JPH0142028B2 - - Google Patents
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- JPH0142028B2 JPH0142028B2 JP58095132A JP9513283A JPH0142028B2 JP H0142028 B2 JPH0142028 B2 JP H0142028B2 JP 58095132 A JP58095132 A JP 58095132A JP 9513283 A JP9513283 A JP 9513283A JP H0142028 B2 JPH0142028 B2 JP H0142028B2
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
- G06F18/24323—Tree-organised classifiers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
本発明はドツト・マトリツクスの文字を適応的
方法及び装置によつて符号ベクトル形に変化させ
る方法に関する。 〔背景技法〕 1974年11月刊23 IEEE Transactionsの第1174
〜79頁のAscher等著の論文はフアクシミリ転送
もしくは記憶のために光学的に走査文書を圧縮す
るための機械で具体化可能な適応性パターン一致
法を開示している。この点に関して、Ascherは
内蔵プログラム制御機械を使用し、類似のクラス
を形成しクラスの原型を誘導し、流れの各文字を
最も近いクラスの原型として符号化する事によつ
て圧縮を達成している。 この方法ではデイジタル像はドツト・パターン
領域、即ち黒−白ペルの副配列体に分割される。
パターンはハミング距離の如き類似性の基準に従
つて順次に分類されている。クラスの中に入れら
れる第１のパターンがクラスの原型として登録さ
れる。この過程が続くにつれ、各新しい分類パタ
ーンはこの点迄に累積された原型と比較される。
もしこのパターンが原型のどれかと一致すれば、
全パターンでなくクラス・インデツクスが出力デ
ータ流れ中に記録される。これによつて圧縮比が
増大される。 一致が発見されない場合には、分割された全パ
ターンが出力の流れの中に記録され、このパター
ンは新しいパターン及び有効な集合の中に加えら
れる原型を形成するのに使用される。 1980年３月刊のVol.22IBM Tech.Disclosure
Bulletin、第4429頁のGoddard著の論文は計算機
を使用して実行されるトリー認識、これに続くテ
ンプレート比較を開示している。即ち、入力パタ
ーンはライブラリ中の文字をトリー状に探索する
事によつて同定されている。探索出力は入力文字
の仮の同定である。次いで原文字は探索によつて
提示された原型と比較される。もし２つの文字が
或る安全な距離内で一致すると同定が確定され
る。 1979年８月刊のVol.22IBM Technical
Disclosure Bulletin、第1189〜90頁のCasey著の
論文はOCRアルゴリズムと共に使用される決定
トリーを構成するための計算機で具体化される方
法を開示している。この方法は各文字のための絵
素（ペル）統計の評価を含み、OCR決定トリー
の変更はこの統計を使用している。ペルは２つの
色値、即ち黒もしくは白のいずれか一方を占めて
いる。 上述の技法の欠点は一致を見出するの多数の原
型を使用して大部分のパターンがペル毎に比較さ
れる点にある。従つてかなりの計算時間が必要と
され、情報源と情報シンク間に速度の一致が必要
とされる場合にはかなりのバツフア動作が必要と
される。 〔本発明の説明〕 本発明は走査され、閾値によつて区別され、分
割される文書から得られる様な光学文字認識
（OCR）プロセスに適合する。さらに具体的に
は、本発明は印加される順に、各区別可能な入力
文字のペル配列体パターンに一意的なインデツク
ス番号を適応的に割当てられる、機械で具体化さ
れる方法に関する。パターン自身でなくインデツ
クス番号（符号化ベクトル）の系列を使用して転
送もしくは記憶の目的のための情報圧縮が達成さ
れる。 本発明は「信頼できるペル」なる用語を使用す
る。信頼できるペルとはその近隣のペルのすべて
が同一色値を有するペルである。信頼できるペル
は白色もしくは黒色のいずれかである。 相次ぐ入力文字ペル配列体パターンに対してイ
ンデツクス番号を適応的に割当てるための本発明
の機械で具体化可能な方法では、最初の入力パタ
ーンがパターンのライブラリと決定トリ―の両方
を初期設定するのに使用される。決定トリーの葉
ノードがパターンに割当てられるインデツクス番
号である。 第２及びその後の入力PEL配列体パターンに
関しては、本発明はライブラリ・パターンの１つ
として入力パターンを分類し、この分類を検証
し、一致した場合にはインデツクス番号を発生
し、一致しない場合にはこのパターンをライブラ
リに加え、インデツクス番号を割当て、更に決定
トリーを拡張する段階を使用する。 入力パターンを分類する段階はそのノードがペ
ルの配列体中での位置を同定する決定トリーを使
用する。各ベルの色値は葉のノードに遭遇する
迄、根−葉のノード方向に後続のノードへの分岐
を生ずる。分類の検証は分類ライブラリ及び入力
パターン間の重畳比較により、重み付けられたペ
ル色値の差が予定の相関の範囲内もしくは外にあ
るかを決定する事によつて行われる。上述の如
く、比較の結果が相関の範囲内にある事がわかる
と、インデツクス番号が発生され、次の入力パタ
ーンが処理される。 比較の結果が相関の範囲外にある事がわかる
と、新しいパターンがライブラリに加えられる。
同様に信頼できるペル配列体が入力パターンから
形成される。この時点で、挿入点が同定され、文
字の信頼できるペル配列体からノード副ネツトワ
ークが形成され、この副ネツトワークを挿入点で
トリーに結合する事によつて決定トリーが拡張さ
れる。挿入点は対応する入力パターンの位置にお
いて信頼できないペルを指定する様に分類中に遭
遇する最初のノードとして同定されるものであ
る。 この後に、プロセスは分類段階に戻る。 決定トリー・ネツトワークは１つのパターンが
ライブラリに加えられる毎に単一のノートだけで
修正される。信頼できるペルが問題となるのは決
定トリーの更新の場合だけである。これに関連し
て、入力文字がトリーに沿つて処理される時に、
根から端末ノードへの経路は入力パターンと信頼
できるペル間に色値の一致が存在して葉ノードに
関連してクラス即ちパターンが決定され、不一致
の場合には他のクラスの各々が決定されるという
動作に導く。 従来の技術はトリーによつて選択されるライブ
ラリと入力パターン間の不一致に基いてトリーを
拡張する段階を開示していない。更にトリー認識
は統計的符号の特徴付け以外の重み付けられた属
性に基いている。トリー認識はいくつかの利点を
有する。先ず極めて複雑な高速符号化を必要とし
ない。第２にソース記号統計が静的なものもしく
は動的なものであるにかかわらず動作可能であ
る。本発明の方法は新しい文字の外見を取入れる
ために単に副トリー（副ネツトワーク）を成長さ
せるだけである。 〔好ましい実施例及び工業的応用の説明〕 〔設計上の仮定〕 本発明は幾つかの仮定に基いている。第１に同
じ型のフオント中の同一ペル配列体の文字の例
は、文字の端においてのみ著しい差を示す。これ
により同一文字の誤分類が制限される。第２に、
区別可能なパターン間の信頼できるペルは少なく
共１ペル異なつているので、トリーの如き決定ネ
ツトワークもしくはグラフはパターンを一意的に
表わしている。第３に、少なく共３つのペルの平
均ストローク幅が得られる場合にはパターンの比
較の目的にとつて、常に最小の解像力が得られ
る。この最小の値が信頼できるペルを生ずるのに
必要である。解像力は常に増大するので、この事
は１つ以上のペル変化に遭遇する迄、判別子とし
て信頼できるペルの使用を可能としている。 〔ペル及び信頼できるペル配列体〕 ここで第１表を参照するに、入力パターン及び
その信頼できるペル配列体のビツト表示が示され
ている。信頼できるペルは連続する近隣のすべて
が同一の色値を有する場合に存在する事を想起さ
れたい。左側の１及び０の入力パターンは文字
“１”を定義する。信頼できるペルの決定のため
には、入力パターンは白ペルによつて全体が取巻
かれていると考えられる。 入力パターン配列体において「１」は黒ペルを
表わし「０」は白ペルを表わす。これに対し、右
側の配列体においては、１が信頼できるペルを示
し、０はいわゆる灰色のペル（信頼できないペ
ル）を示している。信頼できるペルの存在を決定
するにあたつて、入力パターンにおける行２、列
７にある黒ペルが他の黒ペルによつて取巻かれて
いることに注意されたい。従つてこのペルは右手
の信頼できるペル配列体にある対応する位置の１
によつて表わされている。更に入力パターンにお
ける行９、列３にある白ペルは白ペルによつて取
囲まれている事に注意されたい。このペルは右手
の配列体の同一位置中の対応する１によつて表わ
されている。灰色のペルの大部分は画定的な端に
おいて現われる。これ等は右手の配列体の対応す
る位置における０によつて表わされている。
方法及び装置によつて符号ベクトル形に変化させ
る方法に関する。 〔背景技法〕 1974年11月刊23 IEEE Transactionsの第1174
〜79頁のAscher等著の論文はフアクシミリ転送
もしくは記憶のために光学的に走査文書を圧縮す
るための機械で具体化可能な適応性パターン一致
法を開示している。この点に関して、Ascherは
内蔵プログラム制御機械を使用し、類似のクラス
を形成しクラスの原型を誘導し、流れの各文字を
最も近いクラスの原型として符号化する事によつ
て圧縮を達成している。 この方法ではデイジタル像はドツト・パターン
領域、即ち黒−白ペルの副配列体に分割される。
パターンはハミング距離の如き類似性の基準に従
つて順次に分類されている。クラスの中に入れら
れる第１のパターンがクラスの原型として登録さ
れる。この過程が続くにつれ、各新しい分類パタ
ーンはこの点迄に累積された原型と比較される。
もしこのパターンが原型のどれかと一致すれば、
全パターンでなくクラス・インデツクスが出力デ
ータ流れ中に記録される。これによつて圧縮比が
増大される。 一致が発見されない場合には、分割された全パ
ターンが出力の流れの中に記録され、このパター
ンは新しいパターン及び有効な集合の中に加えら
れる原型を形成するのに使用される。 1980年３月刊のVol.22IBM Tech.Disclosure
Bulletin、第4429頁のGoddard著の論文は計算機
を使用して実行されるトリー認識、これに続くテ
ンプレート比較を開示している。即ち、入力パタ
ーンはライブラリ中の文字をトリー状に探索する
事によつて同定されている。探索出力は入力文字
の仮の同定である。次いで原文字は探索によつて
提示された原型と比較される。もし２つの文字が
或る安全な距離内で一致すると同定が確定され
る。 1979年８月刊のVol.22IBM Technical
Disclosure Bulletin、第1189〜90頁のCasey著の
論文はOCRアルゴリズムと共に使用される決定
トリーを構成するための計算機で具体化される方
法を開示している。この方法は各文字のための絵
素（ペル）統計の評価を含み、OCR決定トリー
の変更はこの統計を使用している。ペルは２つの
色値、即ち黒もしくは白のいずれか一方を占めて
いる。 上述の技法の欠点は一致を見出するの多数の原
型を使用して大部分のパターンがペル毎に比較さ
れる点にある。従つてかなりの計算時間が必要と
され、情報源と情報シンク間に速度の一致が必要
とされる場合にはかなりのバツフア動作が必要と
される。 〔本発明の説明〕 本発明は走査され、閾値によつて区別され、分
割される文書から得られる様な光学文字認識
（OCR）プロセスに適合する。さらに具体的に
は、本発明は印加される順に、各区別可能な入力
文字のペル配列体パターンに一意的なインデツク
ス番号を適応的に割当てられる、機械で具体化さ
れる方法に関する。パターン自身でなくインデツ
クス番号（符号化ベクトル）の系列を使用して転
送もしくは記憶の目的のための情報圧縮が達成さ
れる。 本発明は「信頼できるペル」なる用語を使用す
る。信頼できるペルとはその近隣のペルのすべて
が同一色値を有するペルである。信頼できるペル
は白色もしくは黒色のいずれかである。 相次ぐ入力文字ペル配列体パターンに対してイ
ンデツクス番号を適応的に割当てるための本発明
の機械で具体化可能な方法では、最初の入力パタ
ーンがパターンのライブラリと決定トリ―の両方
を初期設定するのに使用される。決定トリーの葉
ノードがパターンに割当てられるインデツクス番
号である。 第２及びその後の入力PEL配列体パターンに
関しては、本発明はライブラリ・パターンの１つ
として入力パターンを分類し、この分類を検証
