JPH02227787A - 画像パターン認識方法および装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像のパターンの認識方法および装置に係わ
り、特に標準図形の学習を複数回行うことによりパター
ン認識の精度を向上させる画像パターン認識方法および
装置に関する。

〔従来の技術〕

画像処理装置におけるパターン認識の１つの手法として
、任意の画素数のパターンを縦ｎ画素、横ｍ画素に正規
化して、まず標準のパターンを記憶しておき、対象パタ
ーンを検出し、正規化して、標準パターンと比較する方
法が知られている。例えば特公昭５８−１９１０９号は
その１例である。

標準パターンのｉ行Ｊ列の画素の明るさの値をＰ（ｉ、
Ｊ）とする。２値画像の場合は、ｐ（、；、ｊ）の値は
画素が白の場合は１、黒の場合は０となり、多値の場合
は階調に応じた値となる。つまり１６階調の場合は０〜
１５となり、白が１５．黒がＯｌその間が中間の灰色で
ある。

このようにして記憶された標準パターンＰ（ｉ。

ｊ）とやはり０行ｍ列に正規化して求めたパターン認識
する対象の対象パターンの各画素の値Ｔ（ｘ、Ｊ）との
差関数Ｄ（ユＩＪ）の総和である評価関数Ｓを求めてパ
ターンが一致しているかどうかを判定していた。

各画素が２値の２値化画像の評価関数Ｓは次のようにな
る。

判定する対象パターンを構成する各画素に対して、 Ｔ（ｉ、　ｊ）＝１ならＤ　（１、ｊ）”　Ｐ　（ｉ＋
　ｊ）・（１） Ｔ（ｉ＋　Ｊ）＝ＯならＤ（ｉ＋ｊ）＝１−Ｐ（ｉ、ｊ
）この評価関数Ｓがある決められた値以上であれば同じ
パターンであると判定する。

各画素が多値である多値画像の場合は差関数ＤＩ（ｉ、
Ｊ）は次のようになる。

Ｄ（ｉ、ｊ）＝　ｌ　Ｔ（ｉ、ｊ）−Ｐ（ｉ、ｊ）ｌ　
　・・・（４）評価関数Ｓは（３）式においてＤ（ユ、
ａ）をＤＩ（ｉ、ｊ）として求める。Ｓの値があるレベ
ル以」二であれば、同じパターンであると判定する。

２値のパターン認識は文字のようにもともと２値化され
ているパターンの認識に適しており、多値のパターン認
識は、影のある物体のように、中間階調が重要な意味を
持つパターンの認識に適している。

文字認識に対して２値のパターン認識を採用する場合の
問題点は、対象パターンの境界線上の不安定さにある。

印刷された文字はコントラストは良いが、カメラのセン
サの素子が対象パターンの境界線の中心に来たり、焦点
がずれたりすると、境界線上の点については、個々のセ
ンサの特性に従って１になつたり０になったりして不安
定となる。分解能を上げることによって不安定となる確
率を下げることは可能だが、不安定を無くすることはで
きない。

また分解能を上げることは、カメラの１画面で読み取る
ことのできる文字数が少なくなることを意味するので、
多数の文字を読み取る必要のあるときは分解能を上げる
こともできない。

〔発明が解決しようとする課題〕

このような問題の対策として、不安定な点は境界線上と
決まっているので、不安定な点についてはそれが１であ
っても０であっても評価関数Ｓにあたえる影響を小さく
する方法が考えられる。

そのためには標準パターンを２値から多値に変える必要
がある。例えば標準パターンの値Ｐ（ｉ。

ｊ）を２値から１．Ｏ，−１の３値に変え、差関数Ｄｚ
（ｘ＋　ｊ）を次の式で求める。

Ｔ（ｉ、　Ｊ）＝１ならＤ２（ｉ、　ｊ）＝　Ｐ　（１
ｒ　ｊ）・・（５） Ｔ（ｉｌ　ｊ）＝ＯならＤ２（ｉｌｊ）＝−Ｐ（ｉｌＪ
）・・（６） このようにするとｐ　（ｉｒ　ｊ）の点はＴ（ｉ、Ｊ）
に無関係にＤ２Ｄｌ　ｊ）はＯになる。

