JP5020513B2 - パターン認識装置、パターン認識方法、パターン認識プログラム、および記録媒体 - Google Patents
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認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出手段と、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出手段と、
前記認識対象パターンを、前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、最大の前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンであると認識するパターン認識手段とを備えていることを特徴としている。
認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置が実行するパターン認識方法であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出ステップと、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出ステップと、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出ステップと、
前記認識対象パターンを、前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、最大の前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンであると認識するパターン認識ステップとを含んでいることを特徴としている。
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた数の、より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、前記上位成分以外の成分を下位成分として抽出する下位成分抽出手段と、
前記候補パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記下位成分と対応する前記辞書成分に、前記下位成分を乗算することによって、前記下位成分ごとの下位成分乗算値を算出する下位成分乗算値算出手段と、
前記下位成分ごとに算出された前記下位成分乗算値をすべて加算することによって、前記候補パターンごとの下位成分加算値を算出する下位成分加算値算出手段と、
前記下位成分加算値算出手段が算出した前記下位成分加算値と、前記上位成分類似度算出手段が算出した前記上位成分類似度を加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの全成分類似度を算出する全成分類似度算出手段とをさらに備え、
前記パターン認識手段は、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記全成分類似度のうち、最大の前記全成分類似度に対応する前記候補パターンであると認識することが好ましい。
互いに異なり、かつ前記辞書特徴ベクトルとも異なる、前記辞書パターンを表す関連辞書特徴ベクトルが、前記辞書パターンごとに同じ数だけあらかじめ用意されており、
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた数の、より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記候補パターンを表す前記関連辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記入力特徴ベクトルを構成する前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの関連乗算値を算出する関連乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記関連乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの関連上位成分類似度を、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出する関連上位成分類似度算出手段と、
前記上位成分類似度に、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出された前記関連上位成分類似度をすべて加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの詳細類似度を算出する詳細類似度算出手段とをさらに備えており、
前記パターン認識手段は、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記詳細類似度のうち、最大の前記詳細類似度に対応する前記候補パターンであると認識することが好ましい。
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた閾値より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、前記上位成分以外の成分を下位成分として抽出する下位成分抽出手段と、
前記候補パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記下位成分と対応する前記辞書成分に、前記下位成分を乗算することによって、前記下位成分ごとの下位成分乗算値を算出する下位成分乗算値算出手段と、
前記下位成分ごとに算出された前記下位成分乗算値をすべて加算することによって、前記候補パターンごとの下位成分加算値を算出する下位成分加算値算出手段と、
前記下位成分加算値算出手段が算出した前記下位成分加算値と、前記上位成分類似度算出手段が算出した前記上位成分類似度を加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの全成分類似度を算出する全成分類似度算出手段とをさらに備え、
前記パターン認識手段は、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記全成分類似度のうち、最大の前記全成分類似度に対応する前記候補パターンであると認識することが好ましい。
互いに異なり、かつ前記辞書特徴ベクトルとも異なる、前記辞書パターンを表す関連辞書特徴ベクトルが、前記辞書パターンごとに同じ数だけあらかじめ用意されており、
