JP3249654B2 - 活字文字認識用辞書の作成方法 - Google Patents
活字文字認識用辞書の作成方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は活字文字認識用辞書の作
成方法に係り、特に、複数フォントの活字の機械認識を
行う、即ち、入力された文字イメージから特徴を抽出
し、予め持っている辞書と比較することで識別を行う文
字認識装置のための活字文字認識用辞書の作成方法に関
する。
成方法に係り、特に、複数フォントの活字の機械認識を
行う、即ち、入力された文字イメージから特徴を抽出
し、予め持っている辞書と比較することで識別を行う文
字認識装置のための活字文字認識用辞書の作成方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、複数のフォントの活字文字の認
識を行うに際しては、複数のフォントの文字を少ないテ
ンプレート数の辞書で認識させようとする。ここで、装
置に格納できる辞書のデータ容量はそれぞれ限られてい
るから、この容量内でできるだけ高い文字の認識率を得
ることができる辞書を選択する必要がある。
識を行うに際しては、複数のフォントの文字を少ないテ
ンプレート数の辞書で認識させようとする。ここで、装
置に格納できる辞書のデータ容量はそれぞれ限られてい
るから、この容量内でできるだけ高い文字の認識率を得
ることができる辞書を選択する必要がある。
【０００３】即ち、パターン認識装置のための辞書は、
装置のメモリ容量や処理速度の関係から小さい方が望ま
しい。しかし、活字文字認識用辞書は、一般的にはテン
プレート数を多くすると認識能力は向上する。そこで、
従来、基本となる、適当ないくつかのフォントを学習さ
せ、評価データを認識させ、結果の悪かったフォントの
カテゴリで新たにテンプレートを作り、追加して、辞書
の内容を作成するものとしている。
装置のメモリ容量や処理速度の関係から小さい方が望ま
しい。しかし、活字文字認識用辞書は、一般的にはテン
プレート数を多くすると認識能力は向上する。そこで、
従来、基本となる、適当ないくつかのフォントを学習さ
せ、評価データを認識させ、結果の悪かったフォントの
カテゴリで新たにテンプレートを作り、追加して、辞書
の内容を作成するものとしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来の活字文字認識用辞書の作成方法にあっては、最終的
に作成される辞書は最初の辞書を作ったフォントにかな
り影響されることとなる。また、従来の辞書の作成は試
行錯誤的に行わざるを得ず、非常に面倒である。従っ
て、作成された辞書は、所定の容量内で、ある程度の認
識率を有するものとなるが、その内容は必ずしも最良の
ものではないことがある。即ち、テンプレートの選択を
試行錯誤的に行うため、より認識率が良好となるテンプ
レートが含まれていなかったり、不要なテンプレートが
含まれていることがあるからである。
来の活字文字認識用辞書の作成方法にあっては、最終的
に作成される辞書は最初の辞書を作ったフォントにかな
り影響されることとなる。また、従来の辞書の作成は試
行錯誤的に行わざるを得ず、非常に面倒である。従っ
て、作成された辞書は、所定の容量内で、ある程度の認
識率を有するものとなるが、その内容は必ずしも最良の
ものではないことがある。即ち、テンプレートの選択を
試行錯誤的に行うため、より認識率が良好となるテンプ
レートが含まれていなかったり、不要なテンプレートが
含まれていることがあるからである。
【０００５】そこで、本発明は、限られたデータ量内に
おいて最良の文字認識を行うことができる活字文字認識
用辞書を効率よく作成することができる活字文字認識用
辞書の作成方法を提供することを目的とする。
おいて最良の文字認識を行うことができる活字文字認識
用辞書を効率よく作成することができる活字文字認識用
辞書の作成方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明において、上記の
課題を解決するための第１の手段は、図１に示すよう
に、予め定められたデータ量であって、複数フォントの
活字文字の認識を行う、文字認識装置のための活字文字
認識用辞書の作成方法において、認識させたい各フォン
トの各カテゴリに対するテンプレートを有して、略完全
に文字認識ができる文字認識用辞書を作成する初期辞書
作成工程（Ｓ１）と、当該作成した辞書を用いて文字認
識装置で、評価データを認識させて、その結果に基づい
て、定められたデータ量まで（Ｓ３）、不要なテンプレ
ートを選別して削除する不要テンプレート削除工程（Ｓ
２）と、から構成したことである。
課題を解決するための第１の手段は、図１に示すよう
に、予め定められたデータ量であって、複数フォントの
活字文字の認識を行う、文字認識装置のための活字文字
認識用辞書の作成方法において、認識させたい各フォン
トの各カテゴリに対するテンプレートを有して、略完全
に文字認識ができる文字認識用辞書を作成する初期辞書
