JP3162419B2 - 認識辞書更新方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字画像より抽出した
特徴量と認識辞書とのマッチングにより文字認識を行な
う文字認識装置に係り、特に、誤認した（認識できなか
った）文字画像を認識できるようにするための認識辞書
の更新方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の文字認識装置において、
認識できない（誤認された）文字画像を認識可能とする
ために、誤認文字画像から抽出された特徴量を認識辞書
に追加することによって認識辞書を更新する方法のほか
に、特開昭６１−９０２８４号公報に述べられているよ
うな、認識辞書の作成時に用いられた文字パターン数を
重み付け係数として用いて、認識辞書中の標準特徴量を
誤認文字画像の特徴量により修正することによって認識
辞書を更新する方法が知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、いずれの方法
も一長一短がある。すなわち、誤認文字画像の特徴量を
追加する方法によれば、その誤認文字画像を認識できる
ようにはなる。しかし、その反面、その特徴量の追加に
より、類似した他の文字画像の認識に悪影響が出ること
が少なくない。

【０００４】他方、認識辞書作成時に用いた文字パター
ン数により重み付けして認識辞書の標準特徴量を修正す
る方法によれば、修正による悪影響を減らすことができ
る。しかしながら、一般的に認識辞書作成時に用いられ
るパターン数は非常に大きいこともあって、更新後に誤
認文字画像を認識できる保証はない。

【０００５】本発明の目的は、文字認識装置において、
認識辞書の更新前に誤認された文字画像を更新後に確実
に認識できるようにし、かつ更新による悪影響を少なく
できる認識辞書の更新方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明では、誤認した文
字画像に対する正解の標準特徴量を認識辞書より抽出
し、正解の標準特徴量を誤認文字画像の特徴量に近付け
ることにより、誤認文字画像を認識可能とする特徴量
（追加特徴量）を求め、これを元の正解の標準特徴量と
は別に新しく認識辞書に追加する。一般に特徴量はベク
トルで表されるため、ここでは、正解の標準特徴量を誤
認文字画像の特徴量へ近付けることを正解の標準特徴量
を誤認文字画像の特徴量へ向かって移動すると云うこと
にする。即ち、正解の特徴量を、該正解の特徴量と誤認
文字画像の特徴量との差が小さくなるように、誤認文字
画像の特徴量の方へ移動するのである。

【０００７】より詳細には、請求項１に記載の如く、正
解の標準特徴量のほかに、誤認文字画像より抽出された
特徴量に最も近い誤認原因の標準特徴量を認識辞書より
抽出し、正解の標準特徴量を誤認文字画像の特徴量へ向
かって移動することにより、誤認文字画像の特徴量に対
して誤認原因の標準特徴量より近い追加特徴量を求め
る。

【０００８】この追加特徴量を求める処理方法は、請求
項２に記載の如く、正解の標準特徴量から誤認文字画像
の特徴量への移動方向ベクトルを求め、該移動方向ベク
トルの各次元での大きさの最大値を初期値として、該値
を減少させつつ、移動方向ベクトルを当該値で割った移
動ベクトルだけ正解の標準特徴量を移動した追加特徴量
の候補を求める処理を繰り返し、誤認文字画像の特徴量
に対し追加特徴量の候補の距離が誤認原因の標準特徴量
の距離に比べ始めて小さくなったときの追加特徴量の候
補を、追加特徴量に決定する、というものである。ある
いは、請求項３に記載の如く、正解の標準特徴量の移動
による追加特徴量を求める処理を各次元毎に行ない、誤
認文字画像の特徴量に対し正解の標準特徴量のほうが誤
認原因の標準特徴量より近い次元については正解の標準
特徴量の値を追加特徴量の値として用い、それ以外の次
元については、誤認文字画像の特徴量に対して正解の標
準特徴量と誤認原因の標準特徴量が同じ側にあるときは
（該誤認文字画像の特徴量が該正解の標準特徴量より小
さくかつ誤認原因の特徴量より小さい場合、あるいは該
誤認文字画像の特徴量が該正解の標準特徴量より大きく
かつ誤認原因の特徴量よりも大きい場合）、誤認原因の
標準特徴量の値を追加特徴量の値として用い、そうでな
いときは誤認文字画像の特徴量の値と誤認原因の標準特
徴量の値とにより計算した値を追加特徴量の値として用
いる、というものである。

