JPH04177483A - パターンマッチング方式 - 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、入力されたデータとして１例えば、文字（数
字を含む）、記号、図形、物体の認識を行なう為のデー
タ処理装置またはデータ処理システムにおけるパターン
マツチングに関する。

〔従来の技術〕

データ入力手段として、例えばカメラを用いて、入力デ
ータとして、例えば画像データの形値でデータを取り込
むものがある。

これに関する従来技術としては、例えば「工業用画像処
理」　（江尻著）に説明されているものがある。これは
１人力された画像データ上の所定の位置や物体・文字な
どを認識するために、基準となるデータとして、テンプ
レートデータを複数個あらかしめ用意しておく。

そして、入力された対象画像に対して、前記テンプレー
トデータを用いてパターンマツチングを行う方式が取ら
れている。

以下、これについて、詳しく述べる。

従来技術は、基準となるデータをテンプレートデータと
して、教示等の手段により、あらかじめ格納しておき、
次に入力されたデータである入力対象画像を画像メモリ
上に格納し、この画像メモリ上において、入力対象画像
とテンプレートデータとの比較を画像メモリ上全体（具
体的には画像メモリは、画素という単位で区切られてい
る）にわたって行なう。

そして、入力対象画像毎に、入力対象画像と最大に一致
したテンプレートデータとの一致数と、その画像メモリ
上の座標を見つけるものである。

例えば文字を認識する場合、予想される文字のデータを
すべてテンプレートデータとして用意しておき、入力さ
れた画像に対して、用意したテンプレートデータの数だ
けのパターンマツチング処理を繰返し、最も一致したパ
ターンの文字が入力された画像上の文字と判断している
。

（発明が解決しようとする課題〕 上記従来技術は特定の位置を抽出する場合については、
パータンマツチングの回数が少いため、有効な技術であ
るが、パターンマツチングの用途が例えば文字認識の場
合は、対象文字の種類分テンプレートデータを準備して
、対象文字の種類分のパターンマツチングを繰返す必要
があり、パターンマツチングの回数が多くなるという問
題がある。

また、同一文字で形状の違うものを認識する場合、用意
するテンプレートデータの数を増やさないと、形状の異
なる対象文字を入力した場合に、正確に認識が出来ない
等の問題があり、テンプレートデータの数を増やす必要
がある。しかし、テンプレートデータが増えるためにパ
ターンマツチングの回数が増えるという問題がある。

本発明は、入力されたデータを、高速認識できるデータ
処理装置を提供することを目的としている。

Ｃ課題を解決するための手段〕 上記目的は、従来技術の考え方を反転して考えると解決
出来る。

すなわち、入力されたデータを格納する第１の格納手段
とパータンマツチング処理部とを具備したデータ処理装
置において、パターンマツチングの基準となるデータを
格納する第２の格納手段を有し、上記パターンマツチン
グ処理部は、上記入力されたデータをテンプレートデー
タとして、上記第２の格納手段上のデータに対してパタ
ーンマツチング処理を行うこととしたものである。

〔作　用〕

本発明は、入力されるデータの数は、基準となるデータ
の数より少ないことが多いということに着目して、パタ
ーンマツチング処理を基準となるデータの数だけ繰返す
ことなく、入力されたデータの数だけ繰返すことで、パ
ターンマツチングするものであり、そのために、基準と
なるデータを第２の格納手段上に格納しておく。

そして、パターンマツチング処理部は、入力されたデー
タをテンプレートデータとして、基準となるデータを格
納した第２の格納手段とパターンマツチング処理を行な
う。

この結果、得られた一致数の大きさを比較して、最大値
を示す座標位置、またはある値以上の一致数を示す座標
位置等の判断基準に基づいて、どの基準となるデータに
対応するものであるかを判定する。

以上によればパターンマツチング処理の回数は、入力さ
れたデータの数だけ行なえば良いので、少ない回数でパ
ターンマツチングが可能となる。

（以下余白） 〔実施例〕 以下、本発明の一実施例を第１図〜第１４図により説明
する。

まず、データ処理システムの構成を第３図により説明す
る。

データ処理システムは、データ入力手段であるカメラ１
２と、パターンマツチング処理上の必要な指示を受ける
受付手段であるデータ入力装置と、表示手段であるモニ
タ１３と、データ処理装置である画像処理装置１１とを
有する。