し、一致した場合にはインデツクス番号を発生
し、一致しない場合にはこのパターンをライブラ
リに加え、インデツクス番号を割当て、更に決定
トリーを拡張する段階を使用する。 入力パターンを分類する段階はそのノードがペ
ルの配列体中での位置を同定する決定トリーを使
用する。各ベルの色値は葉のノードに遭遇する
迄、根−葉のノード方向に後続のノードへの分岐
を生ずる。分類の検証は分類ライブラリ及び入力
パターン間の重畳比較により、重み付けられたペ
ル色値の差が予定の相関の範囲内もしくは外にあ
るかを決定する事によつて行われる。上述の如
く、比較の結果が相関の範囲内にある事がわかる
と、インデツクス番号が発生され、次の入力パタ
ーンが処理される。 比較の結果が相関の範囲外にある事がわかる
と、新しいパターンがライブラリに加えられる。
同様に信頼できるペル配列体が入力パターンから
形成される。この時点で、挿入点が同定され、文
字の信頼できるペル配列体からノード副ネツトワ
ークが形成され、この副ネツトワークを挿入点で
トリーに結合する事によつて決定トリーが拡張さ
れる。挿入点は対応する入力パターンの位置にお
いて信頼できないペルを指定する様に分類中に遭
遇する最初のノードとして同定されるものであ
る。 この後に、プロセスは分類段階に戻る。 決定トリー・ネツトワークは１つのパターンが
ライブラリに加えられる毎に単一のノートだけで
修正される。信頼できるペルが問題となるのは決
定トリーの更新の場合だけである。これに関連し
て、入力文字がトリーに沿つて処理される時に、
根から端末ノードへの経路は入力パターンと信頼
できるペル間に色値の一致が存在して葉ノードに
関連してクラス即ちパターンが決定され、不一致
の場合には他のクラスの各々が決定されるという
動作に導く。 従来の技術はトリーによつて選択されるライブ
ラリと入力パターン間の不一致に基いてトリーを
拡張する段階を開示していない。更にトリー認識
は統計的符号の特徴付け以外の重み付けられた属
性に基いている。トリー認識はいくつかの利点を
有する。先ず極めて複雑な高速符号化を必要とし
ない。第２にソース記号統計が静的なものもしく
は動的なものであるにかかわらず動作可能であ
る。本発明の方法は新しい文字の外見を取入れる
ために単に副トリー（副ネツトワーク）を成長さ
せるだけである。 〔好ましい実施例及び工業的応用の説明〕 〔設計上の仮定〕 本発明は幾つかの仮定に基いている。第１に同
じ型のフオント中の同一ペル配列体の文字の例
は、文字の端においてのみ著しい差を示す。これ
により同一文字の誤分類が制限される。第２に、
区別可能なパターン間の信頼できるペルは少なく
共１ペル異なつているので、トリーの如き決定ネ
ツトワークもしくはグラフはパターンを一意的に
表わしている。第３に、少なく共３つのペルの平
均ストローク幅が得られる場合にはパターンの比
較の目的にとつて、常に最小の解像力が得られ
る。この最小の値が信頼できるペルを生ずるのに
必要である。解像力は常に増大するので、この事
は１つ以上のペル変化に遭遇する迄、判別子とし
て信頼できるペルの使用を可能としている。 〔ペル及び信頼できるペル配列体〕 ここで第１表を参照するに、入力パターン及び
その信頼できるペル配列体のビツト表示が示され
ている。信頼できるペルは連続する近隣のすべて
が同一の色値を有する場合に存在する事を想起さ
れたい。左側の１及び０の入力パターンは文字
“１”を定義する。信頼できるペルの決定のため
には、入力パターンは白ペルによつて全体が取巻
かれていると考えられる。 入力パターン配列体において「１」は黒ペルを
表わし「０」は白ペルを表わす。これに対し、右
側の配列体においては、１が信頼できるペルを示
し、０はいわゆる灰色のペル（信頼できないペ
ル）を示している。信頼できるペルの存在を決定
するにあたつて、入力パターンにおける行２、列
７にある黒ペルが他の黒ペルによつて取巻かれて
いることに注意されたい。従つてこのペルは右手
の信頼できるペル配列体にある対応する位置の１
によつて表わされている。更に入力パターンにお
ける行９、列３にある白ペルは白ペルによつて取
囲まれている事に注意されたい。このペルは右手
の配列体の同一位置中の対応する１によつて表わ
されている。灰色のペルの大部分は画定的な端に
おいて現われる。これ等は右手の配列体の対応す
る位置における０によつて表わされている。
【表】
本発明はAPL言語プロセツサによつて定義さ
れるAPLインタプリタで実行されるIBM370／
3033計算機で実施される。この新規な機械におい
ては、光学的に走査され、分割され、閾値によつ
て１、０が分けられた文書から得られるドツト・
マトリツクス文字によつて、一時に１入力パター
ンが分析され、その後の伝送もしくは記憶のため
に符号化されたベクトルに変換される。
IBM3033のオペレーテイング・システムは
IBM370システムのアーキテクチユアに適合して
いる。この事は米国特許第3226689号に説明され
ている。更に詳しくは米国特許第4181952号を参
照されたい。直接にAPLステートメントを実行
し得る他のCPUはAPLインタプリタ及びフアー
ムウエアを含むIBM5100である。 〔組識化の方法〕 説明は２つの段階で与えられる。第１の段階は
入力パターン、ライブラリに記憶されるパターン
を指定する適応性決定トリーの予備分類、検証及
び不一致の時に決定トリーの適応を説明する定性
的な段階である。この第１の段階は６個の異なる
パターンの入力シリーズに応答する段階を述べて
いる。第２の段階は任意のAPL言語プロセツサ
のAPLソース符号語による概略的分析を含んで
いる。 〔本発明の方法の各段階〕 第１図を参照するに、入力ペル文字配列体を符
号化されたベクトル（インデツクス番号）出力に
変換するための処理サイクルを定義する流れ図が
示されている。各入力文書が走査され、閾値によ
つて１、０に分けられ、文字がペルに分割され
る。この方法はノードの決定トリーにおける根ノ
ードに位置する色値を使用する事によつて開始さ
れる。次にペルの色値がどの枝、後続ノード及び
位置をテストすべきかを決定する。トリー及びパ
ターンのライブラリが初期設定されたと仮定する
と、比較の繰返し、色値のテスト、後続ノードの
呼出しは究極的に葉ノードで終わる。葉ノードの
各々は現在ライブラリに存在するパターンを決定
するインデツクス番号を示す。次いでこのパター
ンが検索ぐれ、入力パターンに重畳される。もし
文字端における色値の差が予定の相関関係内にあ
ると、プロセスは終了し、インデツクス番号が発
生され、次の入力パターンが処理される。 原型の突き合せの段階は入力パターンにちりば
められた雑音ペルから生ずる誤分類を減少するた
めに行及び列の方向の制限されたシフトを含む。
強い相関が存在するかどうかについての決定は実
際に内部（字の肉部）の信頼できるペルの間の色
値の対応が端ペルよりも一層重く重み付けられる
様な重み付け動作である。もし例えば決定トリー
の予備分類が入力パターン「Ｊ」に応答してライ
ブラリー・パターン「Ｏ」を選択すると、入力パ
タＪがライブラリに加えられ、インデツクス番号
が割当てられる如き突き合せは存在しない事は直
観的に明らかであろう。 重要な事は、不一致が存在すると、先ずトリー
中の適切な挿入点を同定し、ノードの各々が内部
の信頼できるペルの配列体位置を決定する様な副
ネツトワークを形成し、次いでこの副ネツトワー
クをトリーに加える事によつて決定トリーが拡張
される点にある。この時点で、トリーの比較がな
され、一致条件が発見されると、インデツクス番
号が出力される。次にプロセスは次の入力パター
ンを受取る準備状態である基準状態に戻される。 〔決定トリー〕 上述の如く、本発明の方法は一連のペルが分類
器（決定トリー）によつて調べられる予備分類段
階を含む。検査されるべき次のペルの選択は前に
検査されたペルの値に依存する。各ペルは１乃至
それ以上のクラスを考察の対象から除き、唯一つ
の候補のクラスが残つた時に、その同定子が出力
として挿入される。この手順は例えば第３、第５
図及び次の第２表に示されている。ペルの座標は
ノードに記憶され、各内部ノードからは２本の枝
が出ている。１つの枝は該ペルが白（ｗ）即ち０
である事、他の枝は黒(b)即ち１である事に対応す
る。端末ノードは決定同定子もしくはクラス同定
子を含んでいる。このネツトワークは根ノードと
呼ばれる単一の出発点を含んでいる。決定トリー
は前の入力文字ペル配列体パターンをもとにして
予め決定される。上述のトリーはメモリ中に表と
して記憶される。この決定トリー及びライブラリ
はこれ等の決定がその後のパターン突き合せ段階
によつて検証されない限り、ルーチン動作中一定
に保持される。 第２表に示された如きトリーは整数の配列体を
なしている。最左列はノード番号を示している。
次の一対の列はその色値がテストされるべき入力
パターンのペル配列体のアドレスを示している。
最右の一対の列は現在のペルの色値が白もしくは
黒のいずれであるかに従つて決定される次のノー
ドへの枝を示している。これ等の表と関連して、
第３図及び第４図に拡大して示された入力ペル・
パターンの任意の系列が存在している。入力パタ
ーン配列体の各々は行及び列インデツクスを有す
る事に注意されたい。この入力パターンの系列は
INTRODUCである。
れるAPLインタプリタで実行されるIBM370／
3033計算機で実施される。この新規な機械におい
ては、光学的に走査され、分割され、閾値によつ
て１、０が分けられた文書から得られるドツト・
マトリツクス文字によつて、一時に１入力パター
ンが分析され、その後の伝送もしくは記憶のため
に符号化されたベクトルに変換される。
IBM3033のオペレーテイング・システムは
IBM370システムのアーキテクチユアに適合して
いる。この事は米国特許第3226689号に説明され
ている。更に詳しくは米国特許第4181952号を参
照されたい。直接にAPLステートメントを実行
し得る他のCPUはAPLインタプリタ及びフアー
ムウエアを含むIBM5100である。 〔組識化の方法〕 説明は２つの段階で与えられる。第１の段階は
入力パターン、ライブラリに記憶されるパターン
を指定する適応性決定トリーの予備分類、検証及
び不一致の時に決定トリーの適応を説明する定性
的な段階である。この第１の段階は６個の異なる
パターンの入力シリーズに応答する段階を述べて
いる。第２の段階は任意のAPL言語プロセツサ
のAPLソース符号語による概略的分析を含んで
いる。 〔本発明の方法の各段階〕 第１図を参照するに、入力ペル文字配列体を符
号化されたベクトル（インデツクス番号）出力に
変換するための処理サイクルを定義する流れ図が
示されている。各入力文書が走査され、閾値によ
つて１、０に分けられ、文字がペルに分割され
る。この方法はノードの決定トリーにおける根ノ
ードに位置する色値を使用する事によつて開始さ
れる。次にペルの色値がどの枝、後続ノード及び
位置をテストすべきかを決定する。トリー及びパ
ターンのライブラリが初期設定されたと仮定する
と、比較の繰返し、色値のテスト、後続ノードの
呼出しは究極的に葉ノードで終わる。葉ノードの
各々は現在ライブラリに存在するパターンを決定
するインデツクス番号を示す。次いでこのパター
ンが検索ぐれ、入力パターンに重畳される。もし
文字端における色値の差が予定の相関関係内にあ
ると、プロセスは終了し、インデツクス番号が発
生され、次の入力パターンが処理される。 原型の突き合せの段階は入力パターンにちりば
められた雑音ペルから生ずる誤分類を減少するた
めに行及び列の方向の制限されたシフトを含む。
強い相関が存在するかどうかについての決定は実
際に内部（字の肉部）の信頼できるペルの間の色
値の対応が端ペルよりも一層重く重み付けられる
様な重み付け動作である。もし例えば決定トリー
の予備分類が入力パターン「Ｊ」に応答してライ
ブラリー・パターン「Ｏ」を選択すると、入力パ
タＪがライブラリに加えられ、インデツクス番号
が割当てられる如き突き合せは存在しない事は直
観的に明らかであろう。 重要な事は、不一致が存在すると、先ずトリー
中の適切な挿入点を同定し、ノードの各々が内部
の信頼できるペルの配列体位置を決定する様な副
ネツトワークを形成し、次いでこの副ネツトワー
クをトリーに加える事によつて決定トリーが拡張
される点にある。この時点で、トリーの比較がな
され、一致条件が発見されると、インデツクス番
号が出力される。次にプロセスは次の入力パター
ンを受取る準備状態である基準状態に戻される。 〔決定トリー〕 上述の如く、本発明の方法は一連のペルが分類
器（決定トリー）によつて調べられる予備分類段
階を含む。検査されるべき次のペルの選択は前に
検査されたペルの値に依存する。各ペルは１乃至
それ以上のクラスを考察の対象から除き、唯一つ
の候補のクラスが残つた時に、その同定子が出力
として挿入される。この手順は例えば第３、第５
図及び次の第２表に示されている。ペルの座標は