【０００９】また本発明の一態様によれば、請求項４に
記載の如く、誤認文字画像の見本とした用いられた文字
画像より抽出された特徴量を、正解の標準特徴量の代わ
りに用いて、追加特徴量を求める。

【００１０】

【作用】以上説明した本発明の認識辞書更新方法によれ
ば、誤認文字画像が認識可能となる範囲内で、できる限
り正解の標準特徴量あるいは見本文字画像の特徴量に近
い特徴量を認識辞書に新しく追加することが可能とな
る。このような特徴量を追加し、元の標準特徴量はその
ままで修正しないため、誤認文字画像の特徴量によって
認識辞書中の標準特徴量修正する方法に比べ、更新によ
る悪影響が出にくくなり、かつ誤認文字画像を更新後に
確実に認識できるようになる。

【００１１】誤認文字画像の特徴量をそのまま追加する
方法によれば、字形の崩れの大きな文字や癖の激しい文
字の特徴量が追加された場合、その追加特徴量と他の文
字の標準特徴量とが接近し、他の文字の認識率が大きく
低下することがある。これに対し、本発明によれば、追
加特徴量を正解の標準特徴量あるいは見本文字の特徴量
を元にして生成するもので、それらから追加特徴量が必
要以上に離れないようにできるため、そのような悪影響
が出にくい。

【００１２】

【実施例】本発明の第１の実施例について説明する。図
１に本実施例に係る文字認識装置の機能的構成の一例を
示す。なお、文字認識装置の構成要素として、原稿画像
を読み込むスキャナー、原稿画像より文字画像を切り出
す部分などもあるが、図１には示されていない。

【００１３】図１において、１００は文字画像のデータ
を記憶するための文字画像メモリ、１０２は文字画像メ
モリ１００内の文字画像のデータより特徴量（例えば、
公知の多層方向ヒストグラム）を抽出する特徴抽出部で
ある。１０４は認識辞書ＤＩＣ（文字コードを含む標準
特徴量の集合）を記憶している認識辞書メモリ、１０６
は特徴抽出部１０２により抽出された特徴量と認識辞書
ＤＩＣ中の標準特徴量とのマッチングにより、距離の小
さい順に候補文字のコードと距離をソートして出力する
マッチング部である。１０８は認識辞書ＤＩＣの更新処
理を行なう辞書更新部である。

【００１４】次に、現在の認識辞書ＤＩＣでは誤認され
た（認識が不可能な）文字画像を認識可能となるように
認識辞書ＤＩＣを更新する処理について説明する。図２
に、この処理の概略フローを示す。この場合、注目して
いる誤認文字画像（誤認画像と呼ぶ）は文字画像メモリ
１００内にあり、また、その文字コードは図示しないキ
ーボードなどからユーザーより入力され、これは辞書更
新部１０８内の処理制御部１１０に渡される。

【００１５】辞書更新部１０８の処理制御部１１０は、
特徴抽出部１０２に誤認画像の特徴抽出を実行させ、抽
出された特徴量を誤認画像特徴量メモリ１１２に格納す
る（処理２００）。なお、文字認識中に誤認画像より抽
出された特徴量（誤認画像特徴量と呼ぶ）が別に保存さ
れているならば、それを用いてもよい。

【００１６】この誤認画像特徴量と認識辞書ＤＩＣとの
マッチング処理をマッチング部１０６に実行させ、誤認
画像特徴量に最も近い、すなわち距離が最小の認識辞書
ＤＩＣ中の標準特徴量（誤認の原因となったもので、誤
認原因辞書と呼ぶ）を抽出し、これを辞書更新部１０８
内の誤認原因辞書メモリ１１４に格納する（処理２０
２）。なお、この誤認原因辞書は認識結果の最上位候補
の標準特徴量であるから、認識結果が保存されているな
らば、その最上位候補の文字コードを用いて認識辞書Ｄ
ＩＣより直接読み出してもよい。また処理制御部１１０
は、誤認画像の文字コードと同じ文字コードを持つ認識
辞書中の標準特徴量のみを対象とした誤認画像特徴量と
のマッチングをマッチング部１０６に実行させ、得られ
た最上位候補の標準特徴量、すなわち誤認画像と同じ文
字コードを持つ最も近い標準特徴量（正解としたかった
標準特徴量で、正解辞書と呼ぶ）を正解辞書メモリ１１
６に格納する（処理２０２）。