画像処理装置は、第１の格納手段である入力画像格納メ
モリ１４と、２値化処理部１７と、２値画像格納メモリ
と、切出し手段である対象物切出し処理部１９と、パタ
ーンマツチング処理部１６と、第２の格納手段である教
示テンプレートデータ格納メモリ１５と、パターンマツ
チング結果格納メモリ１５ａとを有する。

データ入力手段であるカメラ１２等の撮像装置は、デー
タ入力を行なうと同時に、アナログからデジタルな画像
データに変換し、変換された画像データは、第１の格納
手段である入力画像格納メモリ１４に記憶される。

２値化処理部１７は、入力された画像データの中から認
識対象を切出す前の前処理を行ない、その出力結果の２
値画像データを２値画像格納メモ’Ｊ　１８に格納する
５ 対象物切出し処理部１９は、認識対象を切出す。

本処理部１９は、切出し処理のための、ヒストグラム処
理部２０と、ラベリング処理部２１とを有しており、そ
れぞれの処理の一方または両方の処理が選択可能となっ
ている。

切出した認識対象は、パターンマツチング処理部１６が
有するテンプレート格納メモリ１６ａ（図示しない）に
格納され、基準となるデータを格納している第２の格納
手段である教示テンプレートデータ格納メモリ１５とパ
ターンマツチング処理が行なわれる。結果はパターンマ
ツチング結果格納メモリ１５ａに格納される。

基準となるデータを教示する際の確認、入力されたデー
タの表示及び処理結果の確認は表示手段であるモニタ１
３上で行なわれる。

処理上必要な指示データは、受付手段であるデータ入力
装置１２　ａで受付けられる。

次に、第１図により本システムの動作を説明する。

パターンマツチング処理は、パターンとパターンの一致
度を抽出するものである。よってあらかじめ基準となる
データパターンを格納する（教示）する必要がある。

基準となるデータ（教示データ）１は、説明上アルファ
ベット文字にしている。

この教示データをカメラ１２等の撮像装置により入力し
１個々の文字の領域だけを切出し、切出しデータ２とす
る。

切出しデータ２は、２次元配置可能な教示テンプレート
格納メモリ１５上に、本メモリの２次元座標（例えばＸ
、Ｙ座ＩＦ＋）上の任意な位置に切出しデータ２の中心
（この実施例では、すべての文字についてデータの中心
は同じ位置とした）を合わせて格納する６ 例えば、Ａの文字はＸ座標が１０．Ｙ座標が５というデ
ータＡ中心座標７を有する位置に切出しデータの中心（
この実施例では、すべての文字についてデータの中心は
同じ位置とした）を合わせて格納する。

この座標データは、パターンマツチング処理を行なう場
合の重要なデータとなる。

以上の切出し、格納処理を認識対象の種類（文字の種類
）の数だけ繰返し、教示テンプレートデータ格納メモリ
１５上に格納する。

全種類の格納が終了すれば教示は終了である。

次に、認識対象となる画像を入力する。

入力は基準となるデータの教示の際と同様であり、第１
図において、教示データが認識対象であるとして説明す
る。

入力された認識対象画像の中から認識対象物（本図では
文字Ａ）を切出す。

切出した文字をテンプレートパターンマツチングを行な
うテンプレート格納メモリ１６ａに格納し、教示テンプ
レートデータ格納メモリ１５上を教示テンプレートデー
タＡ３〜Ｄ６とのパターンマツチング処理を行う。

パターンマツチング処理の結果、文字Ａの教示テンプレ
ートデータＡ３との一致数と一致座標（Ｘ座ＩＦ！−１
０、１ＩＩｆｆ−５）　カ得うレル。

すなわち、教示テンプレートデータ格納メモリ１５の座
標に認識対象を識別するという機能を与え、すべての座
標の中からパターンマツチング処理によって得られる最
大一致座標を見つけ出して、認識対象を認識するもので
ある。

また、パターンマツチングの結果、最大一致座標だけで
なく、教示テンプレートデータ格納メモリ１５のすべて
の位置との一致度も得られる為、個々の教示テンプレー
トデータのＡ３〜Ｄ６の中心座標の一致数だけを比較す
ることによっても認識出来る。

このため処理スピードが向上する。

第２図は、基本処理をフローチャートにしたもので、認
識対象（入力されたデータ）の切出し、テンプレート格
納メモリ１６ａへの格納、パターンマッチング、最大一
致座標抽出、認識対象判定というステップを有する。

