JPH0433083A - パターン識別装置 - 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］ 本発明は文字認識装置なとのパターン識別装置に関する
。

［従来の技術］ 従来のパターン識別装置においては最初に標準特徴デー
タ記憶手段に記憶されているず−Ｚての標準特徴データ
とパターンから抽出した特徴データとの類似度を計算し
、個々のパターンの属するカテゴリを決めた後で、後処
理として単語の知識などを用いて補正や、修正を行って
いた。例えば、「パターン認識」　（森健−監修、コロ
ナ社刊、７５頁）のなかで、文字認識における後処理と
して記述されている。

［発明が解決しようとする課Ｂ］ このため、標準特徴データ記憶手段に記憶されているす
べての標準特徴データの中から正しいカテゴリを決定す
ることは困難でかつ類似度の計算時間が長くなり、さら
に単語の知識を用いた補正に要する時間がパターン識別
に要する時間に加算されて全体として処理時間を著しく
長くさせる要因となっており、短時間でパターン識別と
単語知識を用いた補正処理ができる装置の出現が望まれ
ていた。

本発明は係る問題点を解決するために、入力パターンに
頻出するカテゴリ（頻出する単語で使用される文字なと
）をあらかじめ登録しておき、最初に、頻出するカテゴ
リの標準パターンとのみ照合処理を行なった後、照合結
果のなかで単語となる入カバターンを抜きだし、単語と
ならない入力パターンについてのみ全標準パターンとの
照合処理を行うことて標準パターンとの照合回数を大幅
に削減し、パターン識別処理を高速に実行すると同時に
識別率の高いパターン識別装置を提供することを目的と
している。

［課題を解決するための手段］ 本発明のパターン識別装置は、入カバターン列を信号に
変換するパターン入力手段と、入力されたパターン列信
号を個々のパターン信号に分離するパターン分離手段と
、パターン信号から入力パターンの特徴データを抽出す
る特徴抽出手段と、標準となる特徴データを格納する標
準特徴データ記憶手段と、あらかじめ抽出しておいた単
語などのような頻出するカテゴリ列を記憶しておくカテ
ゴリ列記憶手段と、前記特徴データと前記標準特徴デー
タを照合し、パターンの属するカテゴリを決定するカテ
ゴリ識別手段と、前記カテゴリ識別手段において照合さ
れる標準特徴データの種類を前記カテゴリ列記憶手段に
記憶されているカテゴリ列をもとにして決定する照合カ
テゴリ選択手段と、前記カテゴリ列記憶手段に記憶され
ているカテゴリ列を用いて前記標準特徴データ記憶手段
に記憶されているすべての標準特徴データとの照合を行
うか否かを判定するカテゴリ列判定手段とて構成されて
おり、 前記カテゴリ識別手段は前記カテゴリ列判定手段で必要
と判断された場合に前記標準特徴データ記憶手段に記憶
されているすべての標準特徴データとの照合を行うこと
を特徴とする。

［作用］ 本発明においては、識別しようとする入力パターン列は
パターン入力手段に入力され電気信号列に変換されメモ
リに記憶される。記憶された電気信号列はパターン分離
手段により個々の信号に分離され、特徴抽出手段により
パターンの特徴データが抽出される。特徴抽出手段によ
り抽出された個々の特徴データと、標準特徴データ記憶
手段に記憶された標準特徴データから照合カテゴリ選択
手段により選択された標準特徴データとの照合がカテゴ
リ識別手段で行なわれる。ここで、照合カテゴリ選択手
段で選択される標準特徴データのカテゴリはカテゴリ列
記憶手段に記憶されているカテゴリ列で使用されている
カテゴリである。次にカテゴリ判定手段でカテゴリ列記
憶手段に記憶されているカテゴリ列と一致するカテゴリ
列が照合結果の中に存在するか調へ、一致したカテゴリ
のパターンにフラグを立てる。次にフラグの立っていな
いパターンについてのみ標準特徴データ記憶手段に記憶
されているすへてのカテゴリの標準特徴データとの照合
がカテゴリ識別手段で行なわれ、フラグの立っていない
パターンの属するカテゴリが決定される。かくしてパタ
ーン列の個々のパターンの属するカテゴリがすべて決定
されることになる。

［実施例］ 第１図は本発明のパターン識別装置を文字認識に応用し
た一実施例の構成を示すブロック図である。

パターン入力手段１であるスキャナから入力された文字
列パターンは二値データ信号としてバタ−ン分離手段２
である文字切り出し装置ζこ送られ、各文字の外接枠を
抽出することで文字単位に分離される。次に特徴抽出手
段３により個々の文字の特徴データが抽出される。その
特徴データをもとにカテゴリ識別手段４て個々の文字が
属する可能性のもつとも高い文字カテゴリが決定され、
文字カテゴリはパターン識別結果記憶手段７に記憶され
る。ただし、このとき標準特徴データ記憶手段１０であ
る標準特徴辞書の文字カテゴリのなかで照合対象となる
のは照合カテゴリ選択手段８によって選択される文字カ
テゴリのみてあり、選択される文字カテゴリはカテゴリ
列記憶手段９である単語辞書中の単語で使用されている
文字カテゴリである。次に文字列の識別結果はカテゴリ
列判定手段５てその文字列の中に単語辞書に登録されて
いる単語が存在するか否かが判定され単語を構成する文
字にはフラグが立られる。その結果文字列の中にフラグ
の立っていない文字があれば、その文字パターンについ
てのみカテゴリ識別手段６で標準特徴辞書に記憶されて
いるすべての文字カテゴリを対象として照合処理が実行
され、文字パターンの属する文字カテゴリが決定される
。