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた閾値より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記候補パターンを表す前記関連辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記入力特徴ベクトルを構成する前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの関連乗算値を算出する関連乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記関連乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの関連上位成分類似度を、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出する関連上位成分類似度算出手段と、
前記上位成分類似度に、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出された前記関連上位成分類似度をすべて加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの詳細類似度を算出する詳細類似度算出手段とをさらに備えており、
前記パターン認識手段は、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記詳細類似度のうち、最大の前記詳細類似度に対応する前記候補パターンであると認識することが好ましい。
前記閾値は、前記辞書パターンごとに個別に設定されていることが好ましい。
前記上位成分抽出手段が抽出する前記上位成分の数を、前記入力特徴ベクトルを構成する前記成分に基づいて算出する上位成分抽出数算出手段をさらに備えていることが好ましい。
前記乗算値算出手段は、前記上位成分を、値の大きい成分から順に、前記上位成分があらかじめ定められた閾値を上回る場合に、対応する前記辞書成分と乗算して前記乗算値を算出し、
前記上位成分類似度算出手段は、前記乗算値を順に加算することによって、前記上位成分類似度を算出することが好ましい。
はじめに、本発明に係る文字認識装置1(パターン認識装置)の構成について、図1を参照して説明する。図1は、本発明に係る文字認識装置1の要部構成を表すブロック図である。
、メモリ109と、ハードディスク110と、出力処理部111と、出力部112とを備えている。さらに、ハードディスク110は、辞書113と並べ替え情報114を記憶している。
文字認識装置1におけるマッチング処理の概要について、以下に説明する。まず、ユーザが、スキャナー部102を介して、原稿などから文字を入力する。次に、読み取り部103は、ユーザが入力した文字を画像として読み取る。次に、切り出し部104は、画像として読み取られた文字を、文字パターン(認識対象パターン)として矩形に切り出す。
マッチング部107および詳細マッチング部108が処理を開始する前に、ベクトル成分並べ替え部106は、入力特徴ベクトルの成分を降順に並べ替える。そこで以下に、図4を用いて、入力特徴ベクトルの並べ替えについて説明する。
なお、これまで説明した、ベクトル成分並べ替え部106が、入力特徴ベクトルの成分をその大きさの降順に並べ替えることによりマッチング処理を高速化する手法と同様に、辞書特徴ベクトルの成分をその大きさの降順に並び替えることによってマッチング処理を高速化することも可能である。その場合、ベクトル成分並べ替え部106は、辞書特徴ベクトルの成分について並べ替え情報テーブル400を生成するが、並べ替え情報テーブル400は、辞書登録文字の個数分(ここではN個)必要である。
図2は、文字認識装置1が文字を認識するための処理の流れを表すフローチャートである。まず、読み取り部103が、スキャナー102を介して、ユーザが入力した原稿などの文字画像を読み込む(ステップS201)。次に、切り出し部104が、読み取り部103に読み込まれた文字画像から、文字パターンを切り出す(ステップS202)。そして、特徴抽出部105は、切り出し部104が切り出した文字パターンをメッシュ領域に分割し、入力特徴ベクトルを抽出する(ステップS203)。
図5から図8を用いて、マッチング部107が、特徴ベクトルのすべての成分を演算の対象として類似度を算出する場合のイメージについて説明する。
図13は、図2で示した文字認識装置1が文字を認識するための処理の流れにおいて、詳細マッチングの対象としない文字を類似度の値で区別するための処理を追加したフローチャートである。図13のステップS1301からステップS1310は、図2のステップS201からステップS210と同様の処理内容であり説明は省略する。
図14は、図2で示した文字認識装置1が文字を認識するための処理の流れにおいて、類似度を算出する演算の対象とする特徴ベクトルの成分の数を入力特徴ベクトルの特性に基づいて算出するための処理を追加したフローチャートである。
(例2)入力特徴ベクトルの成分の中で、((Vmax+Vmin)÷2)以上の値を有する成分の数
(例3)入力特徴ベクトルの成分の中で、(Vavr+(Vmax−Vavr)÷2)以上の値を有する成分の数
図14のステップS1406からステップS1416は、図2のステップS205からステップS215と同様の処理内容であり説明は省略する。
図15は、図2で示した文字認識装置1が文字を認識するための処理の流れにおいて、類似度を算出する演算の対象としない特徴ベクトルの成分を、閾値により除外する処理を追加したフローチャートである。図15のステップS1501からステップS1504は、図2のステップS201からステップS204と同様の処理内容であり説明は省略する。
図16は、図2で示した文字認識装置1が文字を認識するための処理の流れにおける詳細マッチングについてのフローチャートである。
なお、本発明を、以下のように表現することも可能である。
入力特徴ベクトルと予め記録されている複数カテゴリーの辞書特徴ベクトルとを比較するパターン照合装置において、入力特徴ベクトルの各要素を並べ変える手段と、並べ替え情報を記憶するテーブルとを持ち、入力特徴ベクトルの各要素と各カテゴリーの辞書特徴ベクトルとを上記テーブルに記載された情報に基づいて照合し、入力特徴ベクトルと各カテゴリーの辞書特徴ベクトルとの類似度を求めるパターン照合装置で、並び替えられた入力特徴ベクトルの上位m個の要素について辞書の全カテゴリーについて類似度を求め、求めた類似度の上位P個のみ詳細にマッチング処理を行うことを特徴とするパターン照合装置。