次に、第４図を用いて、別の実施例について説明する。

動作については第１図と同一であるが、教示テンプレー
トデータを格納する際に、例えば文字の場合については
、１文字だけではなく、発生する可能性のある文字のカ
ケなどを考慮した文字についても、教示テンプレートデ
ータＡ−■２２〜教示テンプレートデータＡ−■２５と
して格納する。

このとき、格納する座標を、Ｘ座標は変えても、Ｙ座標
は一定の値、例えば、５にしておけば、認識した結果の
Ｙ座標にだけ着目して判定すれば良いことになる。

以上の様に格納する座標値をグループ化して関係付ける
ことも可能である。

これによれば予想されるパターンを、基準となるデータ
すなわち教示テンプレートデータとして、多く格納すれ
ばするだけ認識率を向上させることが出来る。

第５図は、処理のフローチャートである。

最大一致座標抽出までは第２図と同一であるが、その後
、教示テンプレートデータの座標値との関係を抽出して
、認識対象（入力されたデータ）判定するものである。

次に、第６図（ａ）〜（ｂ）により、教示テンプレート
データの中心座標の許容範囲を拡大した実施例について
説明する。

第６図（ａ）に示すように、パターンマツチング処理を
行ない、得られる最大一致座標は、一般には教示テンプ
レートデータの中心座標になるが、入力した対象や条件
変化によっては中心座標から多少ズレを生じる場合もあ
る。

これに対応するには、第６図（ｂ）に示すように、中心
座標から一定の範囲を許容範囲（第６図（ｂ）ではデー
タＡ許容座標範囲３０）として設定しておき、この範囲
内に入っていればその座標上の文字と認識すれば良い。

次に、第７図（ａ）〜（ｂ）により、認識対象のサイズ
変化に対応する処理方法について説明する。

パターンマツチング処理を実施する画像処理装置のパタ
ーンマツチング用のテンプレート格納メモリ１６ａの容
量は、−船釣に固定になっており、従って、パターンの
縦横サイズも固定になる。

しかし、入力する認識対象のサイズは、必ずしもこのテ
ンプレート格納メモリ１６ａのサイズと一致するとは限
らず、認識対象の方が大きくなる場合もある。

この場合は、第７図（ａ）に示すように、テンプレート
格納メモリ１６ａのサイズで基準となるデータ（第７１
（ａ）では教示テンプレートデータＡ）を、基準となる
データの中心座標（データＡ中心座標）から分割する。

そして、分割した部分パターンごとに複数に分けて、テ
ンプレートパターンデータ（教示部分テンプレートデー
タａ３１〜ｄ３４）として格納する。次に、テンプレー
トパターンマツチング処理を分割したパターンのすべて
について行ない、部分ごとの最大−散散と座標を抽出す
る。

しかし、これだけでは入力されたデータ全体の一致数は
不明である為、第７図（ｂ）に示すように、分割する際
に基準とした中心座標７と部分テンプレートの中心座標
３５〜３８との差分だけ、最大−散散をシフトし、デー
タＡ中心座標７に集める。

この集める処理は、画像処理の１つであるシフト処理で
画像メモリ全体をシフトしても可能である。また、デー
タＡ中心座標７、部分テンプレートデータａ　＝　ｄ中
心座標３５〜３８は既知である為、その中心座標の一致
度を加算することによっても可能である。

第８図は、第７図の処理のフローチャートである。

切出しデータがテンプレート格納メモリ１６ａのサイズ
より大きい時は、テンプレート格納メモリ１６ａのサイ
ズに入るように、分割する。そして１分割された切出し
データをテンプレート格納メモリ１６ａに格納後、パタ
ーンマツチングを行う。　　　− 得られた部分ごとの最大−散散より、切出しデータとし
ての最大−紋座標を求めて切出しデータを判定する。

次に、本発明を、文字読取装置である車のナンバープレ
ート読取り（車番認ｍ、）に適用した例を説明する。

第９図は、車のナンバープレートの数字の基準となるデ
ータを教示によって格納する例である。

実車に付けであるナンバープレートをカメラ１２で撮影
し、表示手段であるモニタ１３上に表示する。

受付手段であるデータ入力装置１２ａにより教示指定を
行なうと、モニタ１３に切出し位置の摺擦となるカーソ
ル３９ａを表示する。

表示するカーソルの形状はボックス型、クロス型などの
、横置の確認の出来る形状のものであれば特に限定する
必要はない。

カーソルの位置移動はデータ入力装置（例えば、マウス
、タッチパネル、キーボードなど）から行ない、基準と
なるデータを指示して、切出しを行ない、教示テンプレ
ートデータ格納メモリ１５上に格納する。第９図では、
ナンバープレートの１を切出し格納している。