作成工程（Ｓ１）と、当該作成した辞書を用いて文字認
識装置で、評価データを認識させて、その結果に基づい
て、定められたデータ量まで（Ｓ３）、不要なテンプレ
ートを選別して削除する不要テンプレート削除工程（Ｓ
２）と、から構成したことである。
【０００７】また、本発明の第２の手段は、第１の手段
の初期辞書作成工程（Ｓ１）は、認識したい各フォント
の各カテゴリに対してテンプレートを作成し、該辞書で
評価データを認識させ、認識できない文字のテンプレー
トを作り辞書に追加して、評価データに対して略完全に
文字認識ができる文字認識用文字を作成することとした
ことである。
の初期辞書作成工程（Ｓ１）は、認識したい各フォント
の各カテゴリに対してテンプレートを作成し、該辞書で
評価データを認識させ、認識できない文字のテンプレー
トを作り辞書に追加して、評価データに対して略完全に
文字認識ができる文字認識用文字を作成することとした
ことである。
【０００８】さらに、本発明の第３の手段は、上記第１
または第２の手段の不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、評価データを認識した際の認識の第１候補に選ばれ
た回数に基づいて削除候補を定める処理と、削除候補テ
ンプレートを含む辞書、該テンプレートを含まない辞書
により評価データを認識させて削除による影響を判定す
る判定処理を行い、削除による影響の小さいテンプレー
トから削除する第１工程（Ｓ２−１）を含むこととした
ことである。
または第２の手段の不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、評価データを認識した際の認識の第１候補に選ばれ
た回数に基づいて削除候補を定める処理と、削除候補テ
ンプレートを含む辞書、該テンプレートを含まない辞書
により評価データを認識させて削除による影響を判定す
る判定処理を行い、削除による影響の小さいテンプレー
トから削除する第１工程（Ｓ２−１）を含むこととした
ことである。
【０００９】さらに、本発明の第４の手段は、上記第１
乃至第３の手段の不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、評価データを認識した際に認識の第１候補とならな
かったテンプレートを削除をする第１工程（Ｓ２−１）
を含むこととしたことである。さらに、本発明の第５の
手段は上記第１乃至第４の手段の不要テンプレート削除
工程（Ｓ２）は、上記第１工程（Ｓ２−１）の後に、全
てのテンプレートに対し、着目するテンプレート自身を
含む辞書、該テンプレートを含まない辞書により、評価
データを認識させて削除による影響を判定する判定処理
を行い、判定結果から影響の最も小さなテンプレートを
削除し、この処理を定められたデータ量になるまで繰り
返す第２工程（Ｓ２−２）を含むこととしたことであ
る。
乃至第３の手段の不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、評価データを認識した際に認識の第１候補とならな
かったテンプレートを削除をする第１工程（Ｓ２−１）
を含むこととしたことである。さらに、本発明の第５の
手段は上記第１乃至第４の手段の不要テンプレート削除
工程（Ｓ２）は、上記第１工程（Ｓ２−１）の後に、全
てのテンプレートに対し、着目するテンプレート自身を
含む辞書、該テンプレートを含まない辞書により、評価
データを認識させて削除による影響を判定する判定処理
を行い、判定結果から影響の最も小さなテンプレートを
削除し、この処理を定められたデータ量になるまで繰り
返す第２工程（Ｓ２−２）を含むこととしたことであ
る。
【００１０】また、本発明の第６の手段は上記第１乃至
第４の手段の不要テンプレート削除工程（Ｓ２）は、上
記第１工程（Ｓ２−１）の後に、全てのテンプレートに
対し、着目するテンプレートを含む辞書、該テンプレー
トを含まない辞書により、評価データを認識させて削除
による影響を判定する判定処理を行い、判定結果から影
響の小さいテンプレートを小さいものから順に、定めら
れたデータ量を超えるテンプレートを全て一度に削除す
る第２工程（Ｓ２−２）を含むこととしたことである。
第４の手段の不要テンプレート削除工程（Ｓ２）は、上
記第１工程（Ｓ２−１）の後に、全てのテンプレートに
対し、着目するテンプレートを含む辞書、該テンプレー
トを含まない辞書により、評価データを認識させて削除
による影響を判定する判定処理を行い、判定結果から影
響の小さいテンプレートを小さいものから順に、定めら
れたデータ量を超えるテンプレートを全て一度に削除す
る第２工程（Ｓ２−２）を含むこととしたことである。
【００１１】そして、本発明の第７の手段は上記第３、
第５及び第６の手段の判定処理は、判定対象テンプレー
トを含む辞書と含まない辞書で評価データを認識させた
場合、前者の正解数、リジェクト数、誤読数をそれぞれ
Ｃ１，Ｒ１，Ｅ１とし、後者のそれをＣ２，Ｒ２，Ｅ
