JP2983897B2

JP2983897B2 - 認識結果の評価方法および認識装置

Info

Publication number: JP2983897B2
Application number: JP8063248A
Authority: JP
Inventors: 博光川尻; 隆敏吉川; 洋堀井; 田中　　淳司; 成利松原
Original assignee: Tottori Sanyo Electric Co Ltd; Sanyo Denki Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd; Sanyo Denki Co Ltd
Priority date: 1996-03-19
Filing date: 1996-03-19
Publication date: 1999-11-29
Anticipated expiration: 2016-03-19
Also published as: JPH09259226A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】

【０００２】本発明は、文字認識装置及び音声認識装置
等の認識装置に関する。また、本発明は、この認識装置
に用いる認識結果の評価方法に関する。

【０００３】

【従来の技術】認識装置においては、全ての入力データ
を完全に認識することは、困難である。このために、例
えば、文字認識の結果、認識候補の評価があまりに低い
場合は、この文字認識候補を表示させずに、認識不能の
表示を行う。

【０００４】このように、従来においては、認識結果の
評価を行い、基準レベルに達しないと上述の処理を行っ
ている。そして、この評価は、主に以下の２つのステッ
プでなされる。１．第１位の認識候補の得点値が、小さいか？２．第１位の認識候補の得点値と、第２位の認識候補の
得点値との差が、小さいか？このような処理は、特開平6-119483号公報(G06K9/03)に
も紹介されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、人間の感性
に近い評価方法を提供するものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力データを
認識し、正解得点値が最も高い第１位の認識候補を求
め、この第１位の認識候補の正解得点値(S1)と第２位の
認識候補の正解得点値(S2)との差分値を求め、この差分
値と前記第１位の認識候補の正解得点値(S1)とを加味し
た正解確信度得点値(K)を求め、この正解確信度得点値
(K)を前記第１位の認識候補の正解度合いを示す得点と
して基準値(R1,R2)と比較することを特徴とする。

【０００７】又、本発明は、入力データと各標準パター
ンとの類似度を示す正解得点値を出力する認識部(14)
と、この認識部(14)からの各標準パターンの正解得点値
により、正解得点値が最も高い第１位の認識候補を求め
ると共に、この第１位の認識候補の正解得点値(S1)と第
２位の認識候補の正解得点値(S2)との差分値(S1-S2)
と、この第１位の認識候補の正解得点値(S1)とを加味し
た正解確信度得点値(K)を出力する正解確信度得点作成
部(18)と、この正解確信度得点(K)と基準値(R1,R2)とを
比較して、前記第１位の認識候補の出力処理を切り換え
る判定部(20)とを備えることを特徴とする。

【０００８】

【発明の実施の形態】図１〜図３を参照しつつ、本発明
の第１実施例を説明する。この第１実施例は、数字を認
識する文字認識装置である。図１は、この文字認識装置
のブロック図である。

【０００９】図１において、(10)は、文字データが入力
される入力部である。(12)は、特徴抽出部である。(14)
は、狭義の文字認識部である。(16a〜16j)は、入力され
た文字データと基準文字データとを比較して、類似度を
出力する比較回路である。この比較回路(16a〜16j)の基
準文字データは、それぞれ、「０」「１」「２」「３」
「４」「５」「６」「７」「８」「９」である。

【００１０】(18)は、正解確信度得点作成部である。こ
の正解確信度得点作成部(18)は、認識部(14)からの各標
準パターンの正解得点値により、正解得点値が最も高い
第１位の認識候補を求める。そして、この第１位の認識
候補の正解得点値(S1)と第２位の認識候補の正解得点値
(S2)を求め、以下の式を行う。

【００１１】Ｋ＝Ｓ１＋２＊（Ｓ１−Ｓ２）（１）式この(K)を、正解確信度得点値とする。正解確信度得点
作成部(18)は、この正解確信度得点値(K)及び第１位の
認識候補を出力する。(20)は、リジェクト判定部であ
る。