以上の切出しおよび格納処理を、基準となるデータの種
類全繰返し、教示テンプレートデータ格納メモリ１５に
格納する。

車番認識では、格納するデータとしては、ナンバープレ
ートの数字、ひらがな、車種判別数字、都道府県略字や
、第１０図（ａ）〜（ｃ）で説明するナンバプレートの
形状の特徴がある。

次に、教示終了後の実際の車番認識について説明する。

第１０図（ａ）〜（Ｃ）により、車のナンバープレート
部の切り出し処理について説明する。

ここでは、入力されたデータにたいして、切り出し用の
テンプレートデータにより、パターンマツチング処理を
行ない、認識対象を切りだすことを行なう。

入力した車のナンバープレートは、入力対象画面全体に
対して、後の認識処理上、ある程度の大きさ以下にはで
きない。

この入力した大きさをテンプレートデータとして格納出
来れば良いが、実際は第７図で説明したようにテンプレ
ート格納メモリ１６ａのサイズには制限がある場合が多
いため、そのような場合は。

分割してテンプレート格納メモリ１６ａに格納する必要
がある。

分割方式については、第７図では教示テンプレートデー
タの中心座標で４つに分割していたが、車のナンバープ
レートは、長方形の形状であることに着目し、第１０図
（ａ）に示すように、かどの部分４０〜４３の特徴を基
準となるデータ（ナンバーテンプレートデータａ４０”
ｄ４３）として、基準テンプレートデータ格納メモリ１
５に格納する。

このテンプレートデータを用いてパターンマツチング処
理を行うと、結果として第１０図（ｂ）に示すようにデ
ータａ　＝　ｄ結果４４〜４７が得られる。

しかし、実際に車からナンバープレートを入力した場合
は、車種が異なることやナンバープレートの取付は位置
が車ごとに異なる為、データａ〜ｄ結果４４〜４７の４
点間の相対的な座標値は常に同一とはならない。

そこで第７図（ａ）〜（ｂ）で説明した方式を応用し、
パターンマツチング結果によるデータａ　＝　ｄ結果中
心座＃Ａ４８〜５１同士の相対的な値（縦横比率）を求
め、その値がナンバープレートの比率に近いか（日本車
は１：２の比率）、否かを判定することによりナンバー
プレートの位置を正確に切出すことが出来る。

これを第１０図（Ｃ）に示す。

次に、第１１図〜第１４図では、ナンバープレート内の
個々の文字の切出し方法について説明する。

第１１図は、ラベリング処理を用いた切出し方法である
。

第１０図の処理により、ナンバープレート部を抽出し、
そのナンバープレート部だけを２値化処理した（文字部
分を１．それ以外をＯとする）画像がナンバープレート
部２値画像５２になる。

この画像に対して、ラベリング処理を行い、うベリング
処理画像５３を得る。

ラベリング処理は、画像処理のひとつであり、２値化し
た画像の個々の物体（ラベリング処理における物体とは
、１つの文字を構成している１つながりの要素を意味し
、例えば、「い」という文字は２つの物体から構成され
ていると考える）ごとにナンバー付けする。そして、そ
のナンバーを、通常の画像データにおける画面の濃淡の
程度を表す濃度とみなして画像メモリ上に格納する。ま
た同時に物体がどれだけの画素（画像メモリ上の１ドツ
ト）で構成されているか（面積と考えることも出来る。

）を抽出する処理を行なう。

その結果からナンバープレート部２値画像５２上の物体
（文字）の個数と画素個数（面積）がわかるので、あら
かじめ対象とする文字の面積値を抽出しておけば、その
値と、ラベリング処理結果とを比較し認識対象を切出す
ことができる。

例えば、第１１図では、面積値９ｏ以上の物をナンバー
プレートの大数字と判定することにより、切出すことが
出来る。具体的にはラベリング結果は認識対象のラベル
Ｎｏを濃度として格納することが可能である為、画素個
数が９０以上の濃度を持った認識対象を２値化すれば良
い。