ノードに記憶され、各内部ノードからは２本の枝
が出ている。１つの枝は該ペルが白（ｗ）即ち０
である事、他の枝は黒(b)即ち１である事に対応す
る。端末ノードは決定同定子もしくはクラス同定
子を含んでいる。このネツトワークは根ノードと
呼ばれる単一の出発点を含んでいる。決定トリー
は前の入力文字ペル配列体パターンをもとにして
予め決定される。上述のトリーはメモリ中に表と
して記憶される。この決定トリー及びライブラリ
はこれ等の決定がその後のパターン突き合せ段階
によつて検証されない限り、ルーチン動作中一定
に保持される。 第２表に示された如きトリーは整数の配列体を
なしている。最左列はノード番号を示している。
次の一対の列はその色値がテストされるべき入力
パターンのペル配列体のアドレスを示している。
最右の一対の列は現在のペルの色値が白もしくは
黒のいずれであるかに従つて決定される次のノー
ドへの枝を示している。これ等の表と関連して、
第３図及び第４図に拡大して示された入力ペル・
パターンの任意の系列が存在している。入力パタ
ーン配列体の各々は行及び列インデツクスを有す
る事に注意されたい。この入力パターンの系列は
INTRODUCである。
本発明の方法は動的であるので、決定トリーは
入力パターン文字配列体の流れにおける非類似性
もしくは繰返し可能性の欠如の関数として急速に
成長する。第２図にはグラフの形で決定トリーが
示されており、その表にした表示は第２表に示さ
れている。最初の入力パターンはトリー及びパタ
ーンのライブラリの両方を初期設定する。その後
の非対応パターンはトリーを成長せしめ、より複
雑なネツトワークを生ずる。 次に第４図を参照するに、黒／白文字ペル配列
体が示されている。各配列体は順次に番号が付さ
れた行及び列座標を有する。最初のパターンＩが
システムの初期設定に使用されるので、このパタ
ーンは決定トリーを任意の行１として表わす表に
導入される。行の最左の記入項目00は葉即ち端末
ノードを示している事に注意されたい。このパタ
ーン自体はその元のままのペル配列体形でパター
ン・ライブラリ中に記憶される。 〔決定トリー並びに第２及びその後の入力処理〕 第２図及び第３図並びに第２表を参照する事に
よつて、第２のパターンＮは決定トリーによつて
文字Ｉであると見做される。この事はトリーが唯
一つの記入項目、即ち初期入力Ｉしか有さないた
めである。この時点でＩ配列体がライブラリから
引出され、Ｎ配列体と重畳される。今の場合、実
質的な相関関係はないと推定されるので、トリ
ー・ネツトワークを修正する必要がある。この修
正は根ノードに葉ノードを加える事である。新し
い葉ノードは第２の入力パターンＮに関連付けら
れる。根ノードは第２のパターンより内部の任意
の黒に信頼できるペル位置であり、その色値は最
初のパターン中の対応する配列体部分では信頼で
きる白ペル位置であつたものである。具体的に説
明すると、入力配列体Ｎにおいては、位置７，１
４に黒の信頼できるペルが存在している。Ｉ配列
体における対応位置には白い信頼できるペルが存
在する。表は配列体の位置７，１４を定義するノ
ード２のための第２行の記入項目によつて修正さ
れる（〇印）。もしこの位置にある信頼できるペ
ルが白であるならば、検査されるべき次のノード
は１である。もしこの位置のペルが信頼できる黒
(1)ならば、検査すべき次のノードは行３にある事
がわかる。これによつて第２の入力に関連する端
末即ち葉ノードが決定される。ノード３に対する
記入項目は左手の列の対の00及びインデツクス番
号２である。３が第２の像に割当てられたもので
ある。 第３の入力パターンは「Ｔ」のための文字配列
体である。この時点における表は唯３つの記入項
目を有する。根ノード２から出発して、第３図の
Ｔに関連するペル・パターンにおける位置７，１
４における色値を得る事が必要である。このペル
は白ペルであるから、次のノードは１である。こ
のノードは葉即ち端末ノードであり、ライブラ
リ・パターンＩと一致する。Ｉがライブラリから
検索され、そのペル配列体が入力パターンＴの配
列体と重畳される。 〔予備分類の検証〕 選択されたライブラリ・パターンと入力パター
ンを関連付ける段階は１つの配列体を他の配列体
の上に重畳し、次いで対応する位置にある配列体
の色値を比較する事を含む。入力パターンは文字
の端において特に雑音を有するので、いくつかの
比較を行う事が必要である。この比較は正確に重
畳され、次いで１行だけ上に、１行だけ下に、１
列だけ左に、１列だけ右にシフトされた配列体を
比較する事より成る。重み付け動作が使用され
る。この重み付けはもし両パターンが一致するな
らば０の如き値を用い、１つのパターンのペルが
信頼できないものであり且つ対応するペルが信頼
できるものであるときには、第１の値を用い、も
しペルの色が異なり且つ両パターンにおいて信頼
できるものであるならば第２の値が用いられる。
この後者の場合は強い不一致を示している。入力
パターンＴとライブラリ・パターンＩ間には強い
相関が存在しない事は明らかである。この結果、
新しいパターンＴがライブラリに加えられる。同
様に加えられる。同様に信頼できるペル配列体が
この入力パターンから形成される。 〔決定トリーの修正〕 次に、決定トリーは挿入点を同定し、文字の内
部にある信頼できるペル位置からノードの副ネツ
トワークを形成し、この副ネツトワークを挿入点
においてトリーに結合する事によつて拡大されな
ければならない。挿入点は対応する入力パターン
の位置における信頼できないペルを指定するノー
ドとして同定される。 挿入点を同定するために、決定トリー中の各ノ
ードを順次に調べる事が望まれる。ここで、ノー
ドによつて指定される入力配列体の位置にあるペ
ルが検査され、この位置にあるペルは信頼できる
かどうかと、その色が確かめられる。もしペルが
信頼できないものであれば、入力パターンが信頼
できるペルである事を示した最後のノードの同定
のみならず、その後続ノードが示される。これ等
の２つのノードの同定は副ネツトワークが挿入さ
るべき枝を指定する。さらに、信頼できるペルと
は位置XIYJにあるペルの色値の１つが位置XI
YJ+1、XIYJ+1、XI-1YJ、XI+1YJにあるペルの色
値と一致するペルを伝う事を想起されたい。 〔挿入点〕 これ等の原理は第２図、第２表、第３図及び第
５図を参照する事によつて適用され得る。根ノー
ド２で開始する。第３図の入力パターンＴ中の位
置７，１４にある色値は信頼できる白ペルであ
る。従つて、適切なノードの記入項目はＬであ
る。ノード１もしくは行１は端末ノードを示して
いるので、これ以上進む事が出来ず、従つてこの
枝は切断されて、ここに副ネツトワークが挿入さ
れる。 〔副ネツトワーク〕 副ネツトワークを設計する目的は葉ノードに割
当てられる文字パターン間を区別する如く信頼で
きるペルを選択する事にある。このペルは単一の
内部トリー位置を参照する。例えば、第３図のＴ
のための配列体において、位置２１，１７のペル
は信頼できる黒である。Ｉ配列体中の対応ペルは
白である。従つて、決定トリー表の第４行として
働く新しいノードはペル位置２１，１７を有する
様に導入される。もしこの位置における入力パタ
ーン中のペル値が白ならば、決定トリー中で端末
ノード１に向う分岐がなされる。もしこのペル値
が黒ならば、端末ノード５に向う分岐が示され
る。ノード１は最初のパターンＩと一致するので
ノード５は入力Ｔと一致する端末ノードでなけれ
ばならない。 〔挿入及び後処理〕 端末ノード１及び５のための根として、ノード
４より成る副ネツトワークを挿入する際には、プ
ロセスはノード２で開始し、入力パターンＴの位
置７，１４における色値を調べる事によつて続け
られる。これは白ペルであるから、次のノードは
４である。位置７，１４にあるペル値は黒であ
り、従つてＴを示すネツトワークが誘導される。
Ｔはここでライブラリ中にあるので、これが引出
され、入力パターンのＴ上に重畳される。この事
は一致と発生された最後のライブラリの導入文字
に対するインデツクス番号よりも１だけ多い関連
するインデツクス番号を示す。この時点で処理は
次の入力文字Ｒの処理に進む。 〔内部の白ペルによる対象物の処理〕 初期分類のための処理はＲ７，１４で開始す
る。第３図及びＲに関連するペル配列体を参照す
るに、黒ペルに遭遇する。ノード２に対する表に
従えば、黒ペルは考慮すべき次のノードが３であ
る事を示している。このノードはライブラリ・パ
ターンＮに一致する端末ノードである。Ｒ及びＮ
のための配列体を視察するに、これ等は相関関係
がない事が明らかである。この時点で新しいパタ
ーンＲを収容する様にトリーを修正するため、副
ネツトワークを挿入する点を同定するために決定
トリーが使用される。位置Ｒ７，１４にあるペル
を注目するに、このペルは信頼できないペルであ
る事は明らかである。これは既に、位置７，１３
にある白ペルにつながる端ペルである。換言する
に、ノード２は信頼できないペルで終つている。
この結果、入力パターンＲのためのペル値が信頼
できる内部ペルとなる様な位置に追加のノードを
必要とする。第３図を参照するに、位置１５，１
５で瞬間及び前のパターンの間のペルを比較する
と、Ｒでの色は信頼できる黒ペルであり、他方３
つの先行する入力パターンの各々での色は信頼で
きる白ペルである事は明らかである。従つて、ノ
ード６が新しい根ノードとして導入され、位置１
５，１５におけるペルが決定される。ノード６が
白ペルならば後続ノード２に続き、他方黒ペルは
端末ノード７に続く。ノード７は入力パターンＲ
と一致する。このパターンはライブラリＲに加え
られ、新しいインデツクス番号がこれに関連づけ
られる。プロセスはＲを選択する決定トリーを通
して戻され、検証と一致が認められる。 次の入力パターンはＯである。第４図に示され
た入力パターンを参照されたい。決定トリーは根
ノード６で出発して、修正される。Ｏ１５，１５
におけるペルは白である。同じ事は位置Ｏ７，１
４及びＯ２１，１７にも云える。従つてトリーは
最も近いライブラリ・パターンがＩであることを
同定する。その後の重畳、比較は一致を示さな
い。従つてトリーが修正され、挿入点が発見され
なければならない。先ず、Ｏ１５，１５で開始す
る挿入点は信頼できない白ペルを決定する。これ
はＯ１５，１６に黒ペルが存在するからである。
ノード６は信頼できないペルで終るので、新しい
ノード８が加えられる。信頼できる黒ペルはＯ１
０，２にある事が発見される。対応する信頼でき
る白ペルはＩ１０，２、Ｎ１０，２、Ｔ１０，２
及びＲ１０，２で示される。トリーは１０，２に
あるペル位置を発見し、もしこのペルが白ならば
ノード６に分岐し、黒ならば端末ノード９に向う
他の分岐が選択される様に行８が挿入される事に
よつて修正される。ノード９は入力Ｏと一致す
る。Ｏはパターン・ライブラリに加えられ、連続
するインデツクス番号が割当てられる。サイクル
動作は上述の如く続けられる。 〔副ネツトワークの複雑さ〕 第４図に見出される次の入力パターンはＤであ
る。根ノード８で開始するノード決定トリーを使
用してこのパターンを調べると、Ｄ１０，２、Ｄ
１５，１５、Ｄ７，１４は連続する白ペルで、他
方端末ペルＤ２１，１７はライブラリ・パターン
Ｔを指定する黒ペルである事がわかる。非相関性
を検証する際には問題が存在しなかつたと仮定す
ると、ネツトワークの修正点はＤ７，１４及びＤ
１５，１５間にある事が明らかである。Ｄ７，１
５は反対の色値のものであるので、ノード２は信
頼できるペルを同定する。 Ｄを他のパターンから区別するためにはＤ５，
１７及びＤ１７，９にある２つの内部レペルが必
要とされる事が明らかである。即ち、Ｄ５，１７
はＮ５，１７及びＲ５，１７の場合と同様内部の
黒ペルである。Ｉ５，１７、Ｔ５，１７及びＯ
５，１７は白ペルである。 白い信頼できる内部ペルはＤ１７，９に存在す
る。同様に、白い信頼できる内部ペルは閉じた穴
を有する残りの入力パターン即ちＯ及びＲ中に存
在する。黒い内部ペルがＴ１７，９、Ｎ１７，９
に発見され、他方灰色ペルはＩ１７，９に存在す
る。決定トリー表はペル位置１７，９をもしペル
の色値が白ならばノード１２に、もし黒ならば２
に分岐する様に行１１を挿入する事によつて修正
される。葉を表わす12番目のノードはパターンＤ
のための一致を与える。入力パターンＵ及びＣに
応答するトリー修正も上述の原理を使用する。 〔トリーを修正する事による枝の再ラベル付け〕 第５図を参照するに、第２図及び第２表の決定
トリー拡張及び挿入機構が示されている。副ネツ
トワークの挿入は通常２乃至それ以上の枝の再ラ
ベル付けを含んでいる。折られるべきノードＮ，
N′間の枝が与えられているものとすると、先行
ノードと新ノード、新ノードと後続ノード間に適
切なラベルが与えられなければならない。この様
な変更の表示は図の左方に示されている。ノード
N′に関連する入力パターンの位置のペルが白な
らば、分岐はノードＬ＋１になされる。同様にし
てノードＬ＋１で表わされた位置にある色値が白