２、α、β、γを定数とし削除の影響をＡＦとしたと
き、 ＡＦ＝α（Ｃ１−Ｃ２）＋β（Ｒ２−Ｒ１）＋γ（Ｅ２
−Ｅ１） で定まるＡＦが大きい順に影響も大きいとしたことであ
る。
第５及び第６の手段の判定処理は、判定対象テンプレー
トを含む辞書と含まない辞書で評価データを認識させた
場合、前者の正解数、リジェクト数、誤読数をそれぞれ
Ｃ１，Ｒ１，Ｅ１とし、後者のそれをＣ２，Ｒ２，Ｅ
２、α、β、γを定数とし削除の影響をＡＦとしたと
き、 ＡＦ＝α（Ｃ１−Ｃ２）＋β（Ｒ２−Ｒ１）＋γ（Ｅ２
−Ｅ１） で定まるＡＦが大きい順に影響も大きいとしたことであ
る。
【００１２】
【作用】本発明の第１の手段によれば、先ず、初期辞書
作成工程において、認識させたい各フォントの各カテゴ
リに対してテンプレートを有して、略完全に文字認識が
できる文字認識用辞書を作成する。そして、不要テンプ
レート削除工程において、この作成した辞書を用いて文
字認識装置で、評価データを認識させて、その結果に基
づいて、定められたデータ量まで不要なテンプレートを
選別して削除する。
作成工程において、認識させたい各フォントの各カテゴ
リに対してテンプレートを有して、略完全に文字認識が
できる文字認識用辞書を作成する。そして、不要テンプ
レート削除工程において、この作成した辞書を用いて文
字認識装置で、評価データを認識させて、その結果に基
づいて、定められたデータ量まで不要なテンプレートを
選別して削除する。
【００１３】これにより、略完全な認識を行うことがで
きる辞書の内容から、評価データの認識結果に基づいて
定められたデータ量内で、不要なものから削除された最
良のテンプレートを有する辞書を、試行錯誤的な手法を
用いることなく迅速に作成することができる。また、本
発明の第２の手段によれば、初期辞書作成工程において
は、認識したい各フォントの各カテゴリに対してテンプ
レートを作成し、該辞書で評価データを認識させ、認識
できない文字のテンプレートを作り辞書に追加して、評
価データに対して略完全に文字認識ができる文字認識用
文字を作成するものとしたから、確実に初期辞書を作成
することができ、結果的に認識率の高い文字認識用辞書
を作成することができる。
きる辞書の内容から、評価データの認識結果に基づいて
定められたデータ量内で、不要なものから削除された最
良のテンプレートを有する辞書を、試行錯誤的な手法を
用いることなく迅速に作成することができる。また、本
発明の第２の手段によれば、初期辞書作成工程において
は、認識したい各フォントの各カテゴリに対してテンプ
レートを作成し、該辞書で評価データを認識させ、認識
できない文字のテンプレートを作り辞書に追加して、評
価データに対して略完全に文字認識ができる文字認識用
文字を作成するものとしたから、確実に初期辞書を作成
することができ、結果的に認識率の高い文字認識用辞書
を作成することができる。
【００１４】さらに、本発明の第３の手段によれば、不
要テンプレート削除工程の第１工程において、評価デー
タを認識した際の認識の第１候補に選ばれた回数に基づ
いて削除候補を定める処理と、削除候補テンプレートを
含む辞書と、該テンプレートを含まない辞書により評価
データを認識させて削除による影響を判定する判定処理
を行い、削除による影響の小さいテンプレートから削除
するから、不要、且つ、削除による影響を受けないテン
プレートを確実に排除することができ、認識率の高い文
字認識用辞書を確実に作成することができる。
要テンプレート削除工程の第１工程において、評価デー
タを認識した際の認識の第１候補に選ばれた回数に基づ
いて削除候補を定める処理と、削除候補テンプレートを
含む辞書と、該テンプレートを含まない辞書により評価
データを認識させて削除による影響を判定する判定処理
を行い、削除による影響の小さいテンプレートから削除
するから、不要、且つ、削除による影響を受けないテン
プレートを確実に排除することができ、認識率の高い文
字認識用辞書を確実に作成することができる。
【００１５】さらに、本発明の第４の手段によれば、不
要テンプレート削除工程の第１工程において評価データ
を認識した際に認識の第１候補とならなかったテンプレ
ートを削除をするから、処理時間が短くなり、迅速に文
字認識用辞書を作成できる。さらに、本発明の第５の手
段によれば、不要テンプレート削除工程の上記第１工程
の後の第２工程において、全てのテンプレートに対し、
着目するテンプレート自身を含む辞書と含まない辞書に
より、評価データを認識させて削除による影響を判定す
る判定処理を行い、判定結果から影響の最も小さなテン
プレートを削除し、この処理を定められたデータ量にな
るまで繰り返すものとしたから、許容される辞書の容量
が小さいものであるときであって、第１工程による削除
だけでは辞書容量が未だに大きい場合でも、その都度削
除による影響が小さい順にテンプレートを削除して、適
正な順序で辞書容量を小さいものとできる。
要テンプレート削除工程の第１工程において評価データ
を認識した際に認識の第１候補とならなかったテンプレ