パターン認識においては、多数の標準パターンと比較を
しなければならないので、差関数Ｄ（１゜Ｊ）の計算に
もつとも時間を要するので、この泪算時間を短縮するの
が重要である。

電子計算機においては、数値は２進数で表され、負の数
値は最上位ビットを１とし、正の数値を反転した値に１
を加えた値とされる。つまり８ビツトで表した−１は、
１が（０００００００１）２であるので、これを反転し
た（１１１１１１１０ｈに１を加えた（１１１１１１１
１）２と表すので、演算が複雑になる。

さらに、差関数Ｄ（ｉ、Ｊ）を加算していく場合、加算
結果は８ビツトより当然多くなるので、その場合に誤差
を生じない対策も必要になる。計算時間を短縮するため
には、１を加える処理や８ビツト以上の加算器で加算す
る場合に必要な処理を除くことが重要である。

そこで、本発明の目的は、標準パターンＰ（ｉ。

ｊ）の値を３以上の多値としてパターン認識を行う場合
に、評価関数Ｓを高速に演算することの可能な画像パタ
ーンの認識方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

そのため、本発明においては、標準パターンＰ（ｉ、ｊ
）の画素の値を３以上としたときに、判断する対象パタ
ーンの画素の値Ｔ（ｉ、ｊ）が１のときは対応するＰ（
ｊ、ｊ）の値の２進数を積算し、Ｔ（ｉ、ｊ）がＯのと
きは対応するＰ（ｉ、Ｊ）の値の２進数を反転した値を
積算して評価関数を求めるようにした。

すなわち、ＰＣＩＩＪ）を８ビットで表す場合には、−
１２７から１２７までではなく、Ｏから２’−１＝２５
５　の数値を使用する。そして、差関数Ｄ３（ｉ、　Ｊ
）の計算には次の式を用いる。

Ｔ（ｉｌＪ）＝１ならＤａ（ｉｌ　ｊ）＝Ｐ（ｉｌ　ｊ
）Ｔ　（ｉ、　ａ　）＝　ＯならＤａ（ｉ、ｊ）＝２５
５−ｐ（ｉｌ　ｊ）・・（８） この場合、ｐ　（］、　＋　Ｊ）が２５５ならＴ　（］
、　ｌ　Ｊ　）が１の時Ｄａ（ｉＩＪ）は２５５、Ｔ（
ｉ、Ｊ）が０の時Ｄａ（ｉ、ｊ）はＯとなり、Ｐ（ｉ、
　ｊ）がＯならＴ（１，ｊ）が１の時Ｄａ（ｘ＋ｊ）は
Ｏ，Ｔ（ｉ。

ｊ）が１の時Ｄ８（ｉ、Ｊ）は２５５となりＴ（ｉ　。

ｊ）の値が評価関数Ｓに大きな影響を与える。

しかし、　（ｉＩＪ）が１２８ならＴ（ｉ、ｊ）が１の
時Ｄ３（ｉ、Ｊ）は１２８、Ｔ（ｉ、ｊ）がＯの時Ｄ８
（ｉ、ｊ）は１２７となりＴ（ｌ、ｊ）の値が評価関数
に与える影響は１にすぎないし、Ｐ（１゜Ｊ）が１２７
でも評価関数に与える影響は１である。

１２８と１２７をそれぞれ２進数で表すと（１００００
０００）　２と（０１１１１１１１）２となり最上位ビ
ットが１またはＯで、その他のビットがその逆の値であ
る。

Ｐ（ｉ＋、：ｌ）を上げていくとＴ　（］、　ｌ　ｊ）
が１の時のＤａ（ｌｔ　ｊ）が大きくなり、下げていく
とＴ（ｉ。

ｊ）がＯのときのＤ３ＤＩＪ）が大きくなる。

次に（８）式の演算は２５５が（１１１１１１１１）２
であるためＰ（ｉ、ｊ）の２進数を反転した値となる。

つまり、（８）式の演算は負の数を使用せず単なる反転
であるので、高速な演算が可能となる。

また、Ｄ３（ＩＴＪ）は負になることはないので、８ビ
ット以上の加算器で加算するのも問題ない。

標準パターンｐ（ｉ、ｊ）の求め方は、まず１２７か１
２８に設定しておいて、正解とすべきパターンである学
習パターンＬ（ｉ、ｊ）を入力し、入力する度にＬ（］
、ＩＩＪが１ならばＰ（］、ＩＩＪを１増加し、Ｏなら
ば１減少することによって学習を進める。