【００１２】リジェクト判定部(20)は、正解確信度得点
作成部(17)からの正解確信度得点値)K)と第１、第２基
準値(R1,R2)とを比較する。(22)は、認識結果を表示す
る表示部である。この装置の動作を図２を参照しつつ、
説明する。図２Ａの文字が、入力部(10)より入力され、
特徴抽出回路(12)を介して、認識部(14)に入力される。

【００１３】認識部(14)は、この文字データの各標準文
字との類似度を出力する。点数の高い類似度を出力する
比較回路の標準文字データが、そのまま、文字候補とな
る。この認識部(14)からの出力の内、類似度が３位まで
の各文字候補の得点を図２Ｂに示す。

【００１４】正解確信度得点作成部(18)は、正解得点値
が最も高い第１位の認識候補を求める。この場合は、
「７」となる。この第１位の認識候補「７」の正解得点
値(S1)は９０点であり、第２位の認識候補「１」の正解
得点値(S2)は３０点である。これを、先ほどの（１）式
に代入すれば、Ｋ＝Ｓ１＋２＊（Ｓ１−Ｓ２）（１）式＝９０＋２＊（９０ー３０）＝９０＋２＊（６０）＝９０＋１２０＝２１０この場合、図２Ｃの如く、正解確信度得点値(K)は２１
０点である。

【００１５】つまり、第１位の文字候補の得点値（Ｓ
１）と、この第１位と第２位との得点差(S1-S2)を２倍
した値とを加算した値が、正解確信度得点値(K)とな
る。リジェクト判定部(20)は、正解確信度得点作成部(1
8)からの正解確信度得点Ｋが、第１の基準値(R1)である
２００点より大きければ、第１位の認識候補「７」を表
示部(22)に出力する。この場合は、正解確信度得点Ｋは
２１０点なので、図２Ｆの如く、表示部(22)には「７」
が表示される。

【００１６】尚、リジェクト判定部(20)は、正解確信度
得点作成部(18)からの正解確信度得点値(K)が、第１の
基準値(R1)より小さく、第２の基準値(R2)である１００
点より大きければ、第１位の認識候補「７」を表示部(2
2)に点滅出力する。更に、リジェクト判定部(20)は、正
解確信度得点作成部(18)からの正解確信度得点値(K)
が、第２の基準値(R2)より小さければ、表示部(22)に認
識不能を表す点滅表示を行う。

【００１７】この装置の動作を図３を参照しつつ、説明
する。図３Ａの文字が、入力部(10)より入力され、特徴
抽出回路(12)を介して、認識部(14)に入力される。

【００１８】認識部(14)は、この文字データの各標準文
字との類似度を出力する。点数の高い類似度を出力する
比較回路の標準文字データが、そのまま、文字候補とな
る。この認識部(14)からの出力の内、類似度が３位まで
の各文字候補の得点を図３Ｂに示す。

【００１９】正解確信度得点作成部(18)は、正解得点値
が最も高い第１位の認識候補を求める。この場合は、
「１」となる。この第１位の認識候補「１」の正解得点
値(S1)は６０点であり、第２位の認識候補「７」の正解
得点値(S2)は５５点である。これを、先ほどの（１）式
に代入すれば、Ｋ＝Ｓ１＋２＊（Ｓ１−Ｓ２）（１）式＝６０＋２＊（６０−５５）＝６０＋２＊（５）＝６０＋１０＝７０この場合、正解確信度得点値(K)は７０点である。

【００２０】リジェクト判定部(20)は、正解確信度得点
作成部(18)からの正解確信度得点Ｋが、第２の基準値(R
2)である１００点より小さいので、図３Ｆの如く、表示
部(22)に認識不能を表す点滅表示を行う。

【００２１】尚、この実施例では、本願を簡単な文字認
識装置で説明した。つまり、この実施例では、入力は、
１文字毎であった。しかし、これは、当然文字列を入力
して、１文字毎に切り分けるものでも良い。