ートを削除をするから、処理時間が短くなり、迅速に文
字認識用辞書を作成できる。さらに、本発明の第５の手
段によれば、不要テンプレート削除工程の上記第１工程
の後の第２工程において、全てのテンプレートに対し、
着目するテンプレート自身を含む辞書と含まない辞書に
より、評価データを認識させて削除による影響を判定す
る判定処理を行い、判定結果から影響の最も小さなテン
プレートを削除し、この処理を定められたデータ量にな
るまで繰り返すものとしたから、許容される辞書の容量
が小さいものであるときであって、第１工程による削除
だけでは辞書容量が未だに大きい場合でも、その都度削
除による影響が小さい順にテンプレートを削除して、適
正な順序で辞書容量を小さいものとできる。
【００１６】また、本発明の第６の手段によれば第１工
程の後の第２工程において、全てのテンプレートに対
し、着目するテンプレート自身を含む辞書と含まない辞
書により、評価データを認識させて削除による影響を判
定する判定処理を行い、判定結果から影響の小さいテン
プレートを小さいものから順に、定められたデータ量を
超えるテンプレートを全て一度に削除するものとしたか
ら、第１工程による削除だけでは辞書容量が未だに大き
い場合でも、削除による影響が小さい順に一度にテンプ
レートを削除して、迅速に辞書容量を小さいものとでき
る。
程の後の第２工程において、全てのテンプレートに対
し、着目するテンプレート自身を含む辞書と含まない辞
書により、評価データを認識させて削除による影響を判
定する判定処理を行い、判定結果から影響の小さいテン
プレートを小さいものから順に、定められたデータ量を
超えるテンプレートを全て一度に削除するものとしたか
ら、第１工程による削除だけでは辞書容量が未だに大き
い場合でも、削除による影響が小さい順に一度にテンプ
レートを削除して、迅速に辞書容量を小さいものとでき
る。
【００１７】そして、本発明の第７の手段によれば、判
定処理は、削除による影響を数値的に表し、これに基づ
いて削除を行うから適正な判定を行うことができる。
定処理は、削除による影響を数値的に表し、これに基づ
いて削除を行うから適正な判定を行うことができる。
【００１８】
【実施例】以下本発明に係る活字文字認識用辞書の作成
方法の実施例を図面に基づいて説明する。図２乃至図３
は本実施例に係る活字文字認識用辞書の作成方法の第１
の実施例を示すものである。本実施例は上記第１乃至第
３及び第４乃至第６の手段を包含するものである。
方法の実施例を図面に基づいて説明する。図２乃至図３
は本実施例に係る活字文字認識用辞書の作成方法の第１
の実施例を示すものである。本実施例は上記第１乃至第
３及び第４乃至第６の手段を包含するものである。
【００１９】本実施例において。本辞書作成方法は図１
の点線で囲った３つの工程から成る。これは、初期辞書
作成工程（Ｓ１に相当）、及び、第１工程及び第２工程
から成る不要テンプレート削除工程（Ｓ２−１，Ｓ−２
に相当）である。初期辞書作成工程では、評価データに
対し１００％あるいはそれに近い認識能力を発揮する辞
書を作るものである。まずステップ（以下、ＳＴ）０１
において、評価データのもつ全フォントの全カテゴリに
対して１つづつテンプレートを作る。この辞書を用いて
評価データを認識させ（ＳＴ０２）、結果が１００％あ
るいはそれに近い十分な結果かどうかを判定し（ＳＴ０
３）、ＹＥＳなら初期辞書作成工程の処理を終了、ＮＯ
なら読めなかったフォントのカテゴリに対し新たにテン
プレートを作り、辞書に追加する（ＳＴ０４）。そして
ＳＴ０２に戻り、認識処理を行い１００％あるいはそれ
に近い能力を発揮する辞書ができるまで繰り返す。
の点線で囲った３つの工程から成る。これは、初期辞書
作成工程（Ｓ１に相当）、及び、第１工程及び第２工程
から成る不要テンプレート削除工程（Ｓ２−１，Ｓ−２
に相当）である。初期辞書作成工程では、評価データに
対し１００％あるいはそれに近い認識能力を発揮する辞
書を作るものである。まずステップ（以下、ＳＴ）０１
において、評価データのもつ全フォントの全カテゴリに
対して１つづつテンプレートを作る。この辞書を用いて
評価データを認識させ（ＳＴ０２）、結果が１００％あ
るいはそれに近い十分な結果かどうかを判定し（ＳＴ０
３）、ＹＥＳなら初期辞書作成工程の処理を終了、ＮＯ
なら読めなかったフォントのカテゴリに対し新たにテン
プレートを作り、辞書に追加する（ＳＴ０４）。そして
ＳＴ０２に戻り、認識処理を行い１００％あるいはそれ
に近い能力を発揮する辞書ができるまで繰り返す。
【００２０】本工程によって、辞書作成システムが十分
なメモリ容量を持っていることが前提とはなるが、テン
プレート数を増やしていけばいずれ認識率を１００％と
することができる。次に、処理は不要テンプレート削除
工程の第１工程へ移る。ここでは、削除しても影響のな
い不要なテンプレートを見つけ、削除するものである。
なメモリ容量を持っていることが前提とはなるが、テン
プレート数を増やしていけばいずれ認識率を１００％と
することができる。次に、処理は不要テンプレート削除