入力特徴ベクトルと予め記録されている複数カテゴリーの辞書特徴ベクトルとを比較するパターン照合装置において、入力特徴ベクトルの各要素を並べ変える手段と、並べ替え情報を記憶するテーブルとを持ち、入力特徴ベクトルの各要素と各カテゴリーの辞書特徴ベクトルとを上記テーブルに記載された情報に基づいて照合し、入力特徴ベクトルと各カテゴリーの辞書特徴ベクトルとの類似度を求めるパターン照合装置で、並び替えられた入力特徴ベクトルの上位m個の要素について辞書の全カテゴリーについて類似度を求め、求めた類似度がある閾値以下ならばそのカテゴリーについては候補ではないとして詳細なマッチング処理をしないことを特徴とするパターン照合装置。
類似度の閾値を辞書カテゴリー毎に持つことを特徴とする第2の構成に記載のパターン照合装置。
入力特徴ベクトルの特性から演算を行う要素数を設定する手段を持ち、入力特徴ベクトルにより演算を行う要素数の変更が可能なことを特徴とする第1の構成または第2の構成に記載のパターン照合装置。
入力特徴ベクトルと各カテゴリーの辞書特徴ベクトルとのマッチング処理において、並べ替えた入力特徴ベクトルの要素がある閾値を下回った時点で、累積されている類似度をそのカテゴリーとの類似度として採用することを特徴とする第1の構成または第2の構成に記載のパターン照合装置。
最後に、文字認識装置に含まれている各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成すればよい。または、次のように、CPU(Central Processing Unit)を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
102 スキャナー
103 読み取り部
104 切り出し部
105 特徴抽出部
106 ベクトル成分並べ替え部(上位成分抽出手段)
107 マッチング部(乗算値算出手段、上位成分類似度算出手段、パターン認識手段、候補パターン抽出手段、下位成分抽出手段、下位成分乗算値算出手段、下位成分加算値算出手段、上位成分抽出数算出手段)
108 詳細マッチング部(全成分類似度算出手段、関連乗算値算出手段、関連上位成分類似度算出手段、詳細類似度算出手段)
109 メモリ
110 ハードディスク
111 出力処理部
112 出力部
113 辞書
114 並べ替え情報
Claims (9)
- 認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出手段と、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出手段と、
前記認識対象パターンを、前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、最大の前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンであると認識するパターン認識手段と、
前記上位成分抽出手段が抽出する前記上位成分の数を、前記入力特徴ベクトルを構成する前記成分に基づいて算出する上位成分抽出数算出手段と
を備えていることを特徴とするパターン認識装置。 - 認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出手段と、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出手段と、
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた数の、より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、前記上位成分以外の成分を下位成分として抽出する下位成分抽出手段と、
前記候補パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記下位成分と対応する前記辞書成分に、前記下位成分を乗算することによって、前記下位成分ごとの下位成分乗算値を算出する下位成分乗算値算出手段と、
前記下位成分ごとに算出された前記下位成分乗算値をすべて加算することによって、前記候補パターンごとの下位成分加算値を算出する下位成分加算値算出手段と、
前記下位成分加算値算出手段が算出した前記下位成分加算値と、前記上位成分類似度算出手段が算出した前記上位成分類似度を加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの全成分類似度を算出する全成分類似度算出手段と、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記全成分類似度のうち、最大の前記全成分類似度に対応する前記候補パターンであると認識するパターン認識手段と、
前記上位成分抽出手段が抽出する前記上位成分の数を、前記入力特徴ベクトルを構成する前記成分に基づいて算出する上位成分抽出数算出手段と
を備えていることを特徴とするパターン認識装置。 - 認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出手段と、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出手段とを備えており、
互いに異なり、かつ前記辞書特徴ベクトルとも異なる、前記辞書パターンを表す関連辞書特徴ベクトルが、前記辞書パターンごとに同じ数だけあらかじめ用意されており、
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた数の、より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記候補パターンを表す前記関連辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記入力特徴ベクトルを構成する前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの関連乗算値を算出する関連乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記関連乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの関連上位成分類似度を、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出する関連上位成分類似度算出手段と、