【００１７】次に、処理制御部１１０は、正解辞書から
誤認画像特徴量へのベクトル（移動方向ベクトル）を算
出する（処理２０４）。一般的に特徴量は多次元ベクト
ル（例えば２５６次元の多層方向ヒストグラム）である
から、移動方向ベクトルも多次元ベクトルである。

【００１８】処理制御部１１０は、求めた移動方向ベク
トルの各次元での大きさの最大値をｉに代入し（処理２
０６）、移動方向ベクトルの各要素をｉで割ったベクト
ル（移動ベクトル）を求め（処理２０８）、正解辞書を
その移動ベクトルだけ移動させた特徴量を計算し、これ
を追加特徴量候補として追加特徴量メモリ１１８に格納
する（処理２１０）。そして、追加特徴量候補と誤認画
像特徴量との距離Ａ、誤認原因辞書と誤認画像特徴量と
の距離Ｂの比較演算を行ない（処理２１２）、Ａ≧Ｂで
あればｉの値を１だけ減じ（処理２１４）、処理２０８
から処理２１２までを繰り返す。

【００１９】同様の処理の繰り返しにより正解辞書を誤
認画像特徴量へと徐々に移動させる。そして、初めてＡ
＜Ｂとなった時の追加特徴量候補を追加特徴量として確
定し、これを文字コードを付与して認識辞書ＤＩＣに追
加する（処理２１６）。このようにして、誤認画像を認
識できる範囲内で、正解辞書にできる限り近い特徴量を
追加することができるため、その追加による他の文字画
像の認識に対する悪影響を小さくできる。

【００２０】図３は、正解辞書の移動により追加特徴量
を求める様子を示した図である。正解辞書を破線により
示すように誤認画像特徴量の方向へ移動して行き、この
移動を、移動した特徴量が誤認原因辞書より誤認画像特
徴量に近くなるまで行なって追加特徴量を求める。な
お、図３では図面を簡略にするため、特徴量を２次元で
あるとしている。

【００２１】次に、本発明の第２の実施例について説明
する。図４に、本実施例における辞書更新処理の概略フ
ローを示す。なお、本実施例に係る文字認識装置の機能
的構成は図１と同様でよい。

【００２２】図２の処理２００，２０２と同様の処理４
００，４０２により誤認画像特徴量、誤認原因辞書及び
正解辞書を求める。次に処理制御部１１０において、次
元数のカウンタｉを１に設定し（処理４０４）、１次元
目より最終次元目まで１次元毎に正解辞書の移動を行な
って追加特徴量を求める（処理４０６から処理４１
８）。図５は、この処理の説明図である。

【００２３】すなわち、ｉ次元目に関して、誤認原因辞
書と誤認画像特徴量の距離Ａｉと、正解辞書と誤認画像
特徴量の距離Ｂｉとの比較演算を行なう（処理４０
８）。もしＡｉ＞Ｂｉであれば、正解辞書のｉ次元目を
追加特徴量のｉ次元目として追加特徴量メモリ１１８に
格納する（処理４１０）。この場合が図５の（ｃ）また
は（ｄ）に示されている。ただし、（ｃ）は誤認画像特
徴量に対して誤認原因辞書と正解辞書とが反対側にある
場合であり、（ｄ）はそれと逆の場合である。

【００２４】処理４０３でＡｉ≦Ｂｉの場合、誤認画像
特徴量に対して正解辞書と誤認原因辞書とが同じ側にあ
るか調べる（処理４１２）。同じ側であれば、誤認原因
辞書のｉ次元目を追加特徴量のｉ次元目として追加特徴
量メモリ１１８に格納する（処理４１４）。すなわち、
図５の（ｂ）に示すように、正解辞書のｉ次元目を誤認
原因辞書のｉ次元目へ移動することと等価である。他
方、誤認画像特徴量に対して正解辞書と誤認原因辞書と
が反対側にあれば、誤認画像特徴量のｉ次元目を２倍し
た値より誤認原因辞書のｉ次元目の値を差し引いた値
を、追加特徴量のｉ次元目として追加特徴量メモリ１１
８に格納する（処理４１６）。図５の（ａ）は、この場
合を示している。

【００２５】同様の処理をｉを１ずつ増加させながら、
ｉが特徴量の次元数を越えるまで繰り返し、ｉが特徴量
の次元数を越えると、追加特徴量メモリ１１８に得られ
たデータを追加特徴量として確定し、これを正解文字コ
ードを付与して認識辞書ＤＩＣに追加し（処理４２
０）、辞書更新を終了する。

