JPH05314317A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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- JPH05314317A JPH05314317A JP4114904A JP11490492A JPH05314317A JP H05314317 A JPH05314317 A JP H05314317A JP 4114904 A JP4114904 A JP 4114904A JP 11490492 A JP11490492 A JP 11490492A JP H05314317 A JPH05314317 A JP H05314317A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 高い正解率で文字を認識することのできる文
字認識装置を得る。 【構成】 重み変更部９を設け、総合判定部８が正解文
字の文字コードとは別の誤った文字コードを出力した場
合に、操作者が正解文字の文字コードをこの重み変更部
９に入力することにより、各特徴についての類似度に対
する重みの値を、正解文字の文字コードに相当する認識
候補文字が最も高い総合類似度となるような値に変更す
る。即ち、この文字認識装置では、総合判定部８が総合
類似度の算出に用いる、各特徴についての類似度に対す
る重みの値を、文字パターンの、かすれ，つぶれ，右上
がりなどといった状況に応じた最適な値に変更すること
ができる。その結果、認識文字の正解率を高めることが
できる。
字認識装置を得る。 【構成】 重み変更部９を設け、総合判定部８が正解文
字の文字コードとは別の誤った文字コードを出力した場
合に、操作者が正解文字の文字コードをこの重み変更部
９に入力することにより、各特徴についての類似度に対
する重みの値を、正解文字の文字コードに相当する認識
候補文字が最も高い総合類似度となるような値に変更す
る。即ち、この文字認識装置では、総合判定部８が総合
類似度の算出に用いる、各特徴についての類似度に対す
る重みの値を、文字パターンの、かすれ，つぶれ，右上
がりなどといった状況に応じた最適な値に変更すること
ができる。その結果、認識文字の正解率を高めることが
できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文書の文字を認識し、
その認識文字の文字コードをコンピュータ等へ出力する
文字認識装置、特に、文字のパターンから複数の特徴を
抽出し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識
する文字認識装置に関する。
その認識文字の文字コードをコンピュータ等へ出力する
文字認識装置、特に、文字のパターンから複数の特徴を
抽出し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識
する文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字のパターンから複数の特徴を抽出
し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識する
方法については、例えば「大局的特徴を併用したストロ
ークマッチング法による手書き漢字認識の検討」（電子
通信学会技術研究報告ＰＲＬ８２−３０，１９８２年）
に報告されている。
し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識する
方法については、例えば「大局的特徴を併用したストロ
ークマッチング法による手書き漢字認識の検討」（電子
通信学会技術研究報告ＰＲＬ８２−３０，１９８２年）
に報告されている。
【０００３】図６は、上記文献に基づく従来の文字認識
装置のブロック構成図である。
装置のブロック構成図である。
【０００４】図のようにこの文字認識装置は、パターン
入力部１と、第一，第二，第三の三つの特徴抽出部２，
３，４と、第一，第二，第三の三つの類似度算出部５，
６，７と、総合判定部８とから構成されている。
入力部１と、第一，第二，第三の三つの特徴抽出部２，
３，４と、第一，第二，第三の三つの類似度算出部５，
６，７と、総合判定部８とから構成されている。
【０００５】上記構成において、パターン入力部１に文
書の文字のパターンが入力されると、パターン入力部１
は、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，３，４へその
入力文字パターンを出力する。すると各特徴抽出部２，
３，４は、その入力文字パターンからそれぞれ異なる三
種類の特徴、例えばストローク特徴と方向特徴と特徴点
分布特徴とを抽出し、その抽出したそれぞれの特徴を、
対応する第一，第二，第三の各類似度算出部５，６，７
へ出力する。
書の文字のパターンが入力されると、パターン入力部１
は、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，３，４へその
入力文字パターンを出力する。すると各特徴抽出部２，
３，４は、その入力文字パターンからそれぞれ異なる三
種類の特徴、例えばストローク特徴と方向特徴と特徴点
分布特徴とを抽出し、その抽出したそれぞれの特徴を、
対応する第一，第二，第三の各類似度算出部５，６，７
へ出力する。
【０００６】各類似度算出部５，６，７は、各特徴抽出
部２，３，４で抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、この文字認識装置に内蔵されている
認識辞書の複数の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ
１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出し、その算出
