JPH02166570A - パターン認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、認識処理の対象とする入力パターンが、予め
設定された標準パターンと同一の類に属するか否かを複
合類似度法によって得られる類似度に基づいて決定する
パターン認識装置に関する。

（従来の技術） 一般に、光学的文字読取装置等において人カバターン（
文字パターン）を認識するためのパターン認識方式は、
認識処理の対象とする入力パターンが特定の標準パター
ンにどの程度一致するかによって識別しようとするもの
である。このパターン認識方式には、複合類似度法を用
いた＃な−ものがある。一般に、複合類似度法は、以下
に示す式に基づいて行なわれる。

ただし、Ｓｌ−類似度、φロー固有ベクトル（標準パタ
ーン）、ｆ−人力パターンベクトル。

Ｎ−固有ベクトル数（以下、面数と称する）。

λ−固有値（λｌ−第１固有値、λｎ”ｎ番目固有値）
である。なお、（ｆ、　φｎ）はｆとφｎとの間の内偵
であり、ＩＩ　ｆ　ＩＩはｒのノルムでありＩＩ　ｒ　
１１−シ１７下、ｌ−で定義される正の値である。

複合類似度法を使ったパターン認識方式は、認識処理の
対象とする入力パターンについて、類（以下、カテゴリ
と称する）毎に設定された特定の標準パターンによる類
似度を前記（１）式に基づいてそれぞれに求めて、その
結果最も高い類似度を示すカテゴリに入力パターンが含
まれるものと判断するものである。

このような前記（１）式に基づいた複合類似度法による
パターン認識方式の特性は、類似度を積和計算値として
いるため面数（Ｎ）を大きくすればする程、正確なパタ
ーン認識を行なうことができ読取精度が向上することが
上げられる。しかしながら、現実的には面数を大きくす
ればする程、認識処理スピードが低下するという問題が
あるため、ある固定の面数で積和計算を打切り、この時
点で得られる類似度に基づいて入力パターンが含まれる
カテゴリを決定する方法がとられている。

（発明が解決しようとする課題） ところで、前記（１）式による積和値（類似度）は、入
力パターンが標準パターンに近いほど少ない面数の段階
において高い値を示す。また、ある段階（面数）までの
積和計算によって得られる類似度を比較することができ
れば、この段階において最大値を示す類似度とそれに次
ぐ値を示す次大値の類似度との間に十分な差が生じてい
れば、最大値の類似度が示すカテゴリが最終的に類似度
が最大値となるものと考えられる。しかしながら従来の
複合類似度法を用いたパターン認識方式では、何れの場
合であっても予め固定された面数までの計算を行なった
後に、その結果得られる各カテゴリにおける類似度に基
づいて入力パターンが含まれるカテゴリを決定していた
。

本発明は前記のような点に鑑みてなされたもので、複合
類似度法を用いたパターン認識処理を高速化させること
が可能なパターン認識装置を提供することを目的とする
。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、認識処理の対象とする入力パターンを格納す
る入力パターン格納手段と、予め複数の類毎に設定され
た標準パターンを格納する辞書格納手段と、前記入力パ
ターン格納手段に格納された入力パターンと前記辞書格
納手段に格納された各類の標準パターンとの類似度を、
複合類似度法に基づいて段階的に計算する類似度計算手
段と、前記類似度計算手段によって得られる類似度の最
大値、並びに該最大値と該最大値に次ぐ類似度を示す次
大値との差をもとに、前記最大値を示す類似度が認識結
果として満足するものであるか否かを判断する判断手段
とを備え、前記判断手段によって、前記類似度計算手段
により得られた最大値を示す類似度が認識結果として満
足するものと判断された場合には同類似度に対応する類
を認識結果として出力し、認識結果として満足する類似
度と判断されなかった場合には前記類似度計算手段によ
り次の段階までの類似度計算を行なうように構成するも
のである。

（作用） このようにして構成されるパターン認識装置においては
、入力パターンと標準パターンとの類似度を求めるため
の積和計算を、打切り可能であるか否かが段階的に判断
される。すなわち、ある段階において得られた類似度が
認識結果として満足するものと判断される場合には、こ
の類似度に対応する類が認識結果として出力され、この
段階で積和計算が打切られる。このために、パターン認
識処理時間が短縮される。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例を説明する。第
１図は同実施例に係わる例えば光学的文字読取装置にお
いて用いられるパターン認識装置の構成を示すブロック
図である。同図において、入力パターン格納部１１は、
認識処理の対象とする１文字分の入力パターン（文字パ
ターン）を格納するものであり、光学的文字読取装置の
スキャナ部（図示せず）によって読取られたイメージか
ら１文字毎に切出されて得られる文字パターンを格納す
る。積和計算部１２は、入力パターン格納部１１に格納
された入力パターンと辞書格納部１３に格納された標準
パターンとの類似度を複合類似度法に基づいて計算する
。辞書格納部１３は、カテゴリ毎に予め設定された類似
度を計算する際に用いられる最大面数（Ｎ）分の標準パ
ターンが格納されている。認識処理コントロール部１４
は、パターン認識装置全体をコントロールするものであ
る。また、認識処理コントロール部１４は、積和計算部
１２において得られた類似度が認識結果として満足する
ものであるか否かを、積和計算打切りチエツクテーブル
１５に格納された規定値（閾値）に基づいて段階的に判
断し、認識結果として満足すると判断された類似度のカ
テゴリを認識結果として出力する。