初期の入力を１２７にするか１２８にするかについては
、Ｔ（ｉ、Ｊ）かすへて１でもＯでも最初の評価関数Ｓ
が等しくなることが望ましいのでその数を等しくし、か
つ場所的に偏らないようにするため、上下左右の画素の
値が全て中心の値と異なるようにするのがよい。

〔作用〕

縦ｎ画素、横ｍ画素に正規化した標準パターンＰ（ｉ、
　ｊ）の画素の値をにピッ１−とするとき、差関数Ｄ（
ｘ＋　ｊ）の値を Ｔ（ｉ、Ｊ）＝１ならＤａ（ｉ、ｊ）＝Ｐ（ｉ＋　ｊ）
・・・（９） Ｔ（ｉ、　Ｊ）＝Ｏなら Ｄｓ（ｉ、ｊ）＝２’−１−Ｐ（ｉ、ｊ）・・・（１０
） とする。

また、標準パターンｐ　（ｉ　＋　Ｊ）の初期値を２に
−１から２ｘ−ｔ　　１として、上下左右の画素の値と
違うように設定し、学習パターンｒ＝（ｉ、ｊ）が１の
時はＰ（ｘ＋　ｊ）を１増加し、Ｌ（ｘ、ｊ）がＯの時
はＰ（ｉ、Ｊ）を１減少することにより学習する。

これらの手法を採用することにより、評価関数Ｓの計算
時間を大巾に低減することができる。

〔実施例〕

第２図に本発明を採用する画像処理装置のハードウェア
構成図を示す。１は画像処理装置で、カメラ３から取り
込んだ画像をＡ／Ｄ変換器１６でディジタル信号に変換
して画像メモリ１５に記憶し、フィルタ回路１７で画質
の改良をしたのち、もう１度画像メモリ１５に記憶する
。この過程の画像はＤ／Ａ変換器１８を通してＣＲＴ４
でモニタすることができる。

これらを行うための制御指令は操作者がキーボード１４
により入力する。

このようにして画像メモリ１５に記憶された画像はメモ
リ１３のプログラム部１３１のプログラムに従ってＣＰ
Ｕで文字が切り出され、正規化されて学習パターンＬ（
ｉ＋　Ｊ）が得られる。この学習パターンＬ（ｉ、Ｊ）
はメモリ１３の学習パターン部１３３に記憶される。

この学習パターンにより標準パターンＰ（ｉ。

ｊ）が学習され、メモリ１３の標準パターン部１３２に
記憶される。

評価関数Ｓの計算は大量の計算が必要であるので、評価
関数算出器１１によって高速に行う。

学習された標準パターンＰ（ｉ、ｊ）と学習パターンＬ
（ｉ、ｊ）により評価関数Ｓが計算され、しきい値Ｓ。

かきぬられ、メモリの標準パターン部１３２に記憶され
る。

］４− 本発明による画像処理装置の処理にはパターンの学習を
行う学習処理とパターンの認識を行う認識処理がある。

以下、パターンを１６行１６列に正規化し、かつ標準パ
ターンＰ（ｘ、ａ）を８ビツトの数値（０〜２５５）で
表す場合を例にとって、処理方法について説明する。

学習処理のフローを第３図に示す。学習処理は標準パタ
ーンＰ（ｉ、Ｊ）を求める部分としきい値Ｓｏを求める
部分とからなる。

２００で学習を開始し、２０１で標準パターンＰ（ｉ、
　ｊ）の初期値を設定する。Ｐ（ｉ＋　ｊ）は数値の１
２８と１２７に設定するが、その場合に上下左右の画素
の値と異なるように、次のように設定する。