【００２６】本実施例によっても、誤認画像を認識可能
な範囲内で正解辞書にできる限り近い特徴量を追加する
ことができるため、その追加による他の文字画像の認識
に対する悪影響を小さくできる。

【００２７】次に、本発明の第３の実施例について説明
する。手書き文字認識の場合、ユーザーは、提供された
見本文字を真似て文字記入を行なうことが多い。誤認文
字を認識可能となるように認識辞書を更新したことによ
って、見本文字に忠実に真似て記入された文字画像の認
識に悪影響が出るのは極めて好ましくない。本実施例に
おいては、かかる点に着目し、誤認画像に対する正解辞
書に代えて、誤認画像に対応した見本文字の画像より抽
出された特徴量（見本文字特徴量）を用い、前記第１実
施例と同様の辞書更新を行なう。

【００２８】本実施例に係る文字認識装置の機能的構成
は前記各実施例と同様でよいが、図１に破線で示すよう
に、見本文字特徴量を記憶した見本文字特徴量メモリ１
２０が追加される。ただし、この見本文字特徴量メモリ
１２０を省くことも可能である。

【００２９】図６に本実施例における辞書更新処理の概
略フローを示す。処理６００は図２中の処理２００と同
一の処理である。処理６０２は、処理２０２と同様の誤
認原因辞書の抽出を行なうとともに、正解辞書の代わり
に、ユーザーより指定された見本文字の特徴量を見本文
字特徴量１２０から読み込む処理である。ただし、見本
文字の画像を入力し、これより特徴抽出部１０２によっ
て特徴量を抽出させてもよく、この場合には見本文字特
徴量メモリ１２０を設ける必要はない。処理６０４は、
見本文字特徴量から誤認画像特徴量への移動方向ベクト
ルを求める処理で、処理２０４に対応する。処理６０６
は処理２０６と同一処理である。処理６０８から処理６
１４までは、見本文字特徴量を誤認画像特徴量へ向かっ
て移動することにより追加特徴量を求める処理部分であ
って、処理６１０で正解辞書の代わりに見本文字特徴量
を用いることを除けば、処理内容は処理２０８から処理
２１４までと同様である。処理６１６は処理２１６と同
一処理である。

【００３０】図７は、特徴量を２次元とした場合の、見
本文字特徴量の移動により追加特徴量を求める様子を示
している。

【００３１】本実施例によれば、誤認画像が認識可能と
なる範囲内で、できる限り見本文字特徴量に近い追加特
徴量を求めて認識辞書に追加することができるため、前
記各実施例と同様、更新による悪影響を少なくできる。

【００３２】次に本発明の第４の実施例を説明する。本
実施例も前記第３実施例と同様に誤認画像に対応した見
本文字の特徴量を正解辞書の代わりに用いるもので、本
実施例に係る文字認識装置の機能的構成は前記第３実施
例のものと同様でよい。

【００３３】また、誤認画像に対する追加特徴量を求め
る処理は、図８に示す通りであり、正解辞書に代えて見
本文字特徴量を用いることを除けば前記第２実施例と同
様である。処理８００は処理２００または処理６００と
同一処理である。処理８０２は処理６０２と同一処理で
ある。処理８０４から処理８２０までは、正解辞書の代
わりに見本文字特徴量を用いる以外は処理４０４から処
理４２０までと同一の処理である。

【００３４】図９は、本実施例において１次元毎に見本
文字特徴量の移動を行なって追加特徴量を求める処理
（処理８０６から処理８１８）の説明図である。（ｃ）
または（ｄ）は処理８１０に該当する次元の場合であ
る。（ａ）は処理８１６に該当する次元の場合、（ｂ）
は処理８１４に該当する次元の場合である。

【００３５】本実施例によっても、誤認画像が認識可能
となる範囲内で、できる限り見本文字特徴量に近い追加
特徴量を求めて認識辞書に追加することができる。

【００３６】なお、音声認識装置のような文字画像以外
のパターン認識装置における認識辞書の更新にも、本発
明を応用可能であることは、以上の説明から明かであ
る。

【００３７】

【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、誤認した文字画像に対する正解の標準特徴量ある
いは見本文字の特徴量を、誤認した文字画像の特徴量へ
移動させることにより、具体的には請求項１ないし３に
記載の方法によって、誤認した文字画像が認識可能な範
囲内で、できる限り正解辞書または見本文字特徴量に近
い特徴量を求め、これを認識辞書に追加することができ
るため、この更新後は誤認した文字画像が確実に認識可
能となるとともに、誤認文字画像の特徴量を追加する方
法などに比べ、更新による悪影響を出にくくすることが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る文字認識装置の機能的構成の例を
示すブロック図である。