前記上位成分類似度に、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出された前記関連上位成分類似度をすべて加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの詳細類似度を算出する詳細類似度算出手段と、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記詳細類似度のうち、最大の前記詳細類似度に対応する前記候補パターンであると認識するパターン認識手段とをさらに備えていることを特徴とするパターン認識装置。 - 認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出手段と、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出手段と、
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた閾値より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、前記上位成分以外の成分を下位成分として抽出する下位成分抽出手段と、
前記候補パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記下位成分と対応する前記辞書成分に、前記下位成分を乗算することによって、前記下位成分ごとの下位成分乗算値を算出する下位成分乗算値算出手段と、
前記下位成分ごとに算出された前記下位成分乗算値をすべて加算することによって、前記候補パターンごとの下位成分加算値を算出する下位成分加算値算出手段と、
前記下位成分加算値算出手段が算出した前記下位成分加算値と、前記上位成分類似度算出手段が算出した前記上位成分類似度を加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの全成分類似度を算出する全成分類似度算出手段と、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記全成分類似度のうち、最大の前記全成分類似度に対応する前記候補パターンであると認識するパターン認識手段とを備えており、
前記閾値は、前記辞書パターンごとに個別に設定されている
ことを特徴とするパターン認識装置。 - 認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出手段と、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出手段とを備えており、
互いに異なり、かつ前記辞書特徴ベクトルとも異なる、前記辞書パターンを表す関連辞書特徴ベクトルが、前記辞書パターンごとに同じ数だけあらかじめ用意されており、
前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、あらかじめ定められた閾値より大きい前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンを、候補パターンとして抽出する候補パターン抽出手段と、
前記候補パターンを表す前記関連辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記入力特徴ベクトルを構成する前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの関連乗算値を算出する関連乗算値算出手段と、
前記上位成分について算出された前記関連乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの関連上位成分類似度を、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出する関連上位成分類似度算出手段と、
前記上位成分類似度に、前記関連辞書特徴ベクトルごとに算出された前記関連上位成分類似度をすべて加算することによって、前記候補パターンごとに、前記認識対象パターンと前記候補パターンとの詳細類似度を算出する詳細類似度算出手段と、
前記認識対象パターンを、前記候補パターンごとに算出された前記詳細類似度のうち、最大の前記詳細類似度に対応する前記候補パターンであると認識するパターン認識手段とをさらに備えていることを特徴とするパターン認識装置。 - 前記乗算値算出手段は、前記上位成分を、値の大きい成分から順に、前記上位成分があらかじめ定められた閾値を上回る場合に、対応する前記辞書成分と乗算して前記乗算値を算出し、
前記上位成分類似度算出手段は、前記乗算値を順に加算することによって、前記上位成分類似度を算出することを特徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。 - 認識対象パターンを、複数の異なる辞書パターンのいずれかであると認識するパターン認識装置が実行するパターン認識方法であって、
前記認識対象パターンを表す入力特徴ベクトルを構成する複数の成分のうち、あらかじめ定められた数の、より値の大きい成分を、上位成分として抽出する上位成分抽出ステップと、
前記辞書パターンを表す辞書特徴ベクトルを構成する複数の辞書成分のうち、前記上位成分と対応する前記辞書成分に、前記上位成分を乗算することによって、前記上位成分ごとの乗算値を算出する乗算値算出ステップと、
前記上位成分について算出された前記乗算値のみを加算することによって、前記認識対象パターンと前記辞書パターンとの上位成分類似度を、前記辞書パターンごとに算出する上位成分類似度算出ステップと、
前記認識対象パターンを、前記辞書パターンごとに算出された前記上位成分類似度のうち、最大の前記上位成分類似度に対応する前記辞書パターンであると認識するパターン認識ステップと、
前記上位成分抽出ステップにて抽出される前記上位成分の数を、前記入力特徴ベクトルを構成する前記成分に基づいて算出する上位成分抽出数算出ステップと
を含んでいることを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項1から6のいずれか1項に記載のパターン認識装置を動作させるパターン認識プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのパターン認識プログラム。
- 請求項8に記載のパターン認識プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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