Ｐ（０，０）＝１２８．Ｐ（０，１）＝１２７゜Ｐ（０
，２）＝１２８・・・　Ｐ（０，１５）＝１２７Ｐ（１
，０）＝１２７．Ｐ（１，１）＝１２８゜Ｐ（１，２）
＝１２７・・・・Ｐ（１，１５）＝１２８標準パターン
は認識すべきパターンの数だけ必要であるが、すべての
パターンについてこのように初期値を設定する。

次に学習パターンＬ（ｉ、ｊ）を取り込みながら標準パ
ターンＰ（１，ａ）の学習を進めるのであるが、２０２
で学習すべきパターンをカメラ３で取り込み、２値正規
化して学習パターンを求める。

２０２の詳細なフローを第４図に示す。まず３０１で学
習すべきパターンを用意し、カメラ３で取り込んで、３
０２でパターンを長方形状に切り出す。パターンの切り
出し法については色々な方法が知られているが、パター
ンの位置の変動範囲を考慮してウィンドウを設定し、そ
のウィンドウ内の輝度の縦方向及び横方向の積算値つま
り投影分布が、パターンとパターンの間では変化する（
黒パターンの場合は増加する。）ことを利用してもよい
。

切り出されたパターンの縦横の画素数は標準パターンを
学習し十分の精度を得る為１６より十分多する（１６以
下なら分解能不足であり、このような条件では良い認識
精度は得られない。）ので、３０３で縦横１６６画素正
規化する。切り出されたＮ行Ｍ列の画素を１６行１６列
に分割し、各画素の輝度を加算して正規化された画素の
輝度を求める。複数に分割された画素の輝度は比例的に
配分する。

このようにして１６行１６列に正規化された多値のパタ
ーンが求め、３０４でしきい値を決めて２値化すると、
２値正規化した学習パターンＬ（ｉ、ｊ）が得られる。

これはメモリ１３の学習パターン部１３３に記憶してお
く。

次に２０３で標準パターンＰ（ＩＴＪ）の学習を行う。

標準パターンＰ（ｘ、ｊ）をひとつずつメモリ１３の標
準パターン部１３２から読みだし、２０２で求めた学習
パターンＬ（ｉ、Ｊ）が１ならばＰ（ｉ、ｊ）に１加算
し、０ならば１減算する。

そして、２０４で当該パターンの学習が終了したかどう
かを判定する。

学習が終了せず更に続ける場合は、２０５で新しい条件
に変えて２０２に行き、これを繰り返す。

学習は最大１２７回可能である。１２７回学習すると、
標準パターンＰ（ｌ、Ｊ）の最大値は２５５に、最小値
はＯになるので、これをチエツクして学習を終了する。

学習すべきパターンが無くなった場合も学習を終了する
。

学習を終了すると、２０６で標準パターンを標準パター
ンメモリ部１３２に記憶して、次にしきい値Ｓ。を求め
るフローに入る。

まず２１０でメモリ１３の学習パターン部１３３に記憶
されている各学習パターンについて評価関数Ｓを評価関
数算出器１１で算出し、その最小値Ｓ　０ｍ１ｎを求め
る。

本発明において採用する評価関数算出器１１の構成を第
１図に示す。算出器１１は８ビツトのレジスタ１１１．
８ビツトの反転器１１２．対象パターンＴ（ｘ、ｊ）や
学習パターンＬ（ｉ、Ｊ）を８画素（８ビツト）ずつ記
憶し、回転する８ビシトローテータ１１３．セレクタ１
１４．．１６ビツト加算器１１５により構成されている
。

まず学習パターンＬ（ｉ、Ｊ）のうち８ビツト（８画素
）をバス１９を介して８ビツトローチータ１１３に記憶
する。次にレジスタ１］１に標準パターンＰ　（］、　
！　Ｊ　）を］個ずつ記憶する。その度に反転器１］２
には反転信号が発生する。それと同期して学習パターン
Ｌ（ｉ、Ｊ）が最上位から１ビツトずつセレクタに加え
られる。Ｌ（ｉ、、ｊ）が１の場合にはレジスタ１１１
の位記加算器１１５に加え、０の場合には反転器１１２
の反転信号を加算器１１５に加える。