結果を総合判定部８へ出力する。上記Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）は、それぞれストローク特徴と方向
特徴と特徴点分布特徴とについての、入力文字パターン
とｋ番目の認識候補文字のパターンとの類似度である。
部２，３，４で抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、この文字認識装置に内蔵されている
認識辞書の複数の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ
１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出し、その算出
結果を総合判定部８へ出力する。上記Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）は、それぞれストローク特徴と方向
特徴と特徴点分布特徴とについての、入力文字パターン
とｋ番目の認識候補文字のパターンとの類似度である。
【０００７】総合判定部８は、上記各類似度算出部５，
６，７が算出した、各特徴についての入力文字パターン
と認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）から、下記の数式１に基づいて、入
力文字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似
度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算出
する。上記Ｓ（ｋ）は、入力文字パターンとｋ番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度である。
６，７が算出した、各特徴についての入力文字パターン
と認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）から、下記の数式１に基づいて、入
力文字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似
度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算出
する。上記Ｓ（ｋ）は、入力文字パターンとｋ番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度である。
【０００８】数式１． Ｓ（ｋ）＝Ｗ１＊Ｓ１（ｋ）＋Ｗ２＊Ｓ２（ｋ）＋Ｗ２
＊Ｓ２（ｋ） 上記数式１において、Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、それぞれス
トローク特徴，方向特徴，特徴点分布特徴の各特徴につ
いての類似度に対する重みであり、重みの組｛Ｗｉ｝を
構成している。
＊Ｓ２（ｋ） 上記数式１において、Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、それぞれス
トローク特徴，方向特徴，特徴点分布特徴の各特徴につ
いての類似度に対する重みであり、重みの組｛Ｗｉ｝を
構成している。
【０００９】即ち、総合判定部８は、各特徴についての
入力文字パターンと認識候補文字のパターンとの類似度
Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に、それぞれ重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を乗して和をとることにより、認識候
補文字の一つひとつについて総合類似度Ｓ（ｋ）を算出
する。
入力文字パターンと認識候補文字のパターンとの類似度
Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に、それぞれ重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を乗して和をとることにより、認識候
補文字の一つひとつについて総合類似度Ｓ（ｋ）を算出
する。
【００１０】そして総合判定部８は、算出した全ての認
識候補文字についての総合類似度Ｓ（ｋ）のうち、最も
高い総合類似度となる認識候補文字を認識文字と判定し
て、その認識文字の文字コードを出力する。
識候補文字についての総合類似度Ｓ（ｋ）のうち、最も
高い総合類似度となる認識候補文字を認識文字と判定し
て、その認識文字の文字コードを出力する。
【００１１】上述のように、複数の特徴に基づいて文字
を認識することにより、一つひとつの特徴に基づく認識
の弱点を互いに補い、認識文字の正解率を向上させるこ
とができる。
を認識することにより、一つひとつの特徴に基づく認識
の弱点を互いに補い、認識文字の正解率を向上させるこ
とができる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】上記各特徴についての
類似度に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、本来、文字パ
ターンの、かすれ，つぶれ，右上がりなどといった様々
な状況に応じて、それぞれ最適な値が存在するはずであ
る。
類似度に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、本来、文字パ
ターンの、かすれ，つぶれ，右上がりなどといった様々
な状況に応じて、それぞれ最適な値が存在するはずであ
る。
【００１３】しかし、上記従来の文字認識装置では、そ
の重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、ある固定した値に設定され
ていたため、文字パターンの状況によっては、文字を正
しく認識することが困難となる、つまり認識文字の正解
率が低下するという問題があった。
の重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、ある固定した値に設定され
ていたため、文字パターンの状況によっては、文字を正