積和計算打切りテーブル１５は、認識コントロール部１
４によって類似度が認識結果として満足するものである
か否かを規定する閾値を、認識処理コントロール部１４
の判断処理を行なう各段階毎に格納されているものであ
る。

次に、同実施例の動作を説明する。

まず、図示せぬ回路において切出された１文字分の文字
パターンが入力パターン格納部１１に与えられると、認
識処理コントロール部１４にパターン転送終了信号が与
えられる。認識処理コントロール部１４は、パターン転
送終了信号が入力されると第２図に示すフローチャート
に基づいてパターン認識処理の制御を行なう。認識処理
コントロール部１４は、積和計算部１２に対して類似度
計算の実行を指示すると共に、計算を行なう際の初期値
データを出力する。積和計算部１２は、認識処理コント
ロール部１４からの指示に応じて初期値の設定を行なう
（ステップＳｌ）。すなわち、積和計算開始面（ｎ）、
積和計算終了面（Ｎ）、積和計算値（類似度Ｓｓ）を示
すデータの初期設定（ｎ＝１゜Ｎ−５，５ｓ＝０）を行
なう。また、積和計算打切りチエツク間隔（ｄ）、及び
積和計算を行なう最終面（Ｌ）は、ｄ−５，Ｌ−３０と
して設定されるものとする。積和計算部１２は、人カバ
ターン格納部１１に格納された入力パターンと辞書格納
部１３に格納された各カテゴリの標準パターンとの類似
度を以下の式に基づいて計算する（ステップＳ２）。

ここでは、初期値として積和計算開始面ｎ−ｍ１、積和
計算終了面Ｎ−５としているので、はじめに１而から５
面までの積和計算を各カテゴリについて実行する。積和
計算部１２は、前記（２）式に基づく計算によって得ら
れた類似度を、図示せぬ積和計算値類似度格納レジスタ
に格納する。そして、積和計算部１２は、各カテゴリに
ついて得られた類似度Ｓｓを降順（大きい順）にソート
することによって、類似度Ｓｓの最大値（Ｓｍａｘ）、
及びＳ　ｗａｘに次ぐ類似度を示す次大値（Ｓｎｘｔ）
を求める（ステップＳ３）。積和計算部１２は、類似度
Ｓｍの最大値Ｓ　ｌ１ａｘ及びこれに対応するカテゴリ
を示す情報と、次大値ｓ　ｎｘｔ及びこれ対応するカテ
ゴリを示す情報を認識処理コントロール部１４に出力す
る。認識処理コントロール部１４は、積和計算部１２か
ら与えられた最大値Ｓ　ＩａＸ及び次大値Ｓ　ｎｘｔか
ら、積和計算打切りチエツクテーブル１５に格納された
情報に基づいて、積和計算の打切りチエツクを行なう（
ステップＳ４）。まず、認識処理コントロール部１４は
、類似度ｓＩの最大値Ｓ　ｗａｘと次大値Ｓ　ｎｘｔと
の差Ｄｓｌｓを求める。そして、積和計算打切りチエツ
クテーブル１５に格納された８面（ここでは５面）にお
ける閾値との比較を行なう。

ここで、積和計算打切りチエツクテーブル１５の構成に
ついて説明する。第３図に数字に関する積和計算打切り
チエツクテーブル１５の一例を示している。同図に示す
第１カテゴリは、最大値Ｓ　ｗａｘに対応するカテゴリ
を示し、第２カテゴリは次大値Ｓ　ｎｘｔに対応するカ
テゴリを示している。そして、第１カテゴリと第２カテ
ゴリの各組合わせに対応する、各積和計算終了面Ｎ（積
和計算打切りチエツクを行なう各段階）における第１閾
値（ＴＨＩ）、及び第２閾値（ＴＨ２）の値を示してい
る。なお、第１閾値（ＴＨＩ）は、第１カテゴリの類似
度に対する閾値を示し、第２閾値は、第１カテゴリの類
似度Ｓ　ｗａｘと第２カテゴリの類似度Ｓ　ｎｘｔとの
差Ｄｓ１ｍに対する閾値を示している。同図においては
、第１カテゴリが「０」、第２カテゴリが「１」の組合
わせに対応する各積和計算最終面Ｎにおける閾値（ＴＨ
Ｉ、ＴＨ２）のみが記録されているが、すべての組合わ
せに対応する閾値が設定されるものである。また、各閾
値は、各カテゴリの組合わせと積和計算最終面Ｎの値と
の関係に応じて、正しい認識結果を得るための最適な値
が予め設定されているものとする。

