JPH0375890A - 文字認識装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、文字９図形などのパターン認識、特に多く
のカテゴリをもつパターンを認識するための装置に関す
る。

〔従来の技術〕

従来、漢字などの多くのカテゴリをもつパターンをマツ
チング法にて認識する場合、演算量が膨大となるため第
４図にステップ■で示すように、認識を行なう特徴空間
を部分的に限定したり、圧縮した次元で候補カテゴリを
絞る分類処理を行ない、その分類候補に対し本来の特徴
空間を用いて認識処理を行なうようにしている。なお、
第４図のステップ■は未知パターンを光電変換して入力
するステップを、ステップ■は人力画像からその特徴量
を抽出するステップを、ステップ■は分類候補に対して
認識処理するステップを、またステップ■は最終結果を
出力するステップをそれぞれ示しており、従来から良く
知られているものである。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、このような手法では特徴量を削減するた
めに分類から漏れてしまうと、認識処理の候補として現
われれば正しく認識ができる場合でもこれができなくな
ってしまい、誤った結果を出力するという問題がある。

したがって、この発明の課題は、特徴空間を限定したり
圧縮したりし２（いで演寡量を減少さ一已、しかも「忍
識積度を向上させることにある。

〔課題を解決するための手段〕

代表標準パターン辞書と、この代表標？ｉｌ；パタンの
近傍のカテゴリからなる構成標ｉｊ：パターン辞書と、
代表標準パターンコードと構成標準パタンコードとを対
応付ける幻応標準パターンラーーフルとを備え、次元の
削減や圧縮をしていない′ｌＪＩ′徴空間で住空間準パ
ターン辞書による未知パターンの分類処理を行なった後
、１位の代表標ｔｊｌ＋パクンに対応する構成標準パタ
ーン辞書とマツチングをとって未知パターンを認識する
。

〔作用〕

Ｄ次元ヘラ１〜ル空 カテゴリを表わず標準パターンによってｍ個の部分空間
に分けられる。２つの標準パターンをＳＳ２とすれば、
双方から等しい類似度をＺ〈ずヘクー〇をＷｌｉたず（
ただし、「・−１をイ」シてヘクトル量を示す）。これ
（、Ｉ、ノルｌ、の正規化を行なった２つの標’ｒｌニ
パターンの差分−・、クトルど直交するｎ次元超平面を
表わす。この識別境界面はｍ個のカテゴリては最大ｍｃ
２個存在するが、実質的にはこれより少ない。そこで、
この発明でし１ｍ個の標〈１ｔ：パターン（　Ｓｌ＋　
　Ｓ２＋　　・・Ｓｎ）の中から代表的な標準パターン
としてに個１　ｒｌ＋　　ｒ２＋　・・・ｒｔｔｌを選
び、各々のｒ８についてこれを代表している構成標準パ
ターンＣ８４を（Ｓ、）の中から２個（Ｃ。

Ｃ８２，・・・Ｃ８，）決定する。つまり、未知パター
ンについてまずに個の代表標〈Ｉｌ．パターン（ｒ；）
　　（１≦ｉ≦ｋ）とマツチングをとり、その中で最大
の類似度を示ずｒ．を検出する。次に、このｒ，の構成
４％　Ｂｐパターンｆｃｉｊ）　　（］≦ｊ≦ｌ）との
マツチングをとり、最大のＪＩＪ度を示すＣ０４を最柊
粘果とする。これにより、演算量を少なくしつつ認識精
度を向トさセることがｉｊＪ能となる。

〔実施例〕

第１図にこの発明の実施例を示す。同図において、ＩＧ
．１未知パターンバツフアノ七り、２は類似度演算回路
、３は辞書読出し回路、４は代表標〈１１１パターン辞
四、５は構成標〈１チパターン辞書、６↓，１最大値検
出回路、７は対応構成標〈１！，パターンコード、８は
認識結果ハソファメモリてあ２）。

まず、未知パターンバッファ１より、未知バタンａが類
似度演算回路２に送られる。次に、辞書読出し回路３ば
代表標準パターン辞書４より代表標準パターンｂを読み
出し、標４！：ペクーンＣとして回路２に送る。回路２
では未知パターンａと標準パターンＣとの類似度を求め
、類似度演算結果ｅを最大値検出回路６に送る。回路６
は最大類似度をもつパターンコードを検出して、代表標
（ＩＩ：パター７１位のコートｆを辞書読出し回路３に
送る。回路３はｍｌ　−　Ｆ　ｆに従い、対応構成標準
パターンテーブル７よりコードｆを構成する標〈１！Ｖ
パターンコードの組である対応構成標準パターンＴ１−
ドｇを読み出す一方、コード８の構成標（４１４パクン
ｄを構成標準パターン辞書５より読ゐ出し、標準パター
ンＣとして回路２に送る。回路２はパターンａとパター
ンＣとの頚（Ｉｌ度を求め、類似度演算結果Ｃを最大値
検出回路６に送る。回路６６よその結果Ｃより最大類似
度を検出し、これを最終認識結果りとして認識結果ハソ
ファ８へ送る。