であると、次のノードはＮである。 〔副ネツトワークの形成〕 これ迄に完全に答えられなかつた問題の１つは
決定トリーを修正する時に副ネツトワークを形成
するための内部の信頼できるペルの選択方法に関
する。ここで決定トリーの適応の流れ図を示す第
６図を参照されたい。この図は重み付け機構によ
つてノードとして働く内部黒ペル位置を選択する
事に向けられている。 第６図においてノードＮとして参照されるノー
ドは他のパターンから新しいライブラリ・パター
ンＸを区別するためにネツトワークが修正される
べきノードである。候補ノードと呼ばれる新しい
ノードが決定ネツトワークに加えられる。現ネツ
トワーク中のノードＮへの任意の枝は候補ノード
への枝によつて置換される。後続ノードと呼ばれ
る第２の新しいノードは同様にこの点で決定され
る。第６図で機能的に重要な意味をもつ次の段階
は決定プロセス中にノード端にどのクラスが到達
し得るかを決定する事より成る。入力パターンＸ
のペルは任意のシーケンスとして番号が付されて
いる。これ等のクラスを表わすライブラリ・パタ
ーンからＸを区別する信頼できるペルを同定する
様にマトリツクスＱが形成される。従つて、もし
Ｘ及びＫ番目のライブラリ・パターン中のＭ番目
のペルが信頼できるペルで、色値が異なるなら
ば、Ｑの行Ｋ、列Ｎへの記入項目は１となる。他
の場合の記入項目は０である。即ち、もしペルが
Ｘ及び問題としているライブラリ・パターンの両
者において同一色であるか、２つのうち少なく共
一方が信頼できない場合には０となる。 次に、修正プロセスはＸを他のライブラリ・パ
ターンから区別するために相次いでペルを選択す
る相互作用段階に導入する。 Ｑ中の各ペルはＸと色値が異なるライブラリ・
パターンの数に等しいスコアが割当てられる。最
大のスコアを有するペルがネツトワークの修正に
選択される。このペルの座標が候補ノードに対し
て挿入される。Ｘ中の選択ペルの色に対応する候
補ノードからの枝は後続ノードに向けられる。他
の枝はノードＮに向う。次に配列体Ｑは選択され
たペルがＸと信頼性において区別されるライブラ
リ・パターンに対応する行を除去する事によつて
縮少される。もしすべてのライブラリ・パターン
がこの動作よつて除去されるならば次いで現在の
後続ノードは端末ノードにされ、Ｘに対するクラ
ス番号ID（Ｘ）が割当てられ、適応性ルーチン
TREECORが終る。そうでない場合は後続ノー
ドは新しい候補ノードとなり、新しい後続ノード
が形成され、流れはペルのスコア付け及び選択段
階に戻される。 〔本発明を実施するためのAPL実行可能シーケ
ンス〕 次に第３表乃至第７表を参照して従来の如く常
駐のAPL言語システムを有する適切に装備され
たプロセツサによつて本発明に従う方法の段階を
実行するためのAPLソース・コード・シーケン
スを説明する。 APLコードは極端に緻密であり、実際に実施
されているので、記号毎の解釈は与えられない。
さらに、説明は定性的段階とその相互関係を同定
しているだけである。コードを適切な機械内で複
製し、正規の動作モードで実行させる事は当業者
にとつて明らかであろう。 第３表を参照するに、分類を定義する完全サイ
クル及び各新しい入力パターンに応答する任意の
トリー拡張の主な繰返しシーケンスが示されてい
る。左側は連続的に（大かつこ内の）番号が付さ
れたステートメントである。各セグメントはＶに
よつて開始され、終つている。一番上の行はプロ
グラム名、パラメータ及びルーチンに汎用される
変数を定義している。 主シーケンスCLASS 〔１〕はルーチンの一を実行するためのCPU
の時間を測定するためのクロツクを開始する。こ
の様なステートメントは実行する者が便利な様に
与えられたものであり、本発明の実施のためには
必ずしも必要とされるものではない。一番上のス
テートメントにおいて、出力はCLASSとラベル
が付され、入力パターンを現存のパターンに割当
てられるものである。 〔２〕は配列体の寸法を与えられるものであ
る。必要な処理は〔３〕と〔42〕との間で生ず
る。１つの繰返しは各文字を分類するものであ
る。〔７〕、〔11〕は単なるコメント・フイールド
であり、実行に影響を与えるものではない。 主なシーケンスは次の如く分割し得る。〔11〕
乃至〔19〕は最初の入力パターンのみを使用する
決定トリー及びライブラリを初期設定する。第２
及びその後のパターンは〔３〕と〔10〕との間で
読取られ、処理される。次にルーチン
TREECORR３を呼出す〔20〕乃至〔22〕にスキ
ツプがなされる。このルーチンは決定回路網に入
力パターンＸを通過させて予備分類を遂行し、こ
の予備分類されたライブラリ・パターンと入力パ
ターンを突き合せる事によつて検証を行う。〔24〕
はTREECORR３の出力をテストして一致もしく
は不一致条件を確かめる。もし不一致があれば
〔26〕のNOCにスキツプがなされる。もし〔24〕
で一致が発見されると、〔40〕にスキツプがなさ
れる。〔40〕の実行後、制御は〔３〕に戻され、
次のパターンが処理される。 第３表に示されている残りの部分について概略
的に説明すると、〔11〕乃至〔19〕では、初期設
定が行われる。〔３〕乃至〔10〕及び〔20〕乃至
〔40〕によつて決定されるループは第２及びその
後の入力パターンのための単一の処理サイクルを
構成する。〔40〕はさらに他の処理サイクルを初
期設定するための〔３〕のラベルBRに戻る分岐
を含んでいる。 〔３〕において、各入力パターンを処理するた
めの基本線が定めらている。〔４〕はIBM3270シ
ステムのビデオ・モニタのスクリーンをクリアす
る命令である。 実質上の処理は〔５〕で始まる。この機能を右
から左へと読むと、配列体CHARSが処理さるべ
き入力パターンのシーケンスのためのメモリとし
て定義されている。次いで、メモリ中に限られた
長方形領域が創生され、この中に入力パターンＸ
が読込まれ、回転される。〔６〕から〔８〕迄は
入力パターンを明瞭にする。
入力パターン文字配列体の流れにおける非類似性
もしくは繰返し可能性の欠如の関数として急速に
成長する。第２図にはグラフの形で決定トリーが
示されており、その表にした表示は第２表に示さ
れている。最初の入力パターンはトリー及びパタ
ーンのライブラリの両方を初期設定する。その後
の非対応パターンはトリーを成長せしめ、より複
雑なネツトワークを生ずる。 次に第４図を参照するに、黒／白文字ペル配列
体が示されている。各配列体は順次に番号が付さ
れた行及び列座標を有する。最初のパターンＩが
システムの初期設定に使用されるので、このパタ
ーンは決定トリーを任意の行１として表わす表に
導入される。行の最左の記入項目00は葉即ち端末
ノードを示している事に注意されたい。このパタ
ーン自体はその元のままのペル配列体形でパター
ン・ライブラリ中に記憶される。 〔決定トリー並びに第２及びその後の入力処理〕 第２図及び第３図並びに第２表を参照する事に
よつて、第２のパターンＮは決定トリーによつて
文字Ｉであると見做される。この事はトリーが唯
一つの記入項目、即ち初期入力Ｉしか有さないた
めである。この時点でＩ配列体がライブラリから
引出され、Ｎ配列体と重畳される。今の場合、実
質的な相関関係はないと推定されるので、トリ
ー・ネツトワークを修正する必要がある。この修
正は根ノードに葉ノードを加える事である。新し
い葉ノードは第２の入力パターンＮに関連付けら
れる。根ノードは第２のパターンより内部の任意
の黒に信頼できるペル位置であり、その色値は最
初のパターン中の対応する配列体部分では信頼で
きる白ペル位置であつたものである。具体的に説
明すると、入力配列体Ｎにおいては、位置７，１
４に黒の信頼できるペルが存在している。Ｉ配列
体における対応位置には白い信頼できるペルが存
在する。表は配列体の位置７，１４を定義するノ
ード２のための第２行の記入項目によつて修正さ
れる（〇印）。もしこの位置にある信頼できるペ
ルが白であるならば、検査されるべき次のノード
は１である。もしこの位置のペルが信頼できる黒
(1)ならば、検査すべき次のノードは行３にある事
がわかる。これによつて第２の入力に関連する端
末即ち葉ノードが決定される。ノード３に対する
記入項目は左手の列の対の00及びインデツクス番
号２である。３が第２の像に割当てられたもので
ある。 第３の入力パターンは「Ｔ」のための文字配列
体である。この時点における表は唯３つの記入項
目を有する。根ノード２から出発して、第３図の
Ｔに関連するペル・パターンにおける位置７，１
４における色値を得る事が必要である。このペル
は白ペルであるから、次のノードは１である。こ
のノードは葉即ち端末ノードであり、ライブラ
リ・パターンＩと一致する。Ｉがライブラリから
検索され、そのペル配列体が入力パターンＴの配
列体と重畳される。 〔予備分類の検証〕 選択されたライブラリ・パターンと入力パター
ンを関連付ける段階は１つの配列体を他の配列体
の上に重畳し、次いで対応する位置にある配列体
の色値を比較する事を含む。入力パターンは文字
の端において特に雑音を有するので、いくつかの
比較を行う事が必要である。この比較は正確に重
畳され、次いで１行だけ上に、１行だけ下に、１
列だけ左に、１列だけ右にシフトされた配列体を
比較する事より成る。重み付け動作が使用され
る。この重み付けはもし両パターンが一致するな
らば０の如き値を用い、１つのパターンのペルが
信頼できないものであり且つ対応するペルが信頼
できるものであるときには、第１の値を用い、も
しペルの色が異なり且つ両パターンにおいて信頼
できるものであるならば第２の値が用いられる。
この後者の場合は強い不一致を示している。入力
パターンＴとライブラリ・パターンＩ間には強い
相関が存在しない事は明らかである。この結果、
新しいパターンＴがライブラリに加えられる。同
様に加えられる。同様に信頼できるペル配列体が
この入力パターンから形成される。 〔決定トリーの修正〕 次に、決定トリーは挿入点を同定し、文字の内
部にある信頼できるペル位置からノードの副ネツ
トワークを形成し、この副ネツトワークを挿入点
においてトリーに結合する事によつて拡大されな
ければならない。挿入点は対応する入力パターン
の位置における信頼できないペルを指定するノー
ドとして同定される。 挿入点を同定するために、決定トリー中の各ノ
ードを順次に調べる事が望まれる。ここで、ノー
ドによつて指定される入力配列体の位置にあるペ
ルが検査され、この位置にあるペルは信頼できる
かどうかと、その色が確かめられる。もしペルが
信頼できないものであれば、入力パターンが信頼
できるペルである事を示した最後のノードの同定
のみならず、その後続ノードが示される。これ等
の２つのノードの同定は副ネツトワークが挿入さ
るべき枝を指定する。さらに、信頼できるペルと
は位置XIYJにあるペルの色値の１つが位置XI
YJ+1、XIYJ+1、XI-1YJ、XI+1YJにあるペルの色
値と一致するペルを伝う事を想起されたい。 〔挿入点〕 これ等の原理は第２図、第２表、第３図及び第
５図を参照する事によつて適用され得る。根ノー
ド２で開始する。第３図の入力パターンＴ中の位
置７，１４にある色値は信頼できる白ペルであ
る。従つて、適切なノードの記入項目はＬであ
る。ノード１もしくは行１は端末ノードを示して
いるので、これ以上進む事が出来ず、従つてこの
枝は切断されて、ここに副ネツトワークが挿入さ
れる。 〔副ネツトワーク〕 副ネツトワークを設計する目的は葉ノードに割
当てられる文字パターン間を区別する如く信頼で
きるペルを選択する事にある。このペルは単一の
内部トリー位置を参照する。例えば、第３図のＴ
のための配列体において、位置２１，１７のペル
は信頼できる黒である。Ｉ配列体中の対応ペルは
白である。従つて、決定トリー表の第４行として
働く新しいノードはペル位置２１，１７を有する
様に導入される。もしこの位置における入力パタ
ーン中のペル値が白ならば、決定トリー中で端末
ノード１に向う分岐がなされる。もしこのペル値
が黒ならば、端末ノード５に向う分岐が示され
る。ノード１は最初のパターンＩと一致するので
ノード５は入力Ｔと一致する端末ノードでなけれ
ばならない。 〔挿入及び後処理〕 端末ノード１及び５のための根として、ノード
４より成る副ネツトワークを挿入する際には、プ
ロセスはノード２で開始し、入力パターンＴの位
置７，１４における色値を調べる事によつて続け
られる。これは白ペルであるから、次のノードは
４である。位置７，１４にあるペル値は黒であ
り、従つてＴを示すネツトワークが誘導される。
Ｔはここでライブラリ中にあるので、これが引出
され、入力パターンのＴ上に重畳される。この事
は一致と発生された最後のライブラリの導入文字
に対するインデツクス番号よりも１だけ多い関連
するインデツクス番号を示す。この時点で処理は
次の入力文字Ｒの処理に進む。 〔内部の白ペルによる対象物の処理〕 初期分類のための処理はＲ７，１４で開始す
る。第３図及びＲに関連するペル配列体を参照す
るに、黒ペルに遭遇する。ノード２に対する表に