しく認識することが困難となる、つまり認識文字の正解
率が低下するという問題があった。
【００１４】本発明は、この問題を解決するためになさ
れたもので、抽出する各特徴についての入力文字パター
ンと認識候補文字のパターンとの類似度に対する重み
を、文字パターンの状況に応じた最適な値に設定するこ
とにより、認識文字の正解率を高めた文字認識装置を提
供することを目的とする。
れたもので、抽出する各特徴についての入力文字パター
ンと認識候補文字のパターンとの類似度に対する重み
を、文字パターンの状況に応じた最適な値に設定するこ
とにより、認識文字の正解率を高めた文字認識装置を提
供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る文字認識装置では、総合判定部が正解
文字の文字コードとは別の誤った文字コードを出力した
場合に、操作者が正解文字の文字コードを入力すること
により、各類似度に対する重みの値を、正解文字の文字
コードに相当する認識候補文字が最も高い総合類似度と
なるような値に変更する重み変更部を設けた。
に、本発明に係る文字認識装置では、総合判定部が正解
文字の文字コードとは別の誤った文字コードを出力した
場合に、操作者が正解文字の文字コードを入力すること
により、各類似度に対する重みの値を、正解文字の文字
コードに相当する認識候補文字が最も高い総合類似度と
なるような値に変更する重み変更部を設けた。
【００１６】また、本発明に係る他の文字認識装置で
は、総合判定部が誤った文字コードを出力した場合に、
各類似度に対する重みの値を、操作者の指示に応じて設
定する重み設定部を設けた。
は、総合判定部が誤った文字コードを出力した場合に、
各類似度に対する重みの値を、操作者の指示に応じて設
定する重み設定部を設けた。
【００１７】
【作用】上記重み変更部を設けることにより、総合判定
部が誤った文字コードを出力した場合に、各類似度に対
する重みの値を、文字パターンの状況に応じた最適な値
に変更することが可能となる。その結果、認識文字の正
解率を高めることができる。
部が誤った文字コードを出力した場合に、各類似度に対
する重みの値を、文字パターンの状況に応じた最適な値
に変更することが可能となる。その結果、認識文字の正
解率を高めることができる。
【００１８】また、重み設定部を設けることにより、文
字パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な
重みの値を設定することが可能となる。その結果、文字
認識の開始時から、高い正解率を得ることができる。
字パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な
重みの値を設定することが可能となる。その結果、文字
認識の開始時から、高い正解率を得ることができる。
【００１９】
【実施例】以下、図面に基づいて本発明の実施例を説明
する。なお、実施例を示す図面中の構成要素のうち、図
６に示した従来例と相違ないものについては、従来例と
同一の符号を付して説明を省略する。また実施例の説明
中の記号は、従来例の場合と同じ意味で使用する。
する。なお、実施例を示す図面中の構成要素のうち、図
６に示した従来例と相違ないものについては、従来例と
同一の符号を付して説明を省略する。また実施例の説明
中の記号は、従来例の場合と同じ意味で使用する。
【００２０】実施例１．図１は、本発明の実施例１にお
ける文字認識装置のブロック構成図である。◎図のよう
に、この文字認識装置は、従来例と同様に入力文字パタ
ーンから抽出した三種類の特徴、例えばストローク特徴
と方向特徴と特徴点分布特徴とに基づいて文字を認識す
るように構成されたもので、従来例との相違は、重み変
更部９を付加した点にある。この重み変更部９は、総合
判定部８が総合類似度Ｓ（ｋ）の算出に用いる、各特徴
についての類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）
に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値を変更するものであ
る。
ける文字認識装置のブロック構成図である。◎図のよう
に、この文字認識装置は、従来例と同様に入力文字パタ
ーンから抽出した三種類の特徴、例えばストローク特徴
と方向特徴と特徴点分布特徴とに基づいて文字を認識す
るように構成されたもので、従来例との相違は、重み変
更部９を付加した点にある。この重み変更部９は、総合
判定部８が総合類似度Ｓ（ｋ）の算出に用いる、各特徴
についての類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）
に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値を変更するものであ
る。
【００２１】上記重み変更部９には、予め、複数組の重
みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値が記憶されている。これらの重
みの組｛Ｗｉ｝の値は、文書の文字パターンの、かす
れ，つぶれ，右上がりなどといった状況に応じて、それ
ぞれ最も高い正解率が得られるような最適の値に、実験
的あるいは経験的に設定される。例えば、図２の説明図
に示すように、標準的な状況の文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｏ）｝として｛Ｗ１＝０．３３，Ｗ２＝
０．３３，Ｗ３＝０．３３｝、かすれの強い文字パター
ンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝として｛０．１，０．
４５，０．４５｝、変形の強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｂ）｝として｛０．４５，０．４５，０．
１｝が、それぞれ記憶されている。
みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値が記憶されている。これらの重