工程の第１工程へ移る。ここでは、削除しても影響のな
い不要なテンプレートを見つけ、削除するものである。
【００２１】まず、初期辞書作成工程で作られた辞書を
使って評価データに対し認識を行い、その結果を保存す
る（ＳＴ０５）。そしてこの結果から各テンプレートに
ついて第１候補、第２，第３…に選ばれた数などを集計
し（ＳＴ０６）、各テンプレートに必要性の高いと思わ
れる順に順番をつける（ＳＴ０７）。具体的には、ＳＴ
０６の集計結果からまず第１候補の数によって順番をつ
ける。
使って評価データに対し認識を行い、その結果を保存す
る（ＳＴ０５）。そしてこの結果から各テンプレートに
ついて第１候補、第２，第３…に選ばれた数などを集計
し（ＳＴ０６）、各テンプレートに必要性の高いと思わ
れる順に順番をつける（ＳＴ０７）。具体的には、ＳＴ
０６の集計結果からまず第１候補の数によって順番をつ
ける。
【００２２】そして、次にＳＴ０７で決まった順位に基
づき未判定のテンプレートの中から最も順位の悪いテン
プレートを選び、それを判定対象テンプレートとし（Ｓ
Ｔ０８）、この判定対象テンプレートを含む辞書で評価
データの認識を行い、その結果を保存する（ＳＴ０
９）。次に、判定対象テンプレートを含まない辞書で評
価データの認識を行い、結果を保存し（ＳＴ１０）、Ｓ
Ｔ０９とＳＴ１０の結果の集計を行い２つの辞書の認識
能力の差（即ち、そのテンプレートを削除した場合の影
響）を算出する（ＳＴ１１）。
づき未判定のテンプレートの中から最も順位の悪いテン
プレートを選び、それを判定対象テンプレートとし（Ｓ
Ｔ０８）、この判定対象テンプレートを含む辞書で評価
データの認識を行い、その結果を保存する（ＳＴ０
９）。次に、判定対象テンプレートを含まない辞書で評
価データの認識を行い、結果を保存し（ＳＴ１０）、Ｓ
Ｔ０９とＳＴ１０の結果の集計を行い２つの辞書の認識
能力の差（即ち、そのテンプレートを削除した場合の影
響）を算出する（ＳＴ１１）。
【００２３】算出方法は以下の計算式によって計算を行
う。判定対象テンプレート含む辞書と含まない辞書で評
価データを認識させた場合、前者の正解数、リジェクト
数、誤読数をそれぞれＣ１，Ｒ１，Ｅ１とし、後者のそ
れをＣ２，Ｒ２，Ｅ２とする。そして削除した場合の影
響の大きさを ＡＦ＝α（Ｃ１−Ｃ２）＋β（Ｒ２−Ｒ１）＋（Ｅ２−
Ｅ１） 注：α〜γは係数 によって計算されるＡＦと定義する。α，β，γは正
解、リジェクト、誤読のそれぞれの変化が他に比べてど
れだけ重要か示す重み付けである。本実施例では重みに
差を付けず、 α＝β＝γ＝１ とする。
う。判定対象テンプレート含む辞書と含まない辞書で評
価データを認識させた場合、前者の正解数、リジェクト
数、誤読数をそれぞれＣ１，Ｒ１，Ｅ１とし、後者のそ
れをＣ２，Ｒ２，Ｅ２とする。そして削除した場合の影
響の大きさを ＡＦ＝α（Ｃ１−Ｃ２）＋β（Ｒ２−Ｒ１）＋（Ｅ２−
Ｅ１） 注：α〜γは係数 によって計算されるＡＦと定義する。α，β，γは正
解、リジェクト、誤読のそれぞれの変化が他に比べてど
れだけ重要か示す重み付けである。本実施例では重みに
差を付けず、 α＝β＝γ＝１ とする。
【００２４】次に、ＳＴ１１で算出された削除の影響が
予め定めておいた基準を満たすかどうかを判定する（Ｓ
Ｔ１２）。基準を満たしていればテンプレートは削除可
能としてそのテンプレートを削除し（ＳＴ１３）、基準
を満たしていなければ削除不可として、未判定のテンプ
レートが残っているかどうかを調べ（ＳＴ１４）、残っ
ていればＳＴ０８へ戻り、残っていなければ次のＳＴへ
移る。これで第１工程は終了するここまでの処理が終わ
った時点で、辞書には不要なテンプレートはもう無いは
ずである。即ち、この段階で残っているテンプレート
は、どれを取っても認識能力に大きな影響があるという
ことである。もしこの時点での辞書の大きさが、製品に
載せる場合などの制限を超えていなければ、この内容を
辞書として採用し、制限を超えているなら、現在残って
いるテンプレートの中から削除を行う。
予め定めておいた基準を満たすかどうかを判定する（Ｓ
Ｔ１２）。基準を満たしていればテンプレートは削除可
能としてそのテンプレートを削除し（ＳＴ１３）、基準
を満たしていなければ削除不可として、未判定のテンプ
レートが残っているかどうかを調べ（ＳＴ１４）、残っ
ていればＳＴ０８へ戻り、残っていなければ次のＳＴへ
移る。これで第１工程は終了するここまでの処理が終わ
った時点で、辞書には不要なテンプレートはもう無いは
ずである。即ち、この段階で残っているテンプレート
は、どれを取っても認識能力に大きな影響があるという
ことである。もしこの時点での辞書の大きさが、製品に
載せる場合などの制限を超えていなければ、この内容を
辞書として採用し、制限を超えているなら、現在残って
いるテンプレートの中から削除を行う。
【００２５】よって次の第２工程では、図４に示すよう
に、現在残っているテンプレートの中から必要の度合い
が相対的に低いものを削除し、辞書の大きさ制限を満た