この動作の詳細を１クロツク毎に第６図に示す。

第１クロツクでは対象パターンＴ”（ｉ、　Ｊ）の最初
の８画素Ｔ（０，Ｏ）〜Ｔ（０，７）がローテータ１１
３に記憶される。

第２クロツクでは、８ビットレジスタ１１１に標準パタ
ーンＰ　（ｉ、ｊ）の最初の画素の値Ｐ（０゜Ｏ）が記
憶される。この場合の状態は第６図（ａ）に示す通りで
ある。

このとき、８ビツト反転器１１２にはＰ（０，０）を１
．○反転した信号が記憶されており、８ビツトローテー
タ１１３の最初の最初のビットＴ（０゜Ｏ）がセレクタ
１１４に加えられる。

その結果、Ｔ（０，Ｏ）が１であれば８ビツトレジスタ
１１１の値が、Ｔ（０，０）の値が０であれば、８ビツ
ト反転器１１２の値が１６ビツト加算器１１５に加えら
れる。

第３クロツクでは、８ピッ１−ローテータ１１３の中味
が１ビツトローチー１〜するため、最初のビットはＴ（
０，１）となっており、８ビツトレジスタ１１１にはＰ
（０，１）が記憶される。

この場合の状態は第６図（ｂ）に示す通りである。

従って、１６ビツト加算器１１５にはＴ　（０゜１）が
１ならＰ（０，１）の値が、Ｔ（０，１）の値がＯなら
Ｐ（０，１）を１，０反転した値を加算される。

このようにして、第９クロツクまでＰ（０，０）−Ｐ（
０，７）の値が、Ｔ（０，Ｏ’）−Ｔ（０，７）が０か
１に対して、そのままか、１．０反転してかして、加算
される。

第１０クロツクでは８ピッ１−ローテータ１１３に対象
パターンＴ（ｉ、Ｊ）の次の８画素Ｐ（０，８）〜Ｐ（
０，１５）が記憶され、第１１クロツク以後、８ビツト
レジスタ１１１にＰ（０，８）−Ｐ　（０゜１５）が順
次記憶されて、同様に加算されていく。

このようなことを３２回繰り返すと、１つの標準パター
ンに対する評価関数Ｓの値が１６ビツｌ−加算器１１５
に加算される。

８画素分の計算が終わると、次の８画素分の学習パター
ンＬ　（］、　＋　ｊ）がローテータ１１３に記憶され
、同様の演算が行われる。

このようにして２５６画素分の関数Ｄｏ（ｉ、　Ｊ　Ｌ
Ｄｘ（ｘ　＋　ｊ）が加算器１１５に加算されると、そ
の結果が上位８ビツト、下位８ビツトに分けられてバス
１９を介してＣＰＵＩ　２に読み取られる。

２１１では該当するパターンに似ていて、誤認識しやす
いパターンがいくつか用意され、その評価関数Ｓの最大
値Ｓ　ｘｍａｙが算出される。

２１２で予じめ選び、その標準パターンでないと間違い
易いが正しく、認識すべきパターンの評価関数の最小値
Ｓ　０１ｌｌｎとその標準パターンと間違い易いが、そ
う認識すべきでないパターンの評価関数の最大値Ｓ　Ｘ
ｍａＸが比較され、しきい値はその中間に設定される。

Ｓ８□８がＳ。ｗｉｎより大きくなり、しきい値Ｓ。

が設定できないようであれば標準パターンの学習が不充
分といえるので、学習方法の再検討が必要である。

２２０ですべてのパターンを学習したかどうかを調べ、
パターンが残っていれば２２１で次のパターンを選び、
２０１以下を繰り返す。パターンが残っていなければ、
２２２に行き学習を終了する。