みの組｛Ｗｉ｝の値は、文書の文字パターンの、かす
れ，つぶれ，右上がりなどといった状況に応じて、それ
ぞれ最も高い正解率が得られるような最適の値に、実験
的あるいは経験的に設定される。例えば、図２の説明図
に示すように、標準的な状況の文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｏ）｝として｛Ｗ１＝０．３３，Ｗ２＝
０．３３，Ｗ３＝０．３３｝、かすれの強い文字パター
ンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝として｛０．１，０．
４５，０．４５｝、変形の強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｂ）｝として｛０．４５，０．４５，０．
１｝が、それぞれ記憶されている。
【００２２】次に、上記構成の文字認識装置の動作およ
びその制御方法について、図１，図２および図３の流れ
図を用いて説明する。
びその制御方法について、図１，図２および図３の流れ
図を用いて説明する。
【００２３】予め、総合判定部８には、重みＷ１，Ｗ
２，Ｗ３の値として、重み変更部９に記憶させた複数の
重みの組｛Ｗｉ｝のうち、標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値を設定しておく（ス
テップ１）。
２，Ｗ３の値として、重み変更部９に記憶させた複数の
重みの組｛Ｗｉ｝のうち、標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値を設定しておく（ス
テップ１）。
【００２４】そしていま、この文字認識装置に内蔵され
ている認識辞書の１番目の認識候補文字に相当する文字
パターンで、しかもかすれの強い文字パターンを、パタ
ーン入力部１に入力するとする（ステップ２）。
ている認識辞書の１番目の認識候補文字に相当する文字
パターンで、しかもかすれの強い文字パターンを、パタ
ーン入力部１に入力するとする（ステップ２）。
【００２５】文字パターンを入力すると、従来例の場合
と同じように、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出する（ス
テップ３）。続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、内蔵認識辞書の複数の認識候補文字
のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３
（ｋ）を算出する（ステップ４）。
と同じように、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出する（ス
テップ３）。続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、内蔵認識辞書の複数の認識候補文字
のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３
（ｋ）を算出する（ステップ４）。
【００２６】このとき算出された、各特徴についての入
力文字パターンと１番目の認識候補文字のパターンとの
類似度Ｓ１（１），Ｓ２（１），Ｓ３（１）、および２
番目の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（２），
Ｓ２（２），Ｓ３（２）がそれぞれ、 Ｓ１（１）＝０．２，Ｓ２（１）＝０．４，Ｓ３（１）
＝０．６ Ｓ１（２）＝０．６，Ｓ２（２）＝０．３，Ｓ３（２）
＝０．４ であったとする。この算出結果で、入力文字パターン
と、その入力文字パターンの正解文字である１番目の認
識候補文字のパターンとの、ストローク特徴についての
類似度Ｓ１（１）が小さい値となるのは、かすれの強い
入力文字パターンからストローク特徴を抽出することが
困難であるためである。
力文字パターンと１番目の認識候補文字のパターンとの
類似度Ｓ１（１），Ｓ２（１），Ｓ３（１）、および２
番目の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（２），
Ｓ２（２），Ｓ３（２）がそれぞれ、 Ｓ１（１）＝０．２，Ｓ２（１）＝０．４，Ｓ３（１）
＝０．６ Ｓ１（２）＝０．６，Ｓ２（２）＝０．３，Ｓ３（２）
＝０．４ であったとする。この算出結果で、入力文字パターン
と、その入力文字パターンの正解文字である１番目の認
識候補文字のパターンとの、ストローク特徴についての
類似度Ｓ１（１）が小さい値となるのは、かすれの強い
入力文字パターンからストローク特徴を抽出することが
困難であるためである。
【００２７】次いで、総合判定部８が、上記各類似度算
出部５，６，７による類似度算出結果に基づき、入力文
字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ
（ｋ）を、従来例で示した数式１に従って、認識候補文
字の一つひとつについて算出する。そしてその総合類似
度Ｓ（ｋ）の算出結果に基づいて認識文字の判定を行い
（ステップ５）、その認識文字の文字コードを出力する
（ステップ６）。
出部５，６，７による類似度算出結果に基づき、入力文
字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ
（ｋ）を、従来例で示した数式１に従って、認識候補文
字の一つひとつについて算出する。そしてその総合類似
度Ｓ（ｋ）の算出結果に基づいて認識文字の判定を行い
（ステップ５）、その認識文字の文字コードを出力する
（ステップ６）。
【００２８】ところで上記認識文字判定時の、入力文字
パターンと、その正解文字である１番目の認識候補文字
のパターンとの総合類似度Ｓ（１）、および２番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（２）はそれぞ