認識処理コントロール部、１４は、積和計算チエツクテ
ーブル１５から積和計算終了面Ｎにおける第１、及び第
２閾値を読出し、最大値Ｓ　ｗａｘと第１閾値ＴＨＩと
の比較、及びＤ　ｓｌｍと第２閾値ＴＨ２との比較を行
ない、その結果に基づいて積和計算を打切るか否かを判
断する（ステップＳ５）。ここで、比較処理の結果、（
Ｓ　ｗａｘ≧ＴＨＩ）であり、かつ（Ｄｓｌ■≧ＴＨ２
）であれば、類似度の最大値Ｓ　ｓａｗは認識処理の結
果として満足するものと判断する。すなわち、最大値Ｓ
　ｗａｘがある閾値（ＴＨＩ）より高く、かつ次大値Ｓ
　ｎｘｔとの差Ｄｓｌ■が十分に大きいということは、
積和計算をさらに継続した場合に、最大値Ｓ　ＩＩａｘ
を示す類似度が、同類似度に対応するカテゴリに入力パ
ターンが含まれることをより確実にする値となることに
基づいたものである。こうして、この段階において得ら
れた各カテゴリに対応する類似度から、認識結果として
満足するものが得られた場合に、積和計算を打切るもの
として、最大値Ｓ　ＩＩａｘに対応するカテゴリを答え
として出力する（ステップＳ６）。

一方、ステップＳ４において最大値ｓ　ｗａｘと第１閾
値ＴＨＩとの比較、及びＤｓｉ■と第２閾値ＴＨ２との
比較を行なった結果、（Ｓｍａｘ＜ＴＨｌ）または（Ｄ
ｓ１ｓ＋＜ＴＨ２）であれば積和計算の打切りを行なわ
ないものと判断する（ステップＳ６）。そして、この段
階（積和計算終了面Ｎ）が、積和計算を行なう最終面（
Ｌ）に至っているかチエツクする（ステップＳ７）。積
和計算終了面Ｎが、初期において設定された積和計算を
行なう最終面しくここではＬ−３０）に至っている場合
には（Ｎ≧Ｌ）、各カテゴリの辞書の最大面までの積和
計算が終了していると判断し、入力パターン格納部１１
に格納された入力パターンに対して認識結果が得られな
かったこと（リジェクト）を示す情報を答えとして出力
する（ステップＳ６）。ステップＳ７において、積和計
算が終了していないと判断された場合には、認識処理コ
ントロール部１４は、次の段階を示す積和計算開始面ｎ
１及び積和計算終了面Ｎを、それぞれ（ｎ４−ｎ＋１）
、（Ｎ”ｎ、＋ｄ）として積和計算部Ｉ２に出力する。

積和計算部Ｉ２は、認識処理コントロール部１４から与
えられた積和計算開始面、終了面（ｎ、Ｎ）で示される
段階における積和計算を行なう。以下、前記で説明した
手順と同様にして、認識結果として満足する類似度が得
られる段階、または積和計算を行なう最終面Ｌ　（Ｌ−
３０）まで処理が実行される。

なお、前記実施例においては積和計算チエツクテーブル
１５を各カテゴリの全ての組合わせのそれぞれについて
設定するものとしているが、類似度値が近いもの（最大
値と次大値の関係となるカテゴリ）の組合わせによるテ
ーブルを構成することもできる。

［発明の効果］ 以上のように本発明によれば、入力パターンとカテゴリ
（類）毎に設定された標準パターンとの類似度を複合類
似度法に基づいて計算を行なう場合に、予め設定された
段階毎にこの時点において得られた類似度値に基づいて
認識結果として満足するものが得られたか否かを判断す
ることによって、類似度を求めるための積和計算をより
早い段階において打切ることができるので、パターン認
識処理を高速化させることが可能となるものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係わるパターン認識装置の
構成を示すブロック図、第２図は同実施例に係わるパタ
ーン認識処理の処理手順を示すフローチャート、第３図
は同実施例における積和セ仏 計算打切りテーブルの構成を示す図である。 １１・・・入力パターン格納部、１２・・・積和計算部
、１３・・・辞書格納部、１４・・・認識処理コントロ
ール部、１５・・・積和計算打切りチエツクテーブル。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 認識処理の対象とする入力パターンを格納する入力パタ
   ーン格納手段と、 予め複数の類毎に設定された標準パターンを格納する辞
   書格納手段と、 前記入力パターン格納手段に格納された入力パターンと
   前記辞書格納手段に格納された各類の標準パターンとの
   類似度を、複合類似度法に基づいて段階的に計算する類
   似度計算手段と、 前記類似度計算手段によって得られる類似度の最大値、
   並びに該最大値と該最大値に次ぐ類似度を示す次大値と
   の差をもとに、前記最大値を示す類似度が認識結果とし
   て満足するものであるか否かを判断する判断手段と、 を具備し、 前記判断手段によって、前記類似度計算手段により得ら
   れた最大値を示す類似度が認識結果として満足するもの
   と判断された場合には同類似度に対応する類を認識結果
   として出力し、認識結果として満足する類似度と判断さ
   れなかった場合には前記類似度計算手段により次の段階
   までの類似度計算を行なうことを特徴とするパターン認
   識装置。