すようにする。まず、現在の辞書が大きさの制限を満た
しているかどうかを判定し、満たしている処理を終了さ
せ、満たしていないなら次の処理へ移る（ＳＴ１５）。
に、現在残っているテンプレートの中から必要の度合い
が相対的に低いものを削除し、辞書の大きさ制限を満た
すようにする。まず、現在の辞書が大きさの制限を満た
しているかどうかを判定し、満たしている処理を終了さ
せ、満たしていないなら次の処理へ移る（ＳＴ１５）。
【００２６】次に、ＳＴ０８のように判定対象テンプレ
ートの決定を行う（ＳＴ１６）。ただし、ここではＳＴ
０７の順位に従わなくてもよい。さらに、それぞれＳＴ
０９、ＳＴ１０と同様に判定対象テンプレートを含む辞
書と含まない辞書評価データの認識を行い、その結果を
保存する（ＳＴ１７、ＳＴ１８）。次に、ＳＴ１１と同
様に、ＳＴ１７、ＳＴ１８の結果を集計し、削除の影響
を算出し、保存する（ＳＴ１９）。
ートの決定を行う（ＳＴ１６）。ただし、ここではＳＴ
０７の順位に従わなくてもよい。さらに、それぞれＳＴ
０９、ＳＴ１０と同様に判定対象テンプレートを含む辞
書と含まない辞書評価データの認識を行い、その結果を
保存する（ＳＴ１７、ＳＴ１８）。次に、ＳＴ１１と同
様に、ＳＴ１７、ＳＴ１８の結果を集計し、削除の影響
を算出し、保存する（ＳＴ１９）。
【００２７】そして、未判定のテンプレートが残ってい
るかどうか調べ（ＳＴ２０）、残っていればＳＴ１６に
もどり、残っていなければ次へ移る。次に、各テンプレ
ートについて、ＳＴ１９で算出された値を参考にして、
最も影響の小さいテンプレートを選びだし、（ＳＴ２
１）、ＳＴ２１で選ばれたテンプレートを削除し（ＳＴ
２２）、ＳＴ１５へ戻り、これらの処理（ＳＴ１６〜Ｓ
Ｔ２２）を辞書の大きさが条件を満たすまで繰り返す。
るかどうか調べ（ＳＴ２０）、残っていればＳＴ１６に
もどり、残っていなければ次へ移る。次に、各テンプレ
ートについて、ＳＴ１９で算出された値を参考にして、
最も影響の小さいテンプレートを選びだし、（ＳＴ２
１）、ＳＴ２１で選ばれたテンプレートを削除し（ＳＴ
２２）、ＳＴ１５へ戻り、これらの処理（ＳＴ１６〜Ｓ
Ｔ２２）を辞書の大きさが条件を満たすまで繰り返す。
【００２８】従って、本実施例によれば、確実に文字認
識において使用頻度が低く、且つ、削除されても影響が
低い順に不要なテンプレートを削除することができ、確
実に文字認識用辞書を作成することができる。そして、
この際、削除の影響を数値的に表示して判定を行うこと
ができるため、適正な判定を行うことができる。次に、
本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の第２の実
施例を説明する。
識において使用頻度が低く、且つ、削除されても影響が
低い順に不要なテンプレートを削除することができ、確
実に文字認識用辞書を作成することができる。そして、
この際、削除の影響を数値的に表示して判定を行うこと
ができるため、適正な判定を行うことができる。次に、
本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の第２の実
施例を説明する。
【００２９】本実施例は、上述した第４の手段に相当す
るものである。本実施例は上述した第１の実施例のＳＴ
０７とＳＴ０８の間に図５に示すように、ＳＴ２３を入
れたものである。この、ＳＴ２３では、第１候補の数が
０個のテンプレートを、判定処理を行うことなく全て削
除する。第１候補として１度も選ばれなかったテンプレ
ートは削除しても影響がほとんど無いであろうから、短
い処理時間で文字認識用辞書を作成する必要がある時に
は有効である。
るものである。本実施例は上述した第１の実施例のＳＴ
０７とＳＴ０８の間に図５に示すように、ＳＴ２３を入
れたものである。この、ＳＴ２３では、第１候補の数が
０個のテンプレートを、判定処理を行うことなく全て削
除する。第１候補として１度も選ばれなかったテンプレ
ートは削除しても影響がほとんど無いであろうから、短
い処理時間で文字認識用辞書を作成する必要がある時に
は有効である。
【００３０】次に、本発明に係る活字文字認識用辞書の
作成方法の第３の実施例を説明する。本実施例は、上述
した第６の手段に相当するものである。本実施例は、図
６に示すように、上述した第１の実施例のＳＴ２１とＳ
Ｔ２２の代わりに、それぞれＳＴ２４とＳＴ２５を用い
るものである。ＳＴ２４では、辞書の大きさの制限と、
現在の辞書の大きさから削除しなければならないテンプ
レート数を計算する。ＳＴ２５では、各テンプレートに
ついての削除した場合の影響が相対的に最も小さいもの
から順に、ＳＴ２４で求めた数だけ削除を行う。
作成方法の第３の実施例を説明する。本実施例は、上述
した第６の手段に相当するものである。本実施例は、図
６に示すように、上述した第１の実施例のＳＴ２１とＳ
Ｔ２２の代わりに、それぞれＳＴ２４とＳＴ２５を用い
るものである。ＳＴ２４では、辞書の大きさの制限と、
現在の辞書の大きさから削除しなければならないテンプ