れ、現在設定されている重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値が
｛０．３３，０．３３，０．３３｝であることから、 Ｓ（１）＝０．４ Ｓ（２）＝０．４３３ となる。
パターンと、その正解文字である１番目の認識候補文字
のパターンとの総合類似度Ｓ（１）、および２番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（２）はそれぞ
れ、現在設定されている重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値が
｛０．３３，０．３３，０．３３｝であることから、 Ｓ（１）＝０．４ Ｓ（２）＝０．４３３ となる。
【００２９】即ち、正解文字である１番目の認識候補文
字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）より、２番目の認
識候補文字のパターンとの類似度Ｓ（２）の方が大きな
値となる。その結果、総合判定部８は、２番目の認識候
補文字、あるいはその他の、最も高い総合類似度となる
認識候補文字を認識文字と判定してしまい、正解文字の
文字コードとは別の誤った文字コードを出力することに
なる。このように誤った文字コードを出力した原因は、
現在設定されている重みの組｛Ｗ（ｉ）｝が、入力文字
パターンの状況に適していないことにある。
字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）より、２番目の認
識候補文字のパターンとの類似度Ｓ（２）の方が大きな
値となる。その結果、総合判定部８は、２番目の認識候
補文字、あるいはその他の、最も高い総合類似度となる
認識候補文字を認識文字と判定してしまい、正解文字の
文字コードとは別の誤った文字コードを出力することに
なる。このように誤った文字コードを出力した原因は、
現在設定されている重みの組｛Ｗ（ｉ）｝が、入力文字
パターンの状況に適していないことにある。
【００３０】そこで、総合判定部８が誤った文字コード
を出力した場合には（ステップ７）、操作者が重み変更
部９に、正解文字の文字コードを入力する（ステップ
８）。
を出力した場合には（ステップ７）、操作者が重み変更
部９に、正解文字の文字コードを入力する（ステップ
８）。
【００３１】すると重み変更部９は、総合判定部８に設
定されている重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、入力された
正解文字の文字コードに相当する認識候補文字が最も高
い総合類似度Ｓ（ｋ）となるような値に変更する。つま
り重み変更部９は、総合判定部８に現在設定されている
重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝を、重み変更部９が記憶してい
る、｛Ｗ（Ｏ）｝以外の重みの組｛Ｗ（Ａ）｝，｛Ｗ
（Ｂ）｝のうち、正解文字が最も高い総合類似度Ｓ
（ｋ）となるような重みの組に変更する（ステップ
９）。
定されている重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、入力された
正解文字の文字コードに相当する認識候補文字が最も高
い総合類似度Ｓ（ｋ）となるような値に変更する。つま
り重み変更部９は、総合判定部８に現在設定されている
重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝を、重み変更部９が記憶してい
る、｛Ｗ（Ｏ）｝以外の重みの組｛Ｗ（Ａ）｝，｛Ｗ
（Ｂ）｝のうち、正解文字が最も高い総合類似度Ｓ
（ｋ）となるような重みの組に変更する（ステップ
９）。
【００３２】入力文字パターンと、正解文字である１番
目の認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）
を、かすれの強い文字パターンに対する重みの組｛Ｗ
（Ａ）｝、および変形の強い文字パターンに対する重み
の組｛Ｗ（Ｂ）｝を用いて算出すると、それぞれ、 ｛Ｗ（Ａ）｝では、Ｓ（１）＝０．４７ ｛Ｗ（Ｂ）｝では、Ｓ（１）＝０．３３ となる。よって、かすれの強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ａ）｝に変更することになる。これは、入
力文字パターンがかすれの強い文字パターンであること
から、当然の結果である。
目の認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）
を、かすれの強い文字パターンに対する重みの組｛Ｗ
（Ａ）｝、および変形の強い文字パターンに対する重み
の組｛Ｗ（Ｂ）｝を用いて算出すると、それぞれ、 ｛Ｗ（Ａ）｝では、Ｓ（１）＝０．４７ ｛Ｗ（Ｂ）｝では、Ｓ（１）＝０．３３ となる。よって、かすれの強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ａ）｝に変更することになる。これは、入
力文字パターンがかすれの強い文字パターンであること
から、当然の結果である。
【００３３】その後、総合判定部８は、正解文字の文字
コードを出力し直す（ステップ１０）。その際、総合判
定部８に、正解文字の得られなかった入力文字パターン
について、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基づく認
識文字の再判定を行わせる必要はなく、操作者が入力し
た正解文字の文字コードをそのまま出力させるようにす
ればよい。
コードを出力し直す（ステップ１０）。その際、総合判
定部８に、正解文字の得られなかった入力文字パターン
について、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基づく認
識文字の再判定を行わせる必要はなく、操作者が入力し
た正解文字の文字コードをそのまま出力させるようにす
ればよい。
【００３４】これ以降の入力文字パターンについては、