第１２図は、処理のフローチャートである。

２値化した画像をラベリング処理し、ラベリングした結
果に対して、あらかじめ抽出しておいた規定値と比較を
行ない、規定値以上の！に１対象を切出す。

その後の処理は第２図と同一であり、ナンバープレート
上のナンバーのすべてを認識判定するまで切出しと、認
識とを繰返すだけである６第１３図（ａ）〜（ｂ）は、
ヒストグラム処理を用いた切出し方法である。

本方法は、ナンバプレート部２値画像５２に対して投影
ヒストグラム処理により得られた結果を、切出し判定情
報として使用するものである。

まず、第１３図（ａ）に示すように、Ｙ方向投影ヒスト
グラム処理を行なう。

Ｙ方向投影ヒストグラム処理とは、Ｘ、Ｙ２次元座標上
の２値化画像に対して同一のＹ座標を有する値の部分（
文字の部分）の個数を累積する処理である。

処理結果は、Ｙ方向投影ヒストグラム結果５５のように
なり、ナンバープレートの上方部と下方部の区切りとな
る座標を見つけることが出来る。

このＹ座標を利用し、例えばナンバープレート下方部だ
けの画像（ナンバープレート下方切出し画像５６）を切
出す。

切出したナンバープレート上方部切出し画像５６に対し
て、第１３図（ｂ）に示すように、Ｘ方向投影ヒストグ
ラム処理を行なって得られたＸ方向投影ヒストグラム結
果５７より、ナンバープレート上方部切出し画像５６の
中から、ひらがな、大数字の区切り位置とを見つけるこ
とが出来る。

この位置により大数字切出し結果５４を得ることが出来
る。

第１４図は、第１３図（ａ）〜（ｂ）のヒストグラム処
理を用いた車番認識の処理のフローチャートである。

プレート部分の２値化処理後、Ｙ方向投影ヒストグラム
処理により下方部切り出し位置を抽出し、上方部切出し
処理を行ない、次に、Ｘ方向投影ヒストグラム処理によ
り、ひらがなと大文字（ナンバー）切出し位置を抽出し
、個々のナンバーを切り出す。

その後の処理は第２図と同一であり、ナンバープレート
上のナンバーのすべてを認識判定するまで切出しと認識
を繰返す。

以上のように、本発明によれば、高速、高認識率で認識
対象の認識が可能となる為、画像処理を用いて自動化を
図ることができる範囲が大幅に拡大する。

高速化については、基準となるデータの数（ｎ）が多け
れば多いほど本発明の効果により、処理時間は１　／　
ｎ程度に短縮出来る。

高認識率の面では、基準となるデータの教示パターンの
格納数を多くすることが出来る為、１つの基準とな−る
データの表現データを複数用意して、これらの表現デー
タのマツチング結果を相互判定するなどの多重判定が可
能となり、誤認識を低減することが出来る。

なお１画像メモリ上に基準となるデータを格納すると、
従来の、基準となるデータを格納していたメモリより、
画像メモリの方がはるかに容量が大きい為数多くの基準
となるデータを提供することが可能となり、認識率が高
くなるという効果がある。

また５画像メモリ上に基準となるデータを格納すると、
画像メモリは１画素あたり、例えば、８ビット程度の記
憶容量を有するために、従来の、基準となるデータを格
納していたメモリ（１画素が１ビット程度）より、画像
メモリの方がはるかに１画素当たりの容量が大きく、画
像メモリ上の各画素に基準となるデータの識別情報を持
たせることが可能となる。

さらに、この識別情報を基にして、パターンマツチング
処理部は１個々の基準となるデータ間の相互関係や組み
合せ関係などの関係情報を導き出し、格納位置の変更等
の、更に発展した情報付けを行なうことも可能である。

この結果、複雑な形状を持った認識対象のパターンマツ
チングが処理を行なうなどの応用も可能となる。

また、Ｘ、Ｙ座標は、基準となるデータを教示等の手段
により、事前に入力した際に決めた固定の情報である為
、パターンマツチング処理後、結果を確認する際もこの
固定の座標位置に記憶さしている一致数を確認するだけ
で済み、処理の高速化、誤認識防止に効果がある。