レート数を計算する。ＳＴ２５では、各テンプレートに
ついての削除した場合の影響が相対的に最も小さいもの
から順に、ＳＴ２４で求めた数だけ削除を行う。
【００３１】第１の実施例では、全テンプレートについ
ての削除の影響を調べてその中から１個だけ削除し、ま
だ削除が必要な時には再度全テンプレートについて削除
の影響を調べなおすが、本実施例では、１回だけ全テン
プレートの削除の影響を調べてその中から悪い順に一括
して削除してしまうものである。従って本実施例によれ
ば、第２の実施例と同様に短い処理時間で文字認識用辞
書を作成する必要がある時には有効である。
ての削除の影響を調べてその中から１個だけ削除し、ま
だ削除が必要な時には再度全テンプレートについて削除
の影響を調べなおすが、本実施例では、１回だけ全テン
プレートの削除の影響を調べてその中から悪い順に一括
して削除してしまうものである。従って本実施例によれ
ば、第２の実施例と同様に短い処理時間で文字認識用辞
書を作成する必要がある時には有効である。
【００３２】尚、上記の説明では、第１乃至第３の実施
例を別個に説明したが、本発明では必要に応じて、これ
らの実施例を組み合わせて文字認識用辞書の作成を行う
ことができる。
例を別個に説明したが、本発明では必要に応じて、これ
らの実施例を組み合わせて文字認識用辞書の作成を行う
ことができる。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
活字文字認識用辞書の作成方法を、認識させたい各フォ
ントの各カテゴリに対してテンプレートを有して、略完
全に文字認識ができる文字認識用辞書を作成する初期辞
書作成工程と、当該作成した辞書を用いて文字認識装置
で、評価データを認識させて、その結果に基づいて、定
められたデータ量まで不要なテンプレートを選別して削
除する不要テンプレート削除工程とから構成したから、
略完全に活字文字を認識することができる初期辞書か
ら、データ容量に応じて順次認識率の低い順にテンプレ
ートが削除されて、辞書が確定するから、限られたデー
タ量内において最良の文字認識を行うことができる活字
文字認識用辞書を、試行錯誤的でなく効率よく作成する
ことができるという効果を奏する。
活字文字認識用辞書の作成方法を、認識させたい各フォ
ントの各カテゴリに対してテンプレートを有して、略完
全に文字認識ができる文字認識用辞書を作成する初期辞
書作成工程と、当該作成した辞書を用いて文字認識装置
で、評価データを認識させて、その結果に基づいて、定
められたデータ量まで不要なテンプレートを選別して削
除する不要テンプレート削除工程とから構成したから、
略完全に活字文字を認識することができる初期辞書か
ら、データ容量に応じて順次認識率の低い順にテンプレ
ートが削除されて、辞書が確定するから、限られたデー
タ量内において最良の文字認識を行うことができる活字
文字認識用辞書を、試行錯誤的でなく効率よく作成する
ことができるという効果を奏する。
【図１】本発明の原理を示す図である。
【図２】本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の
第１の実施例を示すフローチャートである。
第１の実施例を示すフローチャートである。
【図３】本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の
第１の実施例を示すフローチャートである。
第１の実施例を示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の
第１の実施例を示すフローチャートである。
第１の実施例を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の
第２の実施例を示すフローチャートである。
第２の実施例を示すフローチャートである。
【図６】本発明に係る活字文字認識用辞書の作成方法の
第３の実施例を示すフローチャートである。
第３の実施例を示すフローチャートである。
Ｓ１ 初期辞書作成工程 Ｓ２ 不要テンプレート削除工程 Ｓ２−１ 第１工程 Ｓ２−２ 第２工程
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/68 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (6)
- 【請求項１】 予め定められたデータ量であって、複数
フォントの活字文字の認識を行う、文字認識装置のため
の活字文字認識用辞書の作成方法において、 認識させたい各フォントの各カテゴリに対するテンプレ
ートを有して、略完全に文字認識ができる文字認識用辞
書を作成する初期辞書作成工程（Ｓ１）と、 当該作成した辞書を用いて文字認識装置で、評価データ
を認識した際の認識候補に選ばれた回数に基づいて削除
候補を定め、削除候補テンプレートを含む辞書、該テン
プレートを含まない辞書により評価データを認識させて
２つの辞書の認識能力の差を算出して削除による影響を