総合判定部８が、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基
づいて認識文字の判定を行い、その認識文字の文字コー
ドを出力する。そして総合判定部８が再び誤った文字コ
ードを出力するまで、上記ステップ２〜７を繰り返す。
総合判定部８が、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基
づいて認識文字の判定を行い、その認識文字の文字コー
ドを出力する。そして総合判定部８が再び誤った文字コ
ードを出力するまで、上記ステップ２〜７を繰り返す。
【００３５】上述のように、重み変更部９を付加したこ
の文字認識装置では、文字パターンの状況に応じて重み
の組｛Ｗ（ｉ）｝を最適なものに変更することができる
ため、認識文字の正解率を高めることができる。しかも
総合判定部８が誤った文字コードを出力した場合に正解
文字の文字コードを入力するだけでよいため、操作が簡
単である。またこの文字認識装置が行うべき処理も単純
であるため、文字認識における高いスループットが得ら
れる。さらに重み変更部９には、文字パターンの数種類
の状況に対応した重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を記憶させる小
さな記憶領域を設ければよいため、この重み変更部９を
安価な部品で構成することができる。
の文字認識装置では、文字パターンの状況に応じて重み
の組｛Ｗ（ｉ）｝を最適なものに変更することができる
ため、認識文字の正解率を高めることができる。しかも
総合判定部８が誤った文字コードを出力した場合に正解
文字の文字コードを入力するだけでよいため、操作が簡
単である。またこの文字認識装置が行うべき処理も単純
であるため、文字認識における高いスループットが得ら
れる。さらに重み変更部９には、文字パターンの数種類
の状況に対応した重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を記憶させる小
さな記憶領域を設ければよいため、この重み変更部９を
安価な部品で構成することができる。
【００３６】なお、文字パターンのより多くの種類の状
況に対応させて、重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を重み変更部９
に記憶させておけば、それだけ認識文字の正解率を高め
ることができる。
況に対応させて、重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を重み変更部９
に記憶させておけば、それだけ認識文字の正解率を高め
ることができる。
【００３７】また、上記文字認識装置では、抽出する入
力文字パターンの特徴を三種類としたが、より多くの種
類の特徴を抽出するように構成すれば、それだけ認識文
字の正解率を高めることができる。その場合には、各重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を構成する重みの数も、抽出する特
徴の数と同じに増加させることになる。
力文字パターンの特徴を三種類としたが、より多くの種
類の特徴を抽出するように構成すれば、それだけ認識文
字の正解率を高めることができる。その場合には、各重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を構成する重みの数も、抽出する特
徴の数と同じに増加させることになる。
【００３８】実施例２．図４は、本発明の実施例２にお
ける文字認識装置のブロック構成図である。図のよう
に、この文字認識装置では、上記実施例１における重み
変更部９の代わりに、重み設定部１０が設けられてい
る。その他の構成は、上記実施例１と同様である。
ける文字認識装置のブロック構成図である。図のよう
に、この文字認識装置では、上記実施例１における重み
変更部９の代わりに、重み設定部１０が設けられてい
る。その他の構成は、上記実施例１と同様である。
【００３９】上記重み設定部１０は、総合判定部８が総
合類似度Ｓ（ｋ）の算出に用いる、各特徴についての類
似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に対する重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、後述の如く操作者の指示に応
じて設定するものである。そしてこの重み設定部１０に
は、上記実施例１における重み変更部９の場合と同じよ
うに、文書の文字パターンの種々の状況に適した複数の
重みの組｛Ｗｉ｝、例えば標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝と、かすれの強い文字パ
ターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い文
字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とを予め記憶
させておく。
合類似度Ｓ（ｋ）の算出に用いる、各特徴についての類
似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に対する重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、後述の如く操作者の指示に応
じて設定するものである。そしてこの重み設定部１０に
は、上記実施例１における重み変更部９の場合と同じよ
うに、文書の文字パターンの種々の状況に適した複数の
重みの組｛Ｗｉ｝、例えば標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝と、かすれの強い文字パ
ターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い文
字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とを予め記憶
させておく。
【００４０】次に、上記構成の文字認識装置の動作およ