上記構成により入力文字パターン列を、標準特徴辞書中
のすべての文字カテゴリと照合することなしに、個々の
文字パターンが属する文字カテゴリ列に変換することを
可能としている。

第２図は、本発明を実施するためのハードウェアとして
の一構成例を示しており、２０の中味は中央制御装置と
してのＣＰＵ、メモリとしてのＲＡＭとＲＯＭ、文字認
識される対象物を光学的にスキャンするスキャナ、表示
体のＣＲＴ、フロッピーディスク装置などの補助記憶装
置、キーボードとこれらを接続するパスラインをそれぞ
れ示している。

次に、第４図（ａ）で示す「電子機器事業部」という文
字パターンの認識を例にして詳細な説明を行う。第４図
で示される例の場合、カテゴリ列記憶手段９である単語
辞書には「電子」と「事業部」の２つの単語が登録され
ているものとする［第４図（ｅ）］。実際にはより多く
の単語が登録されるのであるが説明を容易にするため２
つに限定する。

第３図のフローチャート図におけるステップＦ１てスキ
ャナ（パターン入力手段１）から入力された文字列パタ
ーンはステップＦ２の文字切り出し手段によって１文字
ずつ分離される。ステップＦ３でポインタを先頭の文字
である「電」にセットする。ステップＦ４でポインタの
指している文字パターンの特徴が抽出される（特徴抽出
手段３）。ステップＦ５て第４図（ｆ）で示される照合
対象文字リストから１文字を読みだしく照合カテゴリ選
択手段８）、ステップＦ６てその文字に対応する標準特
徴データを辞書（標準特徴データ記憶手段１０）から読
み出す。ステップＦ７て標準特徴データと、ポインタが
指している文字から抽出された特徴データとの類似度が
計算され、類似度は記憶装置に記憶される。ステップＦ
８で照合対象文字リストのすべての文字カテゴリについ
て類似度計算がなされたかをチエツクし、文字カテゴリ
が残っている場合にはステップＦ５に戻る。このように
してステップＦ５からＦ７まての処理を照合対象文字リ
ストにあるすべての文字「業、子、事、電、部」　（第
４図（ｆ））について行う６　照合対象文字リストにあ
る文字は、単語辞書に登録されている２つの単語で使用
されている文字である。

５個の文字との類似度計算結果は記憶装置に記憶されス
テップＦ９において、最も類似度の大きい文字が選択さ
れる（カテゴリ識別手段４）。　「電」の場合は当然「
電」が最も可能性の高い文字として選択される。ステッ
プＦＩＯてポインタの指す文字か最後の文字かどうかを
判断し末尾でない場合はステップＦｌｌてポインタを次
の文字「子」にセットしてステップＦ４に戻る。このよ
うにして次々に文字を認識した結果は第４図（ｂ）で示
すように照合対象文字リストの５文字のどれかになる。

つまり「機器」の２文字は照合対象文字リスト中にない
文字なので、　「都電」となってしまつ。

次にカテゴリ列判定手段５により「電子」　「事業部」
の２つの単語とマツチする文字列が認識結果のなかにな
いか調へる。まずステップＦ１２で先頭の文字にポイン
タをセットする。ステップＦ１３でポインタが指す文字
から始まる単語が単語辞書中にあるか調べる。この場合
「電子」がマツチするのでステップＦ１４て「電」と「
子」に対応する文字にフラグを立て、ステップＦ１５で
ポインタを単語の最後の文字に対応する「子」にセット
する。ステップ１６でもし末尾の文字でなければステッ
プＦ１７てポインタを次の文字の１部（機）」にセット
してステップＦ１３に戻る。　「都電」に対応する単語
はないのでポインタを進めていくと「事業部」がみつか
る。そこで「事業部」に対応する部分の文字にフラグを
立てる（Ｆ１ａ）ここでポインタが末尾に達するのでカ
テゴリ判定処理を終了する。第４図（Ｃ）はカテゴリ判
定処理が終了した時点での状態を示す図で、下線は単語
となる文字列を表し、文字の上の点はフラグが立ってい
ることを示している。

