ）とから２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
   （ｉ））を生成する手段と、 （２）第二の分類手段により選択された第一候補の文字
   コードＣｊとその距離値ｄ２（ｊ）と、第一の分類手段
   における、前記文字コードＣｊに対する距離値ｄ１
   （ｊ）とから、２次元ベクトルＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２
   （ｊ））を生成する手段と、 （３）前記２次元ベクトルＣｉ（ｄ１（ｉ），ｄ２
   （ｉ））およびＣｊ（ｄ１（ｊ），ｄ２（ｊ）から、前
   記文字コードＣｉに対する評価値Ｅｉおよび前記文字コ
   ードＣｊに対する評価値Ｅｊを計算するに際して、分類
   対象となる字種Ｋに属する学習用の文字パターンＣｋに
   対する距離値であるｄ１（ｋ）およびｄ２（ｋ）を座標
   軸とした平面上における、２次元ベクトルＣｋ（ｄ１
   （ｋ），ｄ２（ｋ））の分布の主軸Ｖｋ（ｐ１（ｋ），
   ｐ２（ｋ）））を主成分分析法を用い各ベクトルの要素
   ｄ１（ｋ）、ｄ２（ｋ）を変量として得られる２次元の
   相関行列の最大固有から求め、前記Ｖｋ（ｐ１（ｋ），
   ｐ２（ｋ））および前記２次元ベクトルＣｋ（ｄ１
   （ｋ），ｄ２（ｋ））から文字コードＣｋに対する評価
   値Ｅｋを決定することにより前記評価値ＥｉおよびＥｊ
   を計算する手段とを備え、さらに、 （４）前記文字コードＣｉと前記文字コードＣｊとが異
   なる場合には、前記評価値Ｅｊとを用いてどちらの文字
   コードを最終認識結果として出力するか若しくはどちら
   も棄却するかを対判定する手段と、 前記文字コードＣｉと前記文字コードＣｊとが同一であ
   る場合にも前記評価値Ｅｉを用いて前記文字コードＣｉ
   を最終的認識結果として出力するか、若しくは棄却する
   かを判定する手段とを備えたことを特徴とする文字認識
   装置。
3. 【請求項３】 ３種類以上全ｎ種類の文字分類手段を有
   し、それぞれの分類手段により選択された第一候補の文
   字コードから最終認識結果を出力する文字認識装置であ
   って、 （１）ｎを越えないｍに対する第ｍ番目の分類手段によ
   り選択された第一候補の文字コードＣｈおよびその距離
   値ｄｍ（ｈ）と、第ｍ番目以外のｎ−１個の分類手段に
   おける、前記文字コードＣｈに対する距離値とから、そ
   れらを分類手段の順に並べたｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１
   （ｈ），ｄ２（ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄ
   ｎ（ｈ））を生成することを全分類手段の第一候補に対
   して行なう手段と、 （２）前記ｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１（ｈ），ｄ２
   （ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄｎ（ｈ））か
   ら、全ｎ個の分類手段の各々により選択された第一候補
   の文字コードに対して評価値を計算する手段において、
   分類対象となる字種ｋに属する学習用の文字パターンＣ
   ｈから得たｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
   （ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の
   各要素を座標軸とした空間内におけるｎ次元ベクトルＣ
   ｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ），．．．，ｄｍ
   （ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の分布の主軸Ｖｋ（ｐ１
   （ｋ），ｐ２（ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐ
   ｎ（ｋ））を主成分分析法を用い各ベクトルの要素ｄｍ
   （ｋ）を変量として得られるｎ次元の分散共分散行列の
   最大固有値から求め、前記Ｖｋ（ｐ１（ｋ），ｐ２
   （ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐｎ（ｋ））お
   よび前記ｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
   （ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））か
   ら前記文字コードＣｋに対する評価値Ｅｋを決定するこ
   とにより前記評価値を計算する手段とを備え、さらに、 （３）第ｎ番目までの分類手段に対する分類結果の第一
   候補の文字コードに異なるものがある場合に、全ｎ個の
   第一候補の文字コードに対するそれぞれの評価値からど
   の候補を最終認識結果として出力するか、若しくはいず
   れも棄却するかを判定する手段と、 第ｎ番目までの全分類手段により選択された第一候補の
   文字コードが同一である場合に、その第一候補の文字コ
   ードに対する評価値を用いて、その第一候補の文字コー
   ドを最終認識結果として選択するか、若しくは棄却する
   かを判定する手段とを備えたことを特徴とする文字認識
   装置。
4. 【請求項４】 ３種類以上全ｎ種類の文字分類手段を有
   し、それぞれの分類手段により選択された第一候補の文
   字コードから最終認識結果を出力する文字認識装置であ
   って、 （１）ｎを越えないｍに対する第ｍ番目の分類手段によ
   り選択された第一候補の文字コードＣｈとその距離値ｄ
   ｍ（ｈ）と、第ｍ番以外のｎ−１個の分類手段におけ
   る、前記文字コードＣｈに対する距離値とから、それら
   を分類手段の順に並べたｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１
   （ｈ），ｄ２（ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄ
   ｎ（ｈ））を生成することを全分類手段の第一候補に対
   して行なう手段と、 （２）前記ｎ次元ベクトルＣｈ（ｄ１（ｈ），ｄ２
   （ｈ），．．．，ｄｍ（ｈ），．．．，ｄｎ（ｈ））か
   ら、全ｎ個の分類手段の各々により選択された第一候補
   の文字コードに対して評価値を計算する手段において、
   分類対象となる字種ｋに属する学習用の文字パターンＣ
   ｋから得たｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
   （ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の
   各要素を座標軸とした空間内におけるｎ次元ベクトルＣ
   ｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ），．．．，ｄｍ
   （ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））の分布の主軸Ｖｋ（ｐ１
   （ｋ），ｐ２（ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐ
   ｎ（ｋ））を、主成分分析法を用い各ベクトルの要素ｄ
   ｍ（ｋ）を変量として得られるｎ次元の相関行列の最大
   固有値から求め、前記Ｖｋ（ｐ１（ｋ），ｐ２
   （ｋ），．．．，ｐｍ（ｋ），．．．，ｐｎ（ｋ））お
   よび前記ｎ次元ベクトルＣｋ（ｄ１（ｋ），ｄ２
   （ｋ），．．．，ｄｍ（ｋ），．．．，ｄｎ（ｋ））か
   ら前記文字コードＣｋに対する評価値Ｅｋを決定するこ
   とにより前記評価値を計算する手段とを備え、さらに、 （３）第ｎ番目までの分類手段に対する分類結果の第一
   候補の文字コードに異なるものがある場合に、全ｎ個の
   第一候補の文字コードに対するそれぞれの評価値からど
   の候補を最終認識結果として出力するか、若しくはいず
   れも棄却するかを判定する手段と、 第ｎ番目までの全分類手段により選択された第一候補の
   文字コードが同一である場合に、その第一候補の文字コ
   ードに対する評価値を用いて、その第一候補の文字コー
   ドを最終認識結果として選択するか、若しくは棄却する
   かを判定する手段とを備えたことを特徴とする文字認識
   装置。