認識処理のフローを第５図に示す。４−０１で認識処理
を開始すると、認識すべきパターンをカメラ３で取り込
んで、４０２で２値正規化した対象パターンを求める。

４０２の内容は２０２と同様である。

次に４０３で標準パターンにより評価関数Ｓｔｌ＜もと
ぬる。４．０３の内容は２１０と同様に評価関数算出器
１１を使用する。

４、０４で当該標準パターンの評価関数Ｓが、そ２】 の標準パターンのしきい値Ｓ。より大きいがどうかを調
べ、しきい値より大きければパターンを検出したことに
なるので、４．０５に行く。しきい値より小さければ４
０６ですべての標準パターンを検討したかを調べ、検討
していれば該当するパターンが無かったことになるので
４．０７に行く。標準パターンが残っていれば、４−０
８で次の標準パターンを選び、４０３以下を繰り返す。

この認識処理を読み取るべきパターンの数だけ繰り返す
ことによって必要な数のパターンの認識が可能である。

〔発明の効果〕

本発明を採用することにより、対象パターンが変化する
場合でも、変化の範囲内で種々の学習パターンを作って
、それをもとにして標準パターンを作ることができるの
で、２値のパターンマツチング方式を用いる場合と比較
して、認識精度を大幅に改善することができる。

本発明における評価関数Ｓの演算方法は、対象パターン
の各画素の値Ｔ（ｉ、ｊ）が１のときは標準パターンの
値Ｐ（ｌ＋　Ｊ）を加算し、Ｏのときはｐ（ｉ、ｊ）を
反転した値を加算するという簡単な方法である。