びその制御方法について、図４および図５の流れ図を用
いて説明する。
びその制御方法について、図４および図５の流れ図を用
いて説明する。
【００４１】先ず、文書の文字パターンを入力する前
に、操作者がその入力する文字パターンの状況を判断す
るとともに、重み設定部１０に対し、その判断した状況
に最適な重みの組｛Ｗｉ｝を総合判定部８に設定するよ
うに指示する。その指示方法として、ここでは、重み設
定部１０に文字パターンの状況を入力する（ステップ１
１）。なお、重み設定部１０に対し、最適な重みの組
｛Ｗｉ｝そのものを指示するようにしてもよい。
に、操作者がその入力する文字パターンの状況を判断す
るとともに、重み設定部１０に対し、その判断した状況
に最適な重みの組｛Ｗｉ｝を総合判定部８に設定するよ
うに指示する。その指示方法として、ここでは、重み設
定部１０に文字パターンの状況を入力する（ステップ１
１）。なお、重み設定部１０に対し、最適な重みの組
｛Ｗｉ｝そのものを指示するようにしてもよい。
【００４２】すると重み設定部１０が、記憶している複
数の重みの組｛Ｗｉ｝から、入力された文字パターンの
状況に最適な重みの組を選択して総合判定部８に設定す
る（ステップ１２）。この状態で、文書の文字パターン
を、パターン入力部１に入力する（ステップ１３）。
数の重みの組｛Ｗｉ｝から、入力された文字パターンの
状況に最適な重みの組を選択して総合判定部８に設定す
る（ステップ１２）。この状態で、文書の文字パターン
を、パターン入力部１に入力する（ステップ１３）。
【００４３】文字パターンを入力すると、上記実施例１
の場合と同様に、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出し（ステ
ップ１４）、続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について類似
度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出する（ス
テップ１５）。さらに総合判定部８が、その各類似度算
出部５，６，７による類似度算出結果に基づいて総合類
似度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算
出する。そしてその総合類似度Ｓ（ｋ）の算出結果に基
づいて認識文字の判定を行い（ステップ１６）、その認
識文字の文字コードを出力する（ステップ１７）。
の場合と同様に、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出し（ステ
ップ１４）、続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について類似
度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出する（ス
テップ１５）。さらに総合判定部８が、その各類似度算
出部５，６，７による類似度算出結果に基づいて総合類
似度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算
出する。そしてその総合類似度Ｓ（ｋ）の算出結果に基
づいて認識文字の判定を行い（ステップ１６）、その認
識文字の文字コードを出力する（ステップ１７）。
【００４４】このとき、総合判定部８が総合類似度Ｓ
（ｋ）の算出に用いる重みの組｛Ｗｉ｝は、既に入力文
字パターンの状況に最適なものに設定されているため、
総合判定部８は非常に高い率で正解文字の文字コードを
出力することになる。
（ｋ）の算出に用いる重みの組｛Ｗｉ｝は、既に入力文
字パターンの状況に最適なものに設定されているため、
総合判定部８は非常に高い率で正解文字の文字コードを
出力することになる。
【００４５】そして、入力する文字パターンの状況が変
化する場合には（ステップ１８）、操作者が改めてその
入力する文字パターンの状況を重み設定部１０に入力し
（ステップ１１）、また入力する文字パターンの状況が
変化しなければ、文字認識装置が上記ステップ１３〜１
８を繰り返し、次々と入力される文字パターンに対して
文字認識を行う。
化する場合には（ステップ１８）、操作者が改めてその
入力する文字パターンの状況を重み設定部１０に入力し
（ステップ１１）、また入力する文字パターンの状況が
変化しなければ、文字認識装置が上記ステップ１３〜１
８を繰り返し、次々と入力される文字パターンに対して
文字認識を行う。
【００４６】上述のように、本実施例２における文字認
識装置の場合にも、入力文字パターンの状況に最適な重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を、重み設定部１０によって総合判
定部８に設定することができるため、上記実施例１にお
ける文字認識装置と同様に認識文字の正解率を高めるこ
とができる。しかも本実施例２における文字認識装置で
は、文字パターンを入力する前に、その文字パターンに
最適な重みの組｛Ｗｉ｝を設定することができるため、
文字認識の開始時から、高い正解率を得ることができ
る。その他、操作が簡単であるとともに、高いスループ
ットが得られ、さらに重み設定部１０を安価な部品で構
成することができるといった利点があることも上記実施
例１の場合と同様である。
識装置の場合にも、入力文字パターンの状況に最適な重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を、重み設定部１０によって総合判
定部８に設定することができるため、上記実施例１にお
ける文字認識装置と同様に認識文字の正解率を高めるこ
とができる。しかも本実施例２における文字認識装置で
は、文字パターンを入力する前に、その文字パターンに
最適な重みの組｛Ｗｉ｝を設定することができるため、
文字認識の開始時から、高い正解率を得ることができ
る。その他、操作が簡単であるとともに、高いスループ
ットが得られ、さらに重み設定部１０を安価な部品で構