従えば、黒ペルは考慮すべき次のノードが３であ
る事を示している。このノードはライブラリ・パ
ターンＮに一致する端末ノードである。Ｒ及びＮ
のための配列体を視察するに、これ等は相関関係
がない事が明らかである。この時点で新しいパタ
ーンＲを収容する様にトリーを修正するため、副
ネツトワークを挿入する点を同定するために決定
トリーが使用される。位置Ｒ７，１４にあるペル
を注目するに、このペルは信頼できないペルであ
る事は明らかである。これは既に、位置７，１３
にある白ペルにつながる端ペルである。換言する
に、ノード２は信頼できないペルで終つている。
この結果、入力パターンＲのためのペル値が信頼
できる内部ペルとなる様な位置に追加のノードを
必要とする。第３図を参照するに、位置１５，１
５で瞬間及び前のパターンの間のペルを比較する
と、Ｒでの色は信頼できる黒ペルであり、他方３
つの先行する入力パターンの各々での色は信頼で
きる白ペルである事は明らかである。従つて、ノ
ード６が新しい根ノードとして導入され、位置１
５，１５におけるペルが決定される。ノード６が
白ペルならば後続ノード２に続き、他方黒ペルは
端末ノード７に続く。ノード７は入力パターンＲ
と一致する。このパターンはライブラリＲに加え
られ、新しいインデツクス番号がこれに関連づけ
られる。プロセスはＲを選択する決定トリーを通
して戻され、検証と一致が認められる。 次の入力パターンはＯである。第４図に示され
た入力パターンを参照されたい。決定トリーは根
ノード６で出発して、修正される。Ｏ１５，１５
におけるペルは白である。同じ事は位置Ｏ７，１
４及びＯ２１，１７にも云える。従つてトリーは
最も近いライブラリ・パターンがＩであることを
同定する。その後の重畳、比較は一致を示さな
い。従つてトリーが修正され、挿入点が発見され
なければならない。先ず、Ｏ１５，１５で開始す
る挿入点は信頼できない白ペルを決定する。これ
はＯ１５，１６に黒ペルが存在するからである。
ノード６は信頼できないペルで終るので、新しい
ノード８が加えられる。信頼できる黒ペルはＯ１
０，２にある事が発見される。対応する信頼でき
る白ペルはＩ１０，２、Ｎ１０，２、Ｔ１０，２
及びＲ１０，２で示される。トリーは１０，２に
あるペル位置を発見し、もしこのペルが白ならば
ノード６に分岐し、黒ならば端末ノード９に向う
他の分岐が選択される様に行８が挿入される事に
よつて修正される。ノード９は入力Ｏと一致す
る。Ｏはパターン・ライブラリに加えられ、連続
するインデツクス番号が割当てられる。サイクル
動作は上述の如く続けられる。 〔副ネツトワークの複雑さ〕 第４図に見出される次の入力パターンはＤであ
る。根ノード８で開始するノード決定トリーを使
用してこのパターンを調べると、Ｄ１０，２、Ｄ
１５，１５、Ｄ７，１４は連続する白ペルで、他
方端末ペルＤ２１，１７はライブラリ・パターン
Ｔを指定する黒ペルである事がわかる。非相関性
を検証する際には問題が存在しなかつたと仮定す
ると、ネツトワークの修正点はＤ７，１４及びＤ
１５，１５間にある事が明らかである。Ｄ７，１
５は反対の色値のものであるので、ノード２は信
頼できるペルを同定する。 Ｄを他のパターンから区別するためにはＤ５，
１７及びＤ１７，９にある２つの内部レペルが必
要とされる事が明らかである。即ち、Ｄ５，１７
はＮ５，１７及びＲ５，１７の場合と同様内部の
黒ペルである。Ｉ５，１７、Ｔ５，１７及びＯ
５，１７は白ペルである。 白い信頼できる内部ペルはＤ１７，９に存在す
る。同様に、白い信頼できる内部ペルは閉じた穴
を有する残りの入力パターン即ちＯ及びＲ中に存
在する。黒い内部ペルがＴ１７，９、Ｎ１７，９
に発見され、他方灰色ペルはＩ１７，９に存在す
る。決定トリー表はペル位置１７，９をもしペル
の色値が白ならばノード１２に、もし黒ならば２
に分岐する様に行１１を挿入する事によつて修正
される。葉を表わす12番目のノードはパターンＤ
のための一致を与える。入力パターンＵ及びＣに
応答するトリー修正も上述の原理を使用する。 〔トリーを修正する事による枝の再ラベル付け〕 第５図を参照するに、第２図及び第２表の決定
トリー拡張及び挿入機構が示されている。副ネツ
トワークの挿入は通常２乃至それ以上の枝の再ラ
ベル付けを含んでいる。折られるべきノードＮ，
N′間の枝が与えられているものとすると、先行
ノードと新ノード、新ノードと後続ノード間に適
切なラベルが与えられなければならない。この様
な変更の表示は図の左方に示されている。ノード
N′に関連する入力パターンの位置のペルが白な
らば、分岐はノードＬ＋１になされる。同様にし
てノードＬ＋１で表わされた位置にある色値が白
であると、次のノードはＮである。 〔副ネツトワークの形成〕 これ迄に完全に答えられなかつた問題の１つは
決定トリーを修正する時に副ネツトワークを形成
するための内部の信頼できるペルの選択方法に関
する。ここで決定トリーの適応の流れ図を示す第
６図を参照されたい。この図は重み付け機構によ
つてノードとして働く内部黒ペル位置を選択する
事に向けられている。 第６図においてノードＮとして参照されるノー
ドは他のパターンから新しいライブラリ・パター
ンＸを区別するためにネツトワークが修正される
べきノードである。候補ノードと呼ばれる新しい
ノードが決定ネツトワークに加えられる。現ネツ
トワーク中のノードＮへの任意の枝は候補ノード
への枝によつて置換される。後続ノードと呼ばれ
る第２の新しいノードは同様にこの点で決定され
る。第６図で機能的に重要な意味をもつ次の段階
は決定プロセス中にノード端にどのクラスが到達
し得るかを決定する事より成る。入力パターンＸ
のペルは任意のシーケンスとして番号が付されて
いる。これ等のクラスを表わすライブラリ・パタ
ーンからＸを区別する信頼できるペルを同定する
様にマトリツクスＱが形成される。従つて、もし
Ｘ及びＫ番目のライブラリ・パターン中のＭ番目
のペルが信頼できるペルで、色値が異なるなら
ば、Ｑの行Ｋ、列Ｎへの記入項目は１となる。他
の場合の記入項目は０である。即ち、もしペルが
Ｘ及び問題としているライブラリ・パターンの両
者において同一色であるか、２つのうち少なく共
一方が信頼できない場合には０となる。 次に、修正プロセスはＸを他のライブラリ・パ
ターンから区別するために相次いでペルを選択す
る相互作用段階に導入する。 Ｑ中の各ペルはＸと色値が異なるライブラリ・
パターンの数に等しいスコアが割当てられる。最
大のスコアを有するペルがネツトワークの修正に
選択される。このペルの座標が候補ノードに対し
て挿入される。Ｘ中の選択ペルの色に対応する候
補ノードからの枝は後続ノードに向けられる。他
の枝はノードＮに向う。次に配列体Ｑは選択され
たペルがＸと信頼性において区別されるライブラ
リ・パターンに対応する行を除去する事によつて
縮少される。もしすべてのライブラリ・パターン
がこの動作よつて除去されるならば次いで現在の
後続ノードは端末ノードにされ、Ｘに対するクラ
ス番号ID（Ｘ）が割当てられ、適応性ルーチン
TREECORが終る。そうでない場合は後続ノー
ドは新しい候補ノードとなり、新しい後続ノード
が形成され、流れはペルのスコア付け及び選択段
階に戻される。 〔本発明を実施するためのAPL実行可能シーケ
ンス〕 次に第３表乃至第７表を参照して従来の如く常
駐のAPL言語システムを有する適切に装備され
たプロセツサによつて本発明に従う方法の段階を
実行するためのAPLソース・コード・シーケン
スを説明する。 APLコードは極端に緻密であり、実際に実施
されているので、記号毎の解釈は与えられない。
さらに、説明は定性的段階とその相互関係を同定
しているだけである。コードを適切な機械内で複
製し、正規の動作モードで実行させる事は当業者
にとつて明らかであろう。 第３表を参照するに、分類を定義する完全サイ
クル及び各新しい入力パターンに応答する任意の
トリー拡張の主な繰返しシーケンスが示されてい
る。左側は連続的に（大かつこ内の）番号が付さ
れたステートメントである。各セグメントはＶに
よつて開始され、終つている。一番上の行はプロ
グラム名、パラメータ及びルーチンに汎用される
変数を定義している。 主シーケンスCLASS 〔１〕はルーチンの一を実行するためのCPU
の時間を測定するためのクロツクを開始する。こ
の様なステートメントは実行する者が便利な様に
与えられたものであり、本発明の実施のためには
必ずしも必要とされるものではない。一番上のス
テートメントにおいて、出力はCLASSとラベル
が付され、入力パターンを現存のパターンに割当
てられるものである。 〔２〕は配列体の寸法を与えられるものであ
る。必要な処理は〔３〕と〔42〕との間で生ず
る。１つの繰返しは各文字を分類するものであ
る。〔７〕、〔11〕は単なるコメント・フイールド
であり、実行に影響を与えるものではない。 主なシーケンスは次の如く分割し得る。〔11〕
乃至〔19〕は最初の入力パターンのみを使用する
決定トリー及びライブラリを初期設定する。第２
及びその後のパターンは〔３〕と〔10〕との間で
読取られ、処理される。次にルーチン
TREECORR３を呼出す〔20〕乃至〔22〕にスキ
ツプがなされる。このルーチンは決定回路網に入
力パターンＸを通過させて予備分類を遂行し、こ
の予備分類されたライブラリ・パターンと入力パ
ターンを突き合せる事によつて検証を行う。〔24〕
はTREECORR３の出力をテストして一致もしく
は不一致条件を確かめる。もし不一致があれば
〔26〕のNOCにスキツプがなされる。もし〔24〕
で一致が発見されると、〔40〕にスキツプがなさ
れる。〔40〕の実行後、制御は〔３〕に戻され、
次のパターンが処理される。 第３表に示されている残りの部分について概略
的に説明すると、〔11〕乃至〔19〕では、初期設
定が行われる。〔３〕乃至〔10〕及び〔20〕乃至
〔40〕によつて決定されるループは第２及びその
後の入力パターンのための単一の処理サイクルを
構成する。〔40〕はさらに他の処理サイクルを初
期設定するための〔３〕のラベルBRに戻る分岐
を含んでいる。 〔３〕において、各入力パターンを処理するた
めの基本線が定めらている。〔４〕はIBM3270シ
ステムのビデオ・モニタのスクリーンをクリアす
る命令である。 実質上の処理は〔５〕で始まる。この機能を右
から左へと読むと、配列体CHARSが処理さるべ
き入力パターンのシーケンスのためのメモリとし
て定義されている。次いで、メモリ中に限られた
長方形領域が創生され、この中に入力パターンＸ
が読込まれ、回転される。〔６〕から〔８〕迄は
入力パターンを明瞭にする。
〔９〕は通常のタイ
ミング機能である。 PROTOは複数の配列体の中の１つの配列体を
示す。各入力パターン自体が１つの配列体である
から、この事は複数のパターンのライブラリが配
列体型のデータ構造である事を示す。この点につ
いて、〔７〕はライブラリ中に任意の入力パター
ン（同様にプログラム型とも呼ばれる）が存在す
るかどうかについて質問する事によつて初期設定
過程をテストする。もし入力パターンが存在しな
ければ〔８〕が実行される。もし初期設定が完了
すると、ステートメント〔20〕への分岐がなされ
る。〔11〕乃至〔13〕は自明のオーバヘツドを実
行するので、初期設定段階は〔14〕乃至〔18〕を
含む。このフエイズは初期設定であるから、〔14〕
は第４表に述べられたルーチンTREEGROを呼
出す。作動的段階はTREEGRO〔６〕であり、こ
れは後に第６表に示されたTREEPLUGを呼出
す。初期設定の場合に、このルーチンは単に決定
トリー（配列体NODESによつて示される）中に
端末葉を割当るだけである。これはTREEPLUG
〔３〕及び〔４〕によつて実行される。次に制御
はTREEGROに戻され、実際の挿入は
TREEGRO〔10〕によつてなされる。この後、処
理はCLASS〔15〕へと続く。ここでＳは入力パタ
ーンの信頼できるペルの配列体である。CLASS
〔15〕によつて入力パターンＸがパターン・ライ
ブラリPROTOに連結される。CLASS〔16〕乃至
〔18〕はハウスキーピング機能を示している。
CLASS〔19〕は〔40〕への分岐を示す。CLASS
〔40〕はパターンがテキスト行の入力内にあるか
どうかを定義するインデツクスに基づいて条件付
けられた〔３〕への分岐である。これは決定トリ
ー配列体NODES及びライブラリPROTOを初期
設定する事を含む。 第２の及びその後の入力パターンを処理する際
には、文字はCLASS〔５〕によつて読込まれ、
〔７〕によつてテストされ、ライブラリPROTO
中にパターンが存在する事によつて条件付けられ
て〔20〕へ分岐する。CLASS〔20〕乃至〔25〕は
PROTO中に現存するライブラリ・パターンの１
つに従つて入力パターンを予備分類し、一致する
かどうかを検証し、不一致の場合には、〔26〕へ
分岐し、他方パターンが一致する場合には〔40〕
へ分岐する。 CLASS〔20〕乃至〔25〕はTREECORR３を呼