最後に、カテゴリ識別手段６により「機器」部分の認識
を行う。ステップＦ１８でポインタを先頭の文字にセッ
トする。ステップＦ１９てポインタの指す文字にフラグ
が立っているかどうかを調へ、立っている場合は単語を
構成している文字であるからステップＦ２３に進み、末
尾の文字であるかどうかチエツクし末尾でない場合はス
テップＦ２４でポインタを次の文字にセットしてステッ
プＦ１９に戻る。第４図（ｃ）の場合、最初に「電、子
」はフラグが立っているのでポインタは３文字めの「部
（機）」に進む。「詔」はフラグが立っていないのでス
テップＦ２０で文字の特徴を抽出し、ステップＦ２１で
辞書（標準特徴データ記憶手段１０）に登録されている
すべての標準特徴データとの類似度を計算する。そして
ステップＦ２２で最も類似度の高い標準特徴データを選
択した後、ステップＦ２３で末尾の文字かどうかのチエ
ツクを行い末尾でない場合はステップＦ２４でポインタ
を次の文字である「電」にセットしてステップＦ１９に
戻る。以上の処理を行うことによって「都電」は「機器
」と正しく認識されることになる。第４図（ｄ）の下線
はカテゴリ識別手段６て認識処理の行なわれた文字を示
す。以上の例では簡単のため単品辞書には「電子」　「
事業部」の２つの単語で照合対象文字はＳ文字であると
したが、実際に名刺の認識に応用した場合では単語数が
約１００語、照合対象文字数が２００文字文字下ある。

次に第５図（ａ）で示した「スキャナから入力された文
字列」という−船釣な文の場合で説明する。通常の文意
は漢字かな混じり文であり、ひらがな部分が多い。そこ
てカテゴリ列記憶手段７には第５図（ｅ）で示すように
「スキャナ」のような単語のみてなく「から」や「され
た」などのような文章中でよく使用されるひらがな部分
の文字列も登録しておくことにより、照合カテゴリ選択
手段８における照合対象文字リストを第５図（ｆ）で示
すようにひらがな、片仮名など約１００文字にてきるた
め、カテゴリ識別手段６における認識処理の処理対象と
なる文字パターンの数を大幅に少なくすることか可能に
なる。第５図（ｂ）は照合対象文字リストにある文字カ
テゴリのみを照合対象として認識した結果て「入力」と
「文字列」が正し・く認識されていない。第５図（Ｃ）
はカテゴリ列判定手段５て単語が抽出された状態であり
、下線は単語を表し、文字の上の点はフラグが立ってい
ることを示す。第５図（ｃｌ）はカテゴリ識別手段６で
標準特徴データ記憶手段１ｏに登録されているすべての
標準特徴データを使って認識した結果て、下線の文字が
認識された文字を示す。第５図（ｆ）は、ひらがな、カ
タカナなど約１００文字からなる照合文字リストの中味
を示している。

［発明の効果コ 本発明によれば、カテゴリ列記憶部に記憶されているカ
テゴリ列で使用されるカテゴリ数が１゜Ｏ〜２００程度
と標準辞書にあるカテゴリ数３゜ＯＯの数十分の１であ
るため、入力パターン列に存在するカテゴリ列部分（単
語部分）の認識における照合計算を大幅に減少させるこ
とて、認識を高速に実行することを可能とし、かつ単語
部分の認識における照合カテゴリ数を減少させることで
単語部分の認識率を向上させることが可能になった。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明となるパターン識別装置の構成を示すブ
ロック図である。 第２図は本発明の実施例である文字認識装置のハードウ
ェア構成図である。 第３図は本発明の実施例である文字認識処理におけるフ
ローチャート図である。 第４図は本発明の実施例である文字認識処理における認
識過程を示す説明図である。 第５図は本発明の実施例である文字認識処理における認
識過程を示す説明図である。 １：パターン入力手段 ２：パターン分離手段 ３：特徴抽出手段 ４：カテゴリ識別手段 ５：カテゴリ列判定手段 ６：カテゴリ識別手段 ７：パターン識別結果記憶手段 ８：照合カテゴリ選択装置 ９：カテゴリ列記憶装置 １０：標準特徴データ記憶装置 出願人　セイコーエプソン株式会社 代理人　弁理士　鈴木喜三部　他−名

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力パターン列を信号に変換するパターン入力手段と、
   入力されたパターン列信号を個々のパターン信号に分離
   するパターン分離手段と、パターン信号から入力パター
   ンの特徴データを抽出する特徴抽出手段と、標準となる
   特徴データを格納する標準特徴データ記憶手段と、あら
   かじめ抽出しておいた単語などのような頻出するカテゴ
   リ列を記憶しておくカテゴリ列記憶手段と、前記特徴デ
   ータと前記標準特徴データを照合し、パターンの属する
   カテゴリを決定するカテゴリ識別手段と、前記カテゴリ
   識別手段において照合される標準特徴データの種類を前
   記カテゴリ列記憶手段に記憶されているカテゴリ列をも
   とにして決定する照合カテゴリ選択手段と、前記カテゴ
   リ列記憶手段に記憶されているカテゴリ列を用いて前記
   標準特徴データ記憶手段に記憶されているすべての標準
   特徴データとの照合を行うか否かを判定するカテゴリ列
   判定手段とで構成されており、 前記カテゴリ識別手段は前記カテゴリ列判定手段で必要
   と判断された場合に前記標準特徴データ記憶手段に記憶
   されているすべての標準特徴データとの照合を行うこと
   を特徴とするパターン識別装置。