【００２２】また、本実施例では、上述の（１）式を用
いたが、これに限定されるものではない。つまり、認識
部(14)からの得点値は、当然、この認識部(14)の性能及
びタイプによって、バラツク。従って、その時採用され
た、認識部(14)に適するように変形する。

【００２３】例えば、Ｋ＝Ｓ１＋２＊（Ｓ１−Ｓ２）（１）式Ｋ＝Ｓ１＋（Ｓ１−Ｓ２）（１’）式Ｋ＝Ｓ１＋３＊（Ｓ１−Ｓ２）（１’’）式でもよい。

【００２４】また、Ｋ＝Ｓ１＊（Ｓ１−Ｓ２）（１’’’）式Ｋ＝Ｓ１＊（Ｓ１−Ｓ２）＊（Ｓ１−Ｓ２）（１’’’’）式でもよい。また、式の表現として、上述の式をＫ＝３＊Ｓ１−２＊Ｓ２（１）式Ｋ＝２＊Ｓ１−Ｓ２（１’）式Ｋ＝４＊Ｓ１−３＊Ｓ２（１’’）式Ｋ＝Ｓ１＊Ｓ１−Ｓ１＊Ｓ２（１’’’）式と表現してもよい。

【００２５】また、本願を実施する場合、他の文字認識
手法（例えば、言語処理を用いた文字認識：特開平６−
１２４３６４号公報参照）と、組み合わせてもよい。

【００２６】また、この実施例では、文字認識装置で説
明したが、本願は、画像認識装置や音声認識装置にも適
用可能である。また、文字認識として、筆順等も考慮し
て文字認識する手書きオンライン文字認識装置としても
良い。また、認識部として、パターンマッチングによる
例を示したが、これは、当然、ニューラルネットワーク
（例えば、特願平７−１３４５４５号参照）による文字
認識部であっても良い。

【００２７】

【発明の効果】本願によれば、第１位の正解得点値(S1)
のみでなく、この値(S1)と第２位との得点差(S1-S2)と
の両方を加味した値(K)で、評価するので、信頼性の高
い評価が出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示す図である。

【図２】この実施例の動作を説明する図である。

【図３】この実施例の動作を説明するための図である。

【符号の説明】

(S1)・・・・第１位の認識候補の正解得点値、 (S2)・・・・第２位の認識候補の正解得点値、 (K)・・・・正解確信度得点値、 (14)・・・・認識部、 (S1-S2)・・差分値、 (R1,R2)・・基準値、 (20)・・・・リジェクト判定部(判定部)。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者堀井洋大阪府守口市京阪本通２丁目５番５号三洋電機株式会社内 (72)発明者田中淳司鳥取県鳥取市南吉方３丁目201番地鳥取三洋電機株式会社内 (72)発明者松原成利鳥取県鳥取市南吉方３丁目201番地鳥取三洋電機株式会社内 (56)参考文献特開昭58−178484（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/82 G10L 3/00 561

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】入力データを認識し、正解得点値が最も
高い第１位の認識候補を求め、この第１位の認識候補の正解得点値(S1)と第２位の認識
候補の正解得点値(S2)との差分値を求め、この差分値と
前記第１位の認識候補の正解得点値(S1)とを加味した正
解確信度得点値(K)を求め、この正解確信度得点値(K)を前記第１位の認識候補の正
解度合いを示す得点として基準値(R1,R2)と比較するこ
とを特徴とする認識結果の評価方法。
【請求項２】入力データと各標準パターンとの類似度
を示す正解得点値を出力する認識部(14)と、この認識部(14)からの各標準パターンの正解得点値によ
り、正解得点値が最も高い第１位の認識候補を求めると
共に、この第１位の認識候補の正解得点値(S1)と第２位
の認識候補の正解得点値(S2)との差分値(S1-S2)と、こ
の第１位の認識候補の正解得点値(S1)とを加味した正解
確信度得点値(K)を出力する正解確信度得点作成部(18)
と、この正解確信度得点(K)と基準値(R1,R2)とを比較して、
前記第１位の認識候補の出力処理を切り換える判定部(2
0)とを備えることを特徴とする認識装置。