出す。セグメントTREECORR３は第４表に示さ
れている。 TREECORR〔６〕は第７表中のTREEFOL２
を呼出し、入力パターンＸを決定トリーNODES
に対して処理し、初期パターンＵに到達する。制
御は比の測定基準MPTSによつて一致を検証す
るために、ライブラリ・パターンを入力パターン
Ｘ上に重畳させるTREECORR
ミング機能である。 PROTOは複数の配列体の中の１つの配列体を
示す。各入力パターン自体が１つの配列体である
から、この事は複数のパターンのライブラリが配
列体型のデータ構造である事を示す。この点につ
いて、〔７〕はライブラリ中に任意の入力パター
ン（同様にプログラム型とも呼ばれる）が存在す
るかどうかについて質問する事によつて初期設定
過程をテストする。もし入力パターンが存在しな
ければ〔８〕が実行される。もし初期設定が完了
すると、ステートメント〔20〕への分岐がなされ
る。〔11〕乃至〔13〕は自明のオーバヘツドを実
行するので、初期設定段階は〔14〕乃至〔18〕を
含む。このフエイズは初期設定であるから、〔14〕
は第４表に述べられたルーチンTREEGROを呼
出す。作動的段階はTREEGRO〔６〕であり、こ
れは後に第６表に示されたTREEPLUGを呼出
す。初期設定の場合に、このルーチンは単に決定
トリー（配列体NODESによつて示される）中に
端末葉を割当るだけである。これはTREEPLUG
〔３〕及び〔４〕によつて実行される。次に制御
はTREEGROに戻され、実際の挿入は
TREEGRO〔10〕によつてなされる。この後、処
理はCLASS〔15〕へと続く。ここでＳは入力パタ
ーンの信頼できるペルの配列体である。CLASS
〔15〕によつて入力パターンＸがパターン・ライ
ブラリPROTOに連結される。CLASS〔16〕乃至
〔18〕はハウスキーピング機能を示している。
CLASS〔19〕は〔40〕への分岐を示す。CLASS
〔40〕はパターンがテキスト行の入力内にあるか
どうかを定義するインデツクスに基づいて条件付
けられた〔３〕への分岐である。これは決定トリ
ー配列体NODES及びライブラリPROTOを初期
設定する事を含む。 第２の及びその後の入力パターンを処理する際
には、文字はCLASS〔５〕によつて読込まれ、
〔７〕によつてテストされ、ライブラリPROTO
中にパターンが存在する事によつて条件付けられ
て〔20〕へ分岐する。CLASS〔20〕乃至〔25〕は
PROTO中に現存するライブラリ・パターンの１
つに従つて入力パターンを予備分類し、一致する
かどうかを検証し、不一致の場合には、〔26〕へ
分岐し、他方パターンが一致する場合には〔40〕
へ分岐する。 CLASS〔20〕乃至〔25〕はTREECORR３を呼
出す。セグメントTREECORR３は第４表に示さ
れている。 TREECORR〔６〕は第７表中のTREEFOL２
を呼出し、入力パターンＸを決定トリーNODES
に対して処理し、初期パターンＵに到達する。制
御は比の測定基準MPTSによつて一致を検証す
るために、ライブラリ・パターンを入力パターン
Ｘ上に重畳させるTREECORR
〔９〕に戻される。
これによつて不一致度Ｍが発生される。もし商Ｍ
が予定の閾値以下ならばTREECORR〔11〕は突
き合せを終了し、そうでない場合は〔６〕への条
件付き分岐を実行させるTREECORR〔12〕へ進
む。このループはパターン間で同一位置（X1Y1）
に対する色が異なるならば、周囲のペルを注目す
るといつた重み付けを行う。 次に、一致が存在しない事によつて〔26〕に条
件付き分岐を実行するCLASS〔24〕に制御が戻さ
れる。もし一致が存在すれば、〔25〕は〔40〕へ
の分岐を実行する。 CLASS〔27〕において、入力パターンをクラス
即ちインデツクス番号に割当てる配列体CLASS
が更新される。新しいライブラリのパターンは最
後のインデツクス番号よりも１だけ多いインデツ
クス番号を有する。〔30〕及び〔15〕は共に入力
パターンに適した寸法を有し、これを連結する配
列体HIGH Ｙを創生する。この点において、Ｌ
及びＷはオフライン・ルーチンで計算された高さ
及び幅である事に注意されたい。 パターンの突き合せによつて分類を検証するた
めに、一致度は２つのパターンを重畳させ、比較
する事によつてテストされる。もし一致しなけれ
ば、パターンは相対的にプラズマもしくはマイナ
ス１行及び／もしくはプラスもしくはマイナス１
列だけシフトされ、一致がテストされる。配列体
Ｙと共にすべての先行するライブラリ・パターン
について相対的シフトを行い、信頼できるペルの
配列体の比較はトリー中の挿入点を同定し、副ネ
ツトワークを形成し、この副ネツトワークをトリ
ー中に位置付けるために行われる。即ち
TREEGROはＹの信頼できるペルをＳのすべて
の前のパターンと比較する事によつてトリーの更
新を実行する。 ここで第４表を参照するに、TREEGRO中に
は重要な３つの処理段階がある。これ等は〔４〕、
〔６〕及び〔10〕である。〔４〕はTREEGRAY
を呼出す。TREEGRAY（第５表）はトリー配列
体NODES中に定義された各ノード位置を順番に
調べる。次いでこれはノードによつて指定された
座標にあるペルの色値を比較し、ペルが信頼でき
るかどうかを確かめる。もしペルが信頼できない
ものであれば、TREEGRAYはその入力パター
ンの位置が信頼できるペルを示した最後のノード
を同定する。２つのノードが副ネツトワークを挿
入すべき区域即ち切断点を指定する。
TREEGROW〔６〕に戻るに、トリー内に含まれ
る時にＸをＳから区別する副ネツトワークを設計
するための第６表のTREEPLUGが呼出される。
TREEPLUG中の作動的ステートメントは〔10〕
乃至〔13〕を含む。これ等は新しいライブラリ・
パターンＸ中の各信頼できるペルに対応する１つ
の列を含むマトリツクスFSを形成する。信頼で
きるペル配列体ＹはTREEPLUGへの入力への１
つである。FSの各行は信頼できるペル配列体
PELS中に表わされた現存のライブラリ・パター
ンの１つに対応する。 パターンの第Ｊ番目のペルと、これに対して比
較されるＸの第Ｊ番目のペルが共に信頼できるも
のであり、色値が異なるならば、SSの行Ｉ、列
Ｊの記入項目は１となる。そうでない時は記入項
目は０となる。従つてSSの１は他のパターンと
区別する際に有用なＸの信頼できるペルを同定す
る。SS中に表示されたペルの行、列の位置は２
列配列体AMAP中に記憶される。 SS及びAMAPを形成する予備的段階の後に、
判別用副ネツトワークＺが繰返しシーケンス
TREEPLUG〔14〕乃至〔28〕中で計算される。
TREEPLUG〔14〕はSSが少く共１を含むかどう
かをテストする。もし含まなければ、区別は信頼
できるペルに基づいては可能ではなく、ルーチン
はTREEPLUG〔32〕乃至〔40〕に分岐する。例
外的な場合にはTREEADD3が呼出され、信頼で
きないペルに基づいて区別が行われる。もしパタ
ーンが十分な解像力を有するならばこの様な逃げ
路は禁止されなければならない。この様な事は極
めて多くの場合に生ずる。 もしTREEPLUG〔14〕中でFSに１を含む事が
発見されると、〔16〕は最大数の１を含むFSの１
列を選択する。これは機能SELECT〓PELを呼
出す事によつて行われる。選択されたペルの座標
はAMAPを参照する事によつて決定され、副ネ
ツトワークＺ中に挿入される。行TREEPLUG
〔19〕乃至〔22〕を実行する事によつて、FSから
選択された列中に１を含む任意の行が除去され、
同様にその列自体も除去される。ここで縮減され
た配列体FSは副ネツトワークによつてはＸから
未だ区別されていないパターンから区別されるペ
ルを表わす。 TREEPLUG〔23〕はＸ中の選択されたペルを
調べ、その色値を決定する。副ネツトワーク中の
他の色に対する分岐アドレスは〔25〕もしくは
〔27〕中において０にセツトされる。ついでなが
ら、両方の色値に対応する分岐は段階〔18〕中で
後続のノード・アドレスにセツトされる。その後
の処理段階で、これ等の０は副ルーチンが主決定
ネツトワーク中に組込まれるノードのアドレスに
よつて置換される。最後に、分岐アドレスをセツ
トした後に、制御は〔28〕に移され、ここでもし
FSがNULL（空）マトリツクスに縮減されている
ならば、その機能が呼出され、そうでなければ繰
返しシーケンスの出発点であるTREEPLUG〔14〕
に戻される。 TREEGRO中の最後のステートメント〔10〕
は第７表中に示されたルーチンADJNODESを呼
出す。ADJNODESは副ネツトワーク配列体を前
に存在したネツトワークを表わす配列体の下部に
付加する。同様にこれは副ネツトワークのアドレ
スを修正して全配列体中にその位置に適合する様
にする。副ネツトワークの挿入の完了によつて、
制御はCLASSに戻され、ここで配列体のクラス
の適切な連結が〔38〕及び〔39〕で行われる。 〔一般的な再説明〕 入力パターンは文書上の発生順の文字を走査し
た２値的、２次元配列体の系列である。文字は任
意のフオントの型で印刷されている。その形状も
しくは外見についての制限はほとんどなく、所与
のパターンのクラス内のサンプル毎の変動につい
ていくつかの仮定がなされているだけである。最
も強い仮定はこの様な変動は主にパターンの端で
生ずるというものである。従つて、決定トリー
（ネツトワーク）は内部の白もしくは黒ペルにの
み基づいて区別を行える様に設計されている。本
発明の方法の適応性分類は前のパターンの系列に
よつて決定される内部の黒及び白のペルに基づい
て予測される。従つて、端ペルのみでライブラ
リ・パターン（前のパターン）と異なつている入
力パターンはこのライブラリ・パターンで同定さ
れるクラスに割当てられる。適応性であるのは新
しいネツトワークがライブラリ・パターンと同じ
性質を有し、さらに追加のメンバを有する如く、
成長するネツトワークが修正される点にある。修
正手順に課せられる第２の制約は修正がノードが
現存のネツトワークに加える事によつてだけで遂
行されなければならない点にある。既存のノード
から出る枝は新しいノードを挿入するために向き
が変えられる事はあつても、ノードが変更さた
り、削除されたりする事はない。決定トリーがＧ
１，Ｇ２，……GKと記されるＫ個のパターンの
各々に対して構成されたものと仮定する。ここで
もし新しい入力パターンGK＋１が提示されたと
すると、ネツトワークは拡張されなければならな
い。クラスＫ＋１に割当てられるべきパターンの
集合は幅広い内部ペルに値０を、黒の内部ペルに
１をそして、その端のペルに任意に０もしくは１
を割当てる事によつてパターンGK＋１から得ら
れるすべての２進配列体より成る。もしGK＋１
がＥ個の端ペルを含むならば、クラスＫ＋１の
2E個のメンバがこの様にして決定される。この
パターンの集合はRK＋１によつて示される。分
類過程はNK中のメンバRK＋１について考えら
れる。ここでNKはGK＋１に対して適応される
前の決定トリーである。もし根のペルＸ１がGX
＋１の内部ペルならば、次にRK＋１のすべての
メンバはこのペル位置で同一値を有する。テスト
さるべき次のペルＸ２はRK＋１のすべてのメン
バについて同一値を有する。もしＸ２はGK＋１
の内部ならば、第３のペルＸ３もRK＋１中の各
パターンに対して同一値を有する。検査されるペ
ルのシーケンスはネツトワーク中を通過する１つ
の経路を構成する。この経路はGK＋１の端ペル
を同定するノードに遭遇する迄RK＋１の各メン
バに対して同じである。RK＋１のメンバの或る
ものはこのノードが白であるための分岐（白分
岐）に従い、残りのものは黒分岐に従う。このノ
ードはRK＋１を部分集合に分割する。これ等の
部分集合の各々はネツトワーク中で異なる経路に
従う。もしこの部分集合のどれかが、その経路に
沿つてさらに他の端ペルに遭遇すると、さらに分
割が生じなけれならない。究極的にRK＋１の部
分集合は端末ネツトワークの種々の端末ノードに
到達する。もしこのネツトワークが未修正である
と、これ等の端末ノードに関連する分類は誤つて
クラスＫ＋１のメンバに割当てられる事になる。
決定トリーを修正する際には、パターンGK＋１
は出発根ノードNKに対する入力と見なされる。
この経路はパターンの端ペル（信頼性のないペ
ル）を指示するノードＮに到達する迄ネツトワー
クを通して追跡される。この時点でライブラリ・
パターンＧ１，Ｇ２，……GKのどれが（１個も
しくはそれ以上）ノードＮに到達し得るかどうか
が決定される。このパターンは部分集合Ｈと呼ば
れる。ノードＮへの分岐はGK＋１の内部にあ
り、GK＋１をＨのメンバから区別する一連の信
頼あるペルより成る副ネツトワークに再結合され
る。この副ネツトワークの性質は全ライブラリの
集合でなくＨのメンバがパターンGK＋１から区
別される必要がある事を要求する。クラスＫ＋１
のための端末ノードに導く新しい経路が与えら