【図２】本発明の第１の実施例における認識辞書更新処
理の概略フロー図である。

【図３】本発明の第１実施例において正解辞書の移動に
よって追加特徴量を求める方法を２次元的に示した図で
ある。

【図４】本発明の第２の実施例における認識辞書更新処
理の概略フロー図である。

【図５】本発明の第２実施例において各次元毎に正解辞
書の移動によって追加特徴量を求める方法の説明図であ
る。

【図６】本発明の第３の実施例における認識辞書更新処
理の概略フロー図である。

【図７】本発明の第３実施例において見本文字特徴量の
移動によって追加特徴量を求める方法を２次元的に示し
た図である。

【図８】本発明の第４の実施例における認識辞書更新処
理の概略フロー図である。

【図９】本発明の第４実施例において各次元毎に見本文
字特徴量の移動によって追加特徴量を求める方法の説明
図である。

【符号の説明】

１００ 文字画像メモリ １０２ 特
徴抽出部 １０４ 認識辞書メモリ １０６ マ
ッチング部 １０８ 辞書更新部 １１０ 処
理制御部 １１２ 誤認画像特徴量メモリ １１４ 誤
認原因辞書メモリ １１６ 正解辞書メモリ １１８ 追
加特徴量メモリ １２０ 見本文字特徴量メモリ

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字画像より抽出された特徴量と認識辞
   書とのマッチングにより文字認識する文字認識装置にお
   いて、誤認した文字画像に対する正解の標準特徴量を該
   認識辞書より抽出し、該誤認文字画像より抽出された特
   徴量に最も近い誤認原因の標準特徴量を該認識辞書より
   抽出し、該正解の標準特徴量を該誤認文字画像の特徴量
   に近付けて（以下、移動という）、該誤認識文字画像が
   認識可能で、かつ、該誤認文字画像の特徴量に対して該
   誤認原因の標準特徴量より近い追加特徴量を求め、該追
   加特徴量を認識辞書に新しく追加する、ことを特徴とす
   る認識辞書更新方法。
2. 【請求項２】 該正解の標準特徴量から該誤認文字画像
   の特徴量への移動方向ベクトルを求め、該移動方向ベク
   トルの各次元での大きさの最大値を初期値として、該値
   を減少させつつ、該移動方向ベクトルを当該値で割った
   移動ベクトルだけ該正解の標準特徴量を移動した追加特
   徴量の候補を求める処理を繰り返し、該誤認文字画像の
   特徴量に対し該追加特徴量の候補の距離が誤認原因の標
   準特徴量の距離に比べ始めて小さくなったときの該追加
   特徴量の候補を該認識辞書に新しく追加する、ことを特
   徴とする請求項１記載の認識辞書更新方法。
3. 【請求項３】 該正解の標準特徴量の移動による該追加
   特徴量を求める処理を各次元毎に行ない、該誤認文字画
   像の特徴量に対し該正解の標準特徴量のほうが該誤認原
   因の標準特徴量より近い（差が小さい）次元については
   該正解の標準特徴量の値を追加特徴量の該当次元の値と
   して用い、それ以外の次元については、該誤認文字画像
   の特徴量に対して該正解の標準特徴量と該誤認原因の標
   準特徴量が同じ側にあるときは（該誤認文字画像の特徴
   量が該正解の標準特徴量より小さくかつ誤認原因の特徴
   量より小さい場合、あるいは該誤認文字画像の特徴量が
   該正解の標準特徴量より大きくかつ誤認原因の特徴量よ
   りも大きい場合）、該誤認原因の標準特徴量の値を該追
   加特徴量の値として用い、そうでないときは該誤認文字
   画像の特徴量の値と該誤認原因の標準特徴量の値とによ
   り計算した値を該追加特徴量の値として用いる、ことを
   特徴とする請求項１記載の認識辞書更新方 法。
4. 【請求項４】 該誤認文字画像の見本とした用いられた
   文字画像より抽出された特徴量を、該正解の標準特徴量
   の代わりに用いることを特徴とする請求項１、２または
   ３記載の認識辞書更新方法。