第２図は、以上の動作を示ず〕［１−チャー１・である
。ずなわら、上記の如き代表標準パターン乙こよる分類
処理をステップ■にて行なう点、また構成標準パターン
による認識処伸をステップ■にて行なう点が新たに加わ
っただけで、その他は従来と同様なので詳細１．Ｌ省略
する。

第３図は代表標準パターン（ｒ，）および構成標準パタ
ーン（Ｃｉ．＋＋を決定する方法を説明するためのフロ
ーチャ＝１・である。

まず、全標準パターン（Ｓ，）の中から任意のｍ個を代
表標ｚ１１パターン（ｒ，）の初期値とする（■参照）
。次に、残りの標準パターン（ｂ，）・・（ｂ，ｌ　ｂ
ｉ　　Ｓ　　Ｒ１　　（ただし、Ｓ＝　（ＳｉｔＲ−ｆ
ｒ．））のす、と（ｒ．）との類似度を求め、その中で
最大の類似度を示ずｒｐを検出し、ｂ、を代表標準パタ
ーンｒｐの構成標準パターンＣ９、とする。こうして、
　（ｂ，）に属する（ｒ，）を永めて、ｒ、の構成標〈
１ｆ・パターン（Ｃｉ、ｌを暫定的に決める（■参照）
。

次に、ｍ個の構成標準パターン（Ｃｉｊ）　　（１≦１
≦ｍ）の中で構成要素の数Ｊの最大価Ｊ、３１、最’Ｊ
′Ｖ（ｌ’ｊ　Ｊ　ｍ　；　ｎを算出し、Ｉｍａｘ　　
Ｊｍｉｎ＜ｅ　　（ｅば整数）を満たせば、ずなわら（
ｒ、）かほぼ同数の構成標〈ＩＩ；パターンを代表した
標！Ｉ１１パターンとなれば、処理を絆了する（■、■
参照）。そうでなｉノれぽ、（ｒ、）の組み替えを行な
って以上の処理を繰り返す（■参照）。

〔発明の効果〕

この発明によれば、代表標〈１（パターンによる分類処
理を行なった後、１位になった代表標準バタンの構成標
準パターンに幻して認識処理を行なうよ・うにしたので
、特徴空間の次元の削減や正相１にともなう分類漏れの
現象が少なくなり、演算量を減少しつつ最１冬言忍識率
をｊ）δめることかできる第１］点が得られる。

例えば、いま対象力チコリパターン数ｍ−４０００、代
表標姻パターン数２００．特１抄空間を１６Ｘ１６Ｘ８
−２０４８Ｓ次元、従来の次元圧縮による分類のための
空間を８Ｘ８Ｘ４−２５６次元とした場合の演算量は、 従来の手法１０００Ｘ２５６次元 本手法　　・２００ｘ２０７１８次元 となり、２００ｘ２０４８／４．０ＯＯｘ２５６−２１
５に短縮されることか分かる。

つまり、この発明では多数のカテゴリパターンをそれよ
りも少ない字種の代表標準パターンにクラスクリングす
る点が特徴であり、クラスタリングの数を減らずことに
より、従来の分類処理のノ＼−ト規模のままで性能を著
しく向上さ−（主ることが可能になる、というわしすで
必る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例を示すブロック図、第２図は
この発明の詳細な説明するためのフロチャー１−８第３
図は代表標準パターンと構成標準パターンを決定する方
法を説明するためのフローチャー１・、第４図は文字認
識の従来方法を説明するためのフローチャー１・である
。 符−冒説明 １・・・未知パターンバッフアノモリ、２・・・知似度
演算回路、３・・・辞書読出し回路、４・代表標準パタ
ーン辞書、５・・＋ｉｉ成標〈１（パターン辞１−１」
、６・・・最大価検出回路、７・・・対応構成標（１（
パターンう−−ソル、８・・・Ｓ忍識杆ｉ果ハソファメ
モリ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １）代表標準パターン辞書と、この代表標準パターンの
   近傍のカテゴリからなる構成標準パターン辞書と、代表
   標準パターンコードと構成標準パターンコードとを対応
   付ける対応標準パターンテーブルとを備え、次元の削減
   や圧縮をしていない特徴空間で代表標準パターン辞書に
   よる未知パターンの分類処理を行なった後、１位の代表
   標準パターンに対応する構成標準パターン辞書とマッチ
   ングをとって未知パターンを認識することを特徴とする
   文字認識装置。