れ、他の分岐がノードＮに接続される。 容易に明らかな如く、決定トリーの経路に沿う
ノードによつて定められる位置における色値を調
べる事によつて、入力文字を処理する際には、根
から端末ノードへの径路は入力文字とそのクラス
即ち原型を定義する信頼あるペル間のペル値に一
致が存在する事を意味している。本発明の方法及
び手段を特徴付けるのはこの様な知見に基づいて
いる。上述の本発明はその基本的精神を離れる事
なく変更され得る事は明らかであろう。例えば、
入力パターンの集合は例えば日本語の如き表意文
字言語中の文字の如くラテン系のアルフアベツト
型フオント以外の対象を認識する事が出来る。
これによつて不一致度Ｍが発生される。もし商Ｍ
が予定の閾値以下ならばTREECORR〔11〕は突
き合せを終了し、そうでない場合は〔６〕への条
件付き分岐を実行させるTREECORR〔12〕へ進
む。このループはパターン間で同一位置（X1Y1）
に対する色が異なるならば、周囲のペルを注目す
るといつた重み付けを行う。 次に、一致が存在しない事によつて〔26〕に条
件付き分岐を実行するCLASS〔24〕に制御が戻さ
れる。もし一致が存在すれば、〔25〕は〔40〕へ
の分岐を実行する。 CLASS〔27〕において、入力パターンをクラス
即ちインデツクス番号に割当てる配列体CLASS
が更新される。新しいライブラリのパターンは最
後のインデツクス番号よりも１だけ多いインデツ
クス番号を有する。〔30〕及び〔15〕は共に入力
パターンに適した寸法を有し、これを連結する配
列体HIGH Ｙを創生する。この点において、Ｌ
及びＷはオフライン・ルーチンで計算された高さ
及び幅である事に注意されたい。 パターンの突き合せによつて分類を検証するた
めに、一致度は２つのパターンを重畳させ、比較
する事によつてテストされる。もし一致しなけれ
ば、パターンは相対的にプラズマもしくはマイナ
ス１行及び／もしくはプラスもしくはマイナス１
列だけシフトされ、一致がテストされる。配列体
Ｙと共にすべての先行するライブラリ・パターン
について相対的シフトを行い、信頼できるペルの
配列体の比較はトリー中の挿入点を同定し、副ネ
ツトワークを形成し、この副ネツトワークをトリ
ー中に位置付けるために行われる。即ち
TREEGROはＹの信頼できるペルをＳのすべて
の前のパターンと比較する事によつてトリーの更
新を実行する。 ここで第４表を参照するに、TREEGRO中に
は重要な３つの処理段階がある。これ等は〔４〕、
〔６〕及び〔10〕である。〔４〕はTREEGRAY
を呼出す。TREEGRAY（第５表）はトリー配列
体NODES中に定義された各ノード位置を順番に
調べる。次いでこれはノードによつて指定された
座標にあるペルの色値を比較し、ペルが信頼でき
るかどうかを確かめる。もしペルが信頼できない
ものであれば、TREEGRAYはその入力パター
ンの位置が信頼できるペルを示した最後のノード
を同定する。２つのノードが副ネツトワークを挿
入すべき区域即ち切断点を指定する。
TREEGROW〔６〕に戻るに、トリー内に含まれ
る時にＸをＳから区別する副ネツトワークを設計
するための第６表のTREEPLUGが呼出される。
TREEPLUG中の作動的ステートメントは〔10〕
乃至〔13〕を含む。これ等は新しいライブラリ・
パターンＸ中の各信頼できるペルに対応する１つ
の列を含むマトリツクスFSを形成する。信頼で
きるペル配列体ＹはTREEPLUGへの入力への１
つである。FSの各行は信頼できるペル配列体
PELS中に表わされた現存のライブラリ・パター
ンの１つに対応する。 パターンの第Ｊ番目のペルと、これに対して比
較されるＸの第Ｊ番目のペルが共に信頼できるも
のであり、色値が異なるならば、SSの行Ｉ、列
Ｊの記入項目は１となる。そうでない時は記入項
目は０となる。従つてSSの１は他のパターンと
区別する際に有用なＸの信頼できるペルを同定す
る。SS中に表示されたペルの行、列の位置は２
列配列体AMAP中に記憶される。 SS及びAMAPを形成する予備的段階の後に、
判別用副ネツトワークＺが繰返しシーケンス
TREEPLUG〔14〕乃至〔28〕中で計算される。
TREEPLUG〔14〕はSSが少く共１を含むかどう
かをテストする。もし含まなければ、区別は信頼
できるペルに基づいては可能ではなく、ルーチン
はTREEPLUG〔32〕乃至〔40〕に分岐する。例
外的な場合にはTREEADD3が呼出され、信頼で
きないペルに基づいて区別が行われる。もしパタ
ーンが十分な解像力を有するならばこの様な逃げ
路は禁止されなければならない。この様な事は極
めて多くの場合に生ずる。 もしTREEPLUG〔14〕中でFSに１を含む事が
発見されると、〔16〕は最大数の１を含むFSの１
列を選択する。これは機能SELECT〓PELを呼
出す事によつて行われる。選択されたペルの座標
はAMAPを参照する事によつて決定され、副ネ
ツトワークＺ中に挿入される。行TREEPLUG
〔19〕乃至〔22〕を実行する事によつて、FSから
選択された列中に１を含む任意の行が除去され、
同様にその列自体も除去される。ここで縮減され
た配列体FSは副ネツトワークによつてはＸから
未だ区別されていないパターンから区別されるペ
ルを表わす。 TREEPLUG〔23〕はＸ中の選択されたペルを
調べ、その色値を決定する。副ネツトワーク中の
他の色に対する分岐アドレスは〔25〕もしくは
〔27〕中において０にセツトされる。ついでなが
ら、両方の色値に対応する分岐は段階〔18〕中で
後続のノード・アドレスにセツトされる。その後
の処理段階で、これ等の０は副ルーチンが主決定
ネツトワーク中に組込まれるノードのアドレスに
よつて置換される。最後に、分岐アドレスをセツ
トした後に、制御は〔28〕に移され、ここでもし
FSがNULL（空）マトリツクスに縮減されている
ならば、その機能が呼出され、そうでなければ繰
返しシーケンスの出発点であるTREEPLUG〔14〕
に戻される。 TREEGRO中の最後のステートメント〔10〕
は第７表中に示されたルーチンADJNODESを呼
出す。ADJNODESは副ネツトワーク配列体を前
に存在したネツトワークを表わす配列体の下部に
付加する。同様にこれは副ネツトワークのアドレ
スを修正して全配列体中にその位置に適合する様
にする。副ネツトワークの挿入の完了によつて、
制御はCLASSに戻され、ここで配列体のクラス
の適切な連結が〔38〕及び〔39〕で行われる。 〔一般的な再説明〕 入力パターンは文書上の発生順の文字を走査し
た２値的、２次元配列体の系列である。文字は任
意のフオントの型で印刷されている。その形状も
しくは外見についての制限はほとんどなく、所与
のパターンのクラス内のサンプル毎の変動につい
ていくつかの仮定がなされているだけである。最
も強い仮定はこの様な変動は主にパターンの端で
生ずるというものである。従つて、決定トリー
（ネツトワーク）は内部の白もしくは黒ペルにの
み基づいて区別を行える様に設計されている。本
発明の方法の適応性分類は前のパターンの系列に
よつて決定される内部の黒及び白のペルに基づい
て予測される。従つて、端ペルのみでライブラ
リ・パターン（前のパターン）と異なつている入
力パターンはこのライブラリ・パターンで同定さ
れるクラスに割当てられる。適応性であるのは新
しいネツトワークがライブラリ・パターンと同じ
性質を有し、さらに追加のメンバを有する如く、
成長するネツトワークが修正される点にある。修
正手順に課せられる第２の制約は修正がノードが
現存のネツトワークに加える事によつてだけで遂
行されなければならない点にある。既存のノード
から出る枝は新しいノードを挿入するために向き
が変えられる事はあつても、ノードが変更さた
り、削除されたりする事はない。決定トリーがＧ
１，Ｇ２，……GKと記されるＫ個のパターンの
各々に対して構成されたものと仮定する。ここで
もし新しい入力パターンGK＋１が提示されたと
すると、ネツトワークは拡張されなければならな
い。クラスＫ＋１に割当てられるべきパターンの
集合は幅広い内部ペルに値０を、黒の内部ペルに
１をそして、その端のペルに任意に０もしくは１
を割当てる事によつてパターンGK＋１から得ら
れるすべての２進配列体より成る。もしGK＋１
がＥ個の端ペルを含むならば、クラスＫ＋１の
2E個のメンバがこの様にして決定される。この
パターンの集合はRK＋１によつて示される。分
類過程はNK中のメンバRK＋１について考えら
れる。ここでNKはGK＋１に対して適応される
前の決定トリーである。もし根のペルＸ１がGX
＋１の内部ペルならば、次にRK＋１のすべての
メンバはこのペル位置で同一値を有する。テスト
さるべき次のペルＸ２はRK＋１のすべてのメン
バについて同一値を有する。もしＸ２はGK＋１
の内部ならば、第３のペルＸ３もRK＋１中の各
パターンに対して同一値を有する。検査されるペ
ルのシーケンスはネツトワーク中を通過する１つ
の経路を構成する。この経路はGK＋１の端ペル
を同定するノードに遭遇する迄RK＋１の各メン
バに対して同じである。RK＋１のメンバの或る
ものはこのノードが白であるための分岐（白分
岐）に従い、残りのものは黒分岐に従う。このノ
ードはRK＋１を部分集合に分割する。これ等の
部分集合の各々はネツトワーク中で異なる経路に
従う。もしこの部分集合のどれかが、その経路に
沿つてさらに他の端ペルに遭遇すると、さらに分
割が生じなけれならない。究極的にRK＋１の部
分集合は端末ネツトワークの種々の端末ノードに
到達する。もしこのネツトワークが未修正である
と、これ等の端末ノードに関連する分類は誤つて
クラスＫ＋１のメンバに割当てられる事になる。
決定トリーを修正する際には、パターンGK＋１
は出発根ノードNKに対する入力と見なされる。
この経路はパターンの端ペル（信頼性のないペ
ル）を指示するノードＮに到達する迄ネツトワー
クを通して追跡される。この時点でライブラリ・
パターンＧ１，Ｇ２，……GKのどれが（１個も
しくはそれ以上）ノードＮに到達し得るかどうか
が決定される。このパターンは部分集合Ｈと呼ば
れる。ノードＮへの分岐はGK＋１の内部にあ
り、GK＋１をＨのメンバから区別する一連の信
頼あるペルより成る副ネツトワークに再結合され
る。この副ネツトワークの性質は全ライブラリの
集合でなくＨのメンバがパターンGK＋１から区
別される必要がある事を要求する。クラスＫ＋１
のための端末ノードに導く新しい経路が与えら
れ、他の分岐がノードＮに接続される。 容易に明らかな如く、決定トリーの経路に沿う
ノードによつて定められる位置における色値を調
べる事によつて、入力文字を処理する際には、根
から端末ノードへの径路は入力文字とそのクラス
即ち原型を定義する信頼あるペル間のペル値に一
致が存在する事を意味している。本発明の方法及
び手段を特徴付けるのはこの様な知見に基づいて
いる。上述の本発明はその基本的精神を離れる事
なく変更され得る事は明らかであろう。例えば、
入力パターンの集合は例えば日本語の如き表意文
字言語中の文字の如くラテン系のアルフアベツト
型フオント以外の対象を認識する事が出来る。
【表】
【表】
【表】
【表】
【表】
【表】
【表】
【表】
第１図は本発明に従うドツト・マトリツクスか
ら符号化ベクトルへ変換する方法の流れ図であ
る。第２図は相次ぐ入力パターンに応答してプラ
グ状に決定トリーが拡張される様子を示した図で
ある。第３図及び第４図は第２図の決定トリーを
拡大するために使用されるビツト配列体レベルの
端が雑音でおおわれた入力パターンを示した図で
ある。第５図は第２図の決定トリー拡張／挿入機
構を示した図である。第６図は決定トリー適応過
程の流れ図を示した図である。
ら符号化ベクトルへ変換する方法の流れ図であ
る。第２図は相次ぐ入力パターンに応答してプラ
グ状に決定トリーが拡張される様子を示した図で
ある。第３図及び第４図は第２図の決定トリーを
拡大するために使用されるビツト配列体レベルの
端が雑音でおおわれた入力パターンを示した図で
ある。第５図は第２図の決定トリー拡張／挿入機
構を示した図である。第６図は決定トリー適応過
程の流れ図を示した図である。
Claims (1)
- １ 入力ペル配列体パターンの集合の各入力パタ
ーンを受取り、パターン・ライブラリ中のパター
ンの１つに従い、決定トリー・ノードによつて指
定される各位置にあるパターンの色値を使用し、
根ノードから葉ノード方向に向つて、パターン・
ライブラリ中にあるライブラリ・パターンを指定
するインデツクス番号に終る迄後続ノードを決定
する様に入力パターンを予備分類し、入力パター
ンと指定されたライブラリ・パターンと比較し、
一致すれば、インデツクス番号を発生して、次の
入力パターンを処理し、一致しなければ、新しい
インデツクス番号を発生し、該入力パターンをラ
イブラリに付加し、決定トリーを拡張して次の入
力パターンを処理する段階より成る入力パターン