さらに、請求項６に記載したごとき評価関数演算回路１
１を採用することにより、この演算を高速に行うことが
できる。

また、評価関数のしきい値の決定方法として、請求項４
および７に記載したごとく認識すべきパターンの評価関
数の最小値Ｓ。ｍｉｎと認識すべきでないパターンの評
価関数の最大値Ｓ　ＸｍａＸの中間とする方式を採用し
ているので、誤検出の確率を十分小さくすることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による評価関数算出器の構成を示す図、
第２図は本発明による画像処理装置の構成を示す、第３
図〜第５図は本発明のソフトウェアのフロー髪示す図で
ある。第６図は評価関数算出器の動作を説明するための
図である。 Ｐ（ｉ、Ｊ）・・・標準パターンの値、Ｔ（ｘ、Ｊ）・
対象パターンの値、Ｄ（ｉ、Ｊ）〜Ｄ　８（］−１ｊ）
　　・対象パターンと標準パターンの差関数、ｒ＝（ｉ
、ｊ）学習パターンの値、Ｓ・・評価関数、Ｓｏ・・評
価関数のしきい値、Ｓ　ＯＩ＋Ｉ１１・認識すべきパタ
ーンの最小しきい値、Ｓ　ｘｍａｘ・・・認識すべきで
ないパターンの最大しきい値、ｎ・・正規化時縦ビット
、ｍ・・正規化時横ビット、Ｎ・・・正規化前縦ビット
、Ｍ・正規化前槽ビット、ｊ・・・パターンの行数、ｊ
・パターンの列数、ｋ・・・標準パターンのビット数、
１画像処理装置、３・・・カメラ、５・・・ＣＲＴ、１
１・評価関数算出器、１２・・・ＣＰＵ、１３・・メモ
リ、１４・・・キーボード、１５・・画像メモリ、１６
　・Ａ／Ｄ変換器、１７・・・フィルタ、１８・・・Ｄ
／Ａ変換器、１９・・バス、１１１・・８ビツトレジス
タ。 １１２・・・８ビット反転器、１１３・８ビツトローテ
ータ、１１４・・セレクタ、１１５・・１６ビツト加算
器。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、パターン認識する対象を電気信号に変換して取り込
   み記憶する画像メモリと、前記画像メモリに記憶された
   画像から切り出したＮ行Ｍ列の画素に正規化し２値化し
   た対象パターンを得る２値化手段と、標準となる画像を
   正規化して得た学習パターンを利用して学習により標準
   パターンＰ（ｉ、ｊ）を作成し記憶する標準パターン作
   成手段とを備え、 前記２値化手段から得られる対象パターンと前記標準パ
   ターン作成手段から標準パターンＰ（ｉ、ｊ）を１画素
   ずつ対応させて求めた差の値を積算して評価関数を算出
   し、この評価関数をしきい値と比較して対象画像をパタ
   ーン認識する方法において、 前記標準パターンＰ（ｉ、ｊ）の値を複数ビットで構成
   し、前記対象パターンの各画素の値Ｔ（ｉ、ｊ）が１の
   時は対応する前記標準パターンＰ（ｉ、ｊ）の値を２進
   数で表した値を積算し、前記各画素の値Ｔ（ｉ、ｊ）が
   ０のときは、対応する前記標準パターンＰ（ｉ、ｊ）の
   値を２進数で表した値を反転して積算することにより前
   記評価関数を求めることを特徴とする画像パターン認識
   方法。 ２、請求項１記載の方法において、前記標準パターンを
   学習するに際し、各画素の初期値として、最上位のビッ
   トを１とし他のビットを０とする２進数又は最上位のビ
   ットを０とし他のビットを１とする２進数のいずれかを
   使用して、前記標準パターンの各画素の値が１のときは
   前記標準パターンの対応する画素の値を１増加し、０の
   場合は１減少することを特徴とする画像パターン認識方
   法。 ３、請求項１記載の方法において、前記標準パターンの
   初期値が、上下左右いずれの画素とも異なるように設定
   することを特徴とする画像パターン認識方法。 ４、請求項１記載の方法において、前記しきい値を、所
   定の標準パターンと正しく認識すべき対象パターンにつ
   いて算出した評価関数の最大値Ｓ＿ｘ＿ｍ＿ａ＿ｘと、
   前記所定の標準パターンと正しく認識すべきでない対象
   パターンについて算出した評価関数の最小値Ｓ＿ｏ＿ｍ
   ＿ｉ＿ｎとの中間に設定することを特徴とする画像パタ
   ーン認識方法。 ５、パターン認識する対象を電気信号に変換して取り込
   み記憶する画像メモリと、前記画像メモリに記憶された
   画像から切り出したＮ行Ｍ列の画素に正規化し２値化し
   た対象パターンを得る２値化手段と、標準となる画像を
   正規化して得た学習パターンを利用して学習により標準
   パターンＰ（ｉ、ｊ）を作成し記憶する標準パターン作
   成手段と、前記２値化手段から得られる対象画像パター
   ンと前記標準パターン作成手段から標準パターンＰ（ｉ
   、ｊ）を１画素ずつ対応させて求めた差の値を積算して
   評価関数を算出する評価関数算出手段と、該評価関数算
   出手段からの評価関数をしきい値と比較して対象画像を
   パターン認識する手段とを備えた装置において、前記評
   価関数算出手段は前記標準パターン Ｐ（ｉ、ｊ）の値を複数ビットで構成し、前記対象画像
   パターンの各画素の値Ｔ（ｉ、ｊ）が１の時は対応する
   前記標準パターンＰ（ｉ、ｊ）の値を２進数で表した値
   を積算し、前記各画素の値Ｔ（ｉ、ｊ）が０のときは、
   対応する前記標準パターンＰ（ｉ、ｊ）の値を２進数で
   表した値を反転して積算するものであることを特徴とす
   る画像パターン認識装置。 ６、請求項５記載の装置において、前記評価関数算出手
   段は前記対象パターンの少なくとも一部を記憶するロー
   テータと、前記標準パターンＰ（ｉ、ｊ）を記憶するレ
   ジスタと、該レジスタの内容を一時記憶する反転器と、
   前記ローテータの出力に応じて前記レジスタの出力と前
   記反転器の出力を選択するセレクタと、該セレクタの出
   力を加算する加算器とからなることを特徴とする画像パ
   ターン認識装置。 ７、請求項５記載の装置において、前記しきい値を、所
   定の標準パターンと正しく認識すべき対象パターンにつ
   いて算出した評価関数の最大値Ｓ＿ｘ＿ｍ＿ａ＿ｘと、
   前記所定の標準パターンと正しく認識すべきでない対象
   パターンについて算出した評価関数の最小値Ｓ＿ｏ＿ｍ
   ＿ｉ＿ｎとの中間に設定することを特徴とする画像パタ
   ーン認識装置。