〔発明の効果〕

本発明は、以上説明したように構成されているので、入
力されたデータを、高速認識できるデータ処理装置を提
供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るデータ処理システムの動作の説明
図、第２図は第１図のフローチャート。 第３図はデータ処理システムの構成図、第４図は文字の
カケ等を考慮した場合の動作の説明図、第５図は第４図
のフローチャート、第６図は基準となるデータの中心座
標の許容範囲の拡大について説明する図、第７図は入力
されたサイズが大きい時の動作の説明図、第８図は第７
図のフローチャート、第９〜第１１図は車番認識に本発
明を適用した場合の動作の説明図、第１２図は第９図〜
第１１＠の動作のフローチャート、第１３図はヒストグ
ラム処理の説明図、第１４図はヒストグラム処理を用い
た車番認識のフローチャート。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入力されたデータを格納する第１の格納手段とパー
   タンマッチング処理部とを具備したデータ処理装置にお
   いて、 パターンマッチングの基準となるデータを格納する第２
   の格納手段を有し、 上記パターンマッチング処理部は、上記入力されたデー
   タをテンプレートデータとして、上記第２の格納手段上
   のデータに対してパターンマッチング処理を行うことを
   特徴とするデータ処理装置。 ２、入力されたデータを格納する第１の格納手段とパー
   タンマッチング処理部とを具備したデータ処理装置にお
   いて、 パターンマッチングの基準となるデータを格納する第２
   の格納手段と、入力されたデータから認識対象を切り出
   す切出し手段とを有し、上記パターンマッチング処理部
   は、上記切出された認識対象をテンプレートデータとし
   て、上記第２の格納手段上のデータに対してパターンマ
   ッチング処理を行うことを特徴とするデータ処理装置。 ３、請求項２記載のデータ処理装置において、上記切出
   し手段は、上記入力されたデータに対してラベリング処
   理を行うラベリング処理部を有し、 上記切出し手段は、ラベリング処理で得られた、入力さ
   れたデータに含まれる物体の個々のサイズと既知である
   物体のサイズとの比較を行ない、認識対象を切出すこと
   を特徴とするデータ処理装置。 ４、請求項２記載のデータ処理装置において、上記切出
   し手段は、上記入力されたデータに対してヒストグラム
   処理を行なうヒストグラム処理部を有し、 上記切出し手段は、その結果得られるヒストグラム分布
   結果と既値である基準となるデータのヒストグラム分布
   結果により、認識対象を切出すことを特徴とするデータ
   処理装置。５、請求項２記載のデータ処理装置において
   、上記切出し手段は、上記入力されたデータに対して、
   切出し用のテンプレートデータにより、パターンマッチ
   ング処理を行ない認識対象を切出すことを特徴とするデ
   ータ処理装置。 ６、請求項１、２、３、４または５記載において、上記
   パターンマッチング処理部は、パターンマッチング結果
   により、基準となるデータ間の関係情報を導き出し、そ
   の情報により基準となるデータの格納位置の変更を行な
   うことを特徴とするデータ処理装置。 ７、請求項２、３、４、５または６記載のデータ処理装
   置において、 上記切出し手段は、テンプレートサイズを基準にして、
   入力されたデータを分割し、 上記パターンマッチング処理部は、分割されたデータご
   とにパターンマッチングを行ない、それらの結果を入力
   されたデータごとに合成して処理することを特徴とする
   データ処理装置。 ８、請求項１、２、３、４、５、６または７記載のデー
   タ処理装置と、 上記入力されたデータを得るためのデータ入力手段と、 パターンマッチング処理上の必要な情報を受付る受付手
   段と、 入力されたデータを表示する表示手段とを具備すること
   を特徴とするデータ処理システム。 ９、文字を入力するカメラと、入力された文字を格納す
   る第１の格納手段と、パータンマッチング処理部と、処
   理の指示を受付ける受付手段と、表示手段とを具備した
   文字読取装置において、パターンマッチングの基準とな
   る文字を格納する第２の格納手段を有し、 上記パターンマッチング処理部は、上記入力された文字
   をテンプレート文字として、上記第２の格納手段上の文
   字に対してパターンマッチング処理を行うことを特徴と
   する文字読取装置。 １０、入力されたデータを第１の格納手段に格納し、パ
   ータンマッチング処理を行なうパターンマッチング方式
   において、 パターンマッチングの基準となるデータを第２の格納手
   段に格納し、 上記入力されたデータをテンプレートデータとして、上
   記第２の格納手段上のデータに対してパターンマッチン
   グ処理を行うことを特徴とするパターンマッチング方式
   。