にインデツクス番号を適応的に割当てる方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US06/392,839 US4499596A (en) | 1982-06-28 | 1982-06-28 | Adaptive facsimile compression using a dynamic extendable decision network |
| US392839 | 1982-06-28 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS593690A JPS593690A (ja) | 1984-01-10 |
| JPH0142028B2 true JPH0142028B2 (ja) | 1989-09-08 |
Family
ID=23552210
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58095132A Granted JPS593690A (ja) | 1982-06-28 | 1983-05-31 | 入力パタ−ンにインデツクス番号を適応的に割当てる方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4499596A (ja) |
| EP (1) | EP0097820B1 (ja) |
| JP (1) | JPS593690A (ja) |
| DE (1) | DE3368781D1 (ja) |
Families Citing this family (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4541115A (en) * | 1983-02-08 | 1985-09-10 | Pattern Processing Technologies, Inc. | Pattern processing system |
| FR2559598A1 (fr) * | 1984-01-16 | 1985-08-16 | Jouanaud Louis | Systeme de traitement de texte pouvant lire n'importe quelle police de caracteres |
| JPS60262290A (ja) * | 1984-06-08 | 1985-12-25 | Hitachi Ltd | 情報認識システム |
| FR2591005B1 (fr) * | 1985-12-04 | 1988-01-08 | Thomson Csf | Procede d'identification de structure arborescentes dans des images numeriques et son application a un dispositif de traitement d'images |
| US5265244A (en) * | 1986-02-14 | 1993-11-23 | International Business Machines Corporation | Method and system for facilitating processing of statistical inquires on stored data accessible through a data access structure |
| CA1311059C (en) * | 1986-03-25 | 1992-12-01 | Bruce Allen Dautrich | Speaker-trained speech recognizer having the capability of detecting confusingly similar vocabulary words |
| US4752890A (en) * | 1986-07-14 | 1988-06-21 | International Business Machines Corp. | Adaptive mechanisms for execution of sequential decisions |
| US4769716A (en) * | 1986-10-17 | 1988-09-06 | International Business Machines Corporation | Facsimile transmission using enhanced symbol prototypes with precalculated front and back white spaces |
| JPH0727543B2 (ja) * | 1988-04-28 | 1995-03-29 | インターナシヨナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 文字認識装置 |
| US4975975A (en) * | 1988-05-26 | 1990-12-04 | Gtx Corporation | Hierarchical parametric apparatus and method for recognizing drawn characters |
| US4831657A (en) * | 1988-07-19 | 1989-05-16 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for establishing pixel color probabilities for use in OCR logic |
| US5131053A (en) * | 1988-08-10 | 1992-07-14 | Caere Corporation | Optical character recognition method and apparatus |
| EP0461817A3 (en) * | 1990-06-15 | 1993-11-18 | American Telephone & Telegraph | Image segmenting apparatus and methods |
| US5227893A (en) * | 1990-10-31 | 1993-07-13 | International Business Machines Corporation | Pseudo-bar code control of image transmission |
| DE69328702T2 (de) * | 1992-03-30 | 2000-10-26 | Canon K.K., Tokio/Tokyo | Gerät und Verfahren zur Bildverarbeitung |
| US5778095A (en) * | 1995-12-20 | 1998-07-07 | Xerox Corporation | Classification of scanned symbols into equivalence classes |
| JP4190610B2 (ja) * | 1998-02-18 | 2008-12-03 | 富士通株式会社 | ロードモジュールの試験ルート決定装置 |
| DE69819301D1 (de) | 1998-05-01 | 2003-12-04 | Hewlett Packard Co | Verfahren zur Verwaltung dynamischen Entscheidungsbäume |
| DE69829645T2 (de) * | 1998-05-01 | 2006-03-09 | Hewlett-Packard Development Co., L.P., Houston | Verfahren zur Änderung von dynamischen Entscheidungsbäume |
| NO20051412D0 (no) * | 2005-03-17 | 2005-03-17 | Lumex As | Fremgangsmate og system for adaptiv gjenkjenning av degradert tekst i datamaskinavbildninger |
| WO2010149986A2 (en) | 2009-06-23 | 2010-12-29 | Secerno Limited | A method, a computer program and apparatus for analysing symbols in a computer |
| US20130039589A1 (en) * | 2011-08-11 | 2013-02-14 | I. R. I. S. | Pattern recognition process, computer program product and mobile terminal |
| GB201116095D0 (en) * | 2011-09-16 | 2011-11-02 | Wessex Technology Opto Electronic Products Ltd | Machine reading of printed data |
| RU2598300C2 (ru) | 2015-01-27 | 2016-09-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Способы и системы автоматического распознавания символов с использованием дерева решений |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US3333248A (en) * | 1963-12-20 | 1967-07-25 | Ibm | Self-adaptive systems |
| CH534927A (de) * | 1970-12-07 | 1973-03-15 | Ibm | Verfahren zur maschinellen Erkennung von Zeichen |
| DE2217500A1 (de) * | 1971-04-23 | 1972-10-26 | International Business Machines Corp., Armonk, N.Y. (V.StA.) | Verfahren und Einrichtung zum Suchen von Schlüsselwörtern in einer elektronischen Datenverarbeitungsanlage |
| US3925780A (en) * | 1973-12-26 | 1975-12-09 | Ibm | Apparatus for data compression encoding and decoding |
| FR2301051A1 (fr) * | 1975-02-14 | 1976-09-10 | Anvar | Procede et dispositifs de reconnaissance de formes |
| US4181952A (en) * | 1977-11-21 | 1980-01-01 | International Business Machines Corporation | Method and means for minimizing error between the manual digitizing of points and the actual location of said points on an _electronic data entry surface |
-
1982
- 1982-06-28 US US06/392,839 patent/US4499596A/en not_active Expired - Fee Related
-
1983
- 1983-05-25 EP EP83105176A patent/EP0097820B1/en not_active Expired
- 1983-05-25 DE DE8383105176T patent/DE3368781D1/de not_active Expired
- 1983-05-31 JP JP58095132A patent/JPS593690A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0097820B1 (en) | 1986-12-30 |
| EP0097820A1 (en) | 1984-01-11 |
| US4499596A (en) | 1985-02-12 |
| DE3368781D1 (en) | 1987-02-05 |
| JPS593690A (ja) | 1984-01-10 |
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