判定する判定処理を行い、削除による影響の小さいテン
プレートから削除する不要テンプレート削除工程（Ｓ
２）と、 からなることを特徴とする活字文字認識用辞書の作成方
法。 - 【請求項２】 上記初期辞書作成工程（Ｓ１）は、認識
したい各フォントの各カテゴリに対してテンプレートを
作成し、該辞書で評価データを認識させ、認識できない
文字のテンプレートを作り辞書に追加して、評価データ
に対して略完全に文字認識ができる文字認識用文字を作
成することを特徴とする請求項１記載の活字文字認識用
辞書の作成方法。 - 【請求項３】 上記不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、評価データを認識した際に認識の第１候補とならな
かったテンプレートを削除候補とすることを特徴とする
請求項１または請求項２記載の活字文字認識用辞書の作
成方法。 - 【請求項４】 上記不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、テンプレートを削除する際に、定められたデータ量
になるまでテンプレートの削除を繰り返すことを特徴と
する請求項１乃至請求項３の何れかに記載の活字文字認
識用辞書の作成方法。 - 【請求項５】 上記不要テンプレート削除工程（Ｓ２）
は、テンプレートを削除する際に、削除による影響の小
さいテンプレートから順に、定められたデータ量を超え
るテンプレートをすべて一度に削除することを特徴とす
る請求項１乃至請求項３の何れかに記載の活字文字認識
用辞書の作成方法。 - 【請求項６】 上記判定処理は、判定対象テンプレート
を含む辞書と含まない辞書で評価データを認識させた場
合、前者の正解数、リジェクト数、誤読数を それぞれＣ
１，Ｒ１，Ｅ１とし、後者のそれをＣ２，Ｒ２，Ｅ２、
α、β、γを定数とし削除の影響をＡＦとしたとき、 ＡＦ＝α（Ｃ１−Ｃ２）＋β（Ｒ２−Ｒ１）＋γ（Ｅ２−Ｅ１） で定まるＡＦが大きい順に影響も大きいとする請求項
１、請求項２、請求項４または請求項５に 記載の活字文
字認識用辞書の作成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21634693A JP3249654B2 (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 活字文字認識用辞書の作成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21634693A JP3249654B2 (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 活字文字認識用辞書の作成方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0765128A JPH0765128A (ja) | 1995-03-10 |
| JP3249654B2 true JP3249654B2 (ja) | 2002-01-21 |
Family
ID=16687117
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21634693A Expired - Fee Related JP3249654B2 (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 活字文字認識用辞書の作成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3249654B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE38254E1 (en) | 1995-10-30 | 2003-09-16 | Tokyo Ohka Kogyo Co., Ltd. | Positive resist composition |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5319726B2 (ja) * | 2011-04-14 | 2013-10-16 | 株式会社東芝 | パターン選択装置、パターン選択方法、およびプログラム |
-
1993
- 1993-08-31 JP JP21634693A patent/JP3249654B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE38254E1 (en) | 1995-10-30 | 2003-09-16 | Tokyo Ohka Kogyo Co., Ltd. | Positive resist composition |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0765128A (ja) | 1995-03-10 |
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