成することができるといった利点があることも上記実施
例１の場合と同様である。
【００４７】ところで、実際に入力する文字パターンの
状況には、予め想定した複数の状況が混在する場合があ
る。そこで上記実施例１における重み変更部９、あるい
は上記実施例２における重み設定部１０に記憶されてい
る複数の重みの組に、適当なパラメータを乗して和をと
ることにより、新たな状況に適した重みの組を生成する
ように構成すれば、認識文字の正解率を一層高めること
ができる。例えば、記憶されている、かすれの強い文字
パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い
文字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とから、
［Ｎａ＊｛Ｗ（Ａ）｝＋Ｎｂ＊｛Ｗ（Ｂ）｝］の計算に
よって（Ｎａ，Ｎｂはパラメータ）、かすれと変形の強
い文字パターンに対する新たな重みの組を生成する。ま
たこのようにして新たな重みの組を生成させるようにす
れば、重み変更部９あるいは重み設定部１０の記憶領域
を拡大する必要もない。
状況には、予め想定した複数の状況が混在する場合があ
る。そこで上記実施例１における重み変更部９、あるい
は上記実施例２における重み設定部１０に記憶されてい
る複数の重みの組に、適当なパラメータを乗して和をと
ることにより、新たな状況に適した重みの組を生成する
ように構成すれば、認識文字の正解率を一層高めること
ができる。例えば、記憶されている、かすれの強い文字
パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い
文字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とから、
［Ｎａ＊｛Ｗ（Ａ）｝＋Ｎｂ＊｛Ｗ（Ｂ）｝］の計算に
よって（Ｎａ，Ｎｂはパラメータ）、かすれと変形の強
い文字パターンに対する新たな重みの組を生成する。ま
たこのようにして新たな重みの組を生成させるようにす
れば、重み変更部９あるいは重み設定部１０の記憶領域
を拡大する必要もない。
【００４８】
【発明の効果】以上説明したとおり、重み変更部あるい
は重み設定部を設けた本発明に係る文字認識装置によれ
ば、高い正解率で文字を認識することができる。
は重み設定部を設けた本発明に係る文字認識装置によれ
ば、高い正解率で文字を認識することができる。
【００４９】また、重み設定部を設けた場合には、文字
パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な重
みの値を設定することができるため、文字認識の最初か
ら、高い正解率を得ることができる。
パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な重
みの値を設定することができるため、文字認識の最初か
ら、高い正解率を得ることができる。
【図１】本発明の実施例１における文字認識装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図２】実施例１における重み変更部に記憶される重み
の組の説明図である。
の組の説明図である。
【図３】実施例１における文字認識装置の動作およびそ
の制御方法を説明する流れ図である。
の制御方法を説明する流れ図である。
【図４】本発明の実施例２における文字認識装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図５】実施例２における文字認識装置の動作およびそ
の制御方法を説明する流れ図である。
の制御方法を説明する流れ図である。
【図６】従来の文字認識装置のブロック構成図である。
１ パターン入力部 ２，３，４ 特徴抽出部 ５，６，７ 類似度算出部 ８ 総合判定部 ９ 重み変更部 １０ 重み設定部
【手続補正書】
【提出日】平成４年１２月２８日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正内容】
【書類名】 明細書
【発明の名称】 文字認識装置
【特許請求の範囲】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文書の文字を認識し、
その認識文字の文字コードをコンピュータ等へ出力する
文字認識装置、特に、文字のパターンから複数の特徴を
抽出し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識
する文字認識装置に関する。
その認識文字の文字コードをコンピュータ等へ出力する
文字認識装置、特に、文字のパターンから複数の特徴を
抽出し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識
する文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字のパターンから複数の特徴を抽出
し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識する
方法については、例えば「大局的特徴を併用したストロ
ークマッチング法による手書き漢字認識の検討」（電子
通信学会技術研究報告ＰＲＬ８２−３０，１９８２年）
に報告されている。
し、その抽出した複数の特徴に基づいて文字を認識する
方法については、例えば「大局的特徴を併用したストロ
ークマッチング法による手書き漢字認識の検討」（電子
通信学会技術研究報告ＰＲＬ８２−３０，１９８２年）
に報告されている。
【０００３】図６は、上記文献に基づく従来の文字認識
装置のブロック構成図である。
装置のブロック構成図である。
【０００４】図のようにこの文字認識装置は、パターン
入力部１と、第一，第二，第三の三つの特徴抽出部２，
３，４と、第一，第二，第三の三つの類似度算出部５，
６，７と、総合判定部８とから構成されている。
入力部１と、第一，第二，第三の三つの特徴抽出部２，
３，４と、第一，第二，第三の三つの類似度算出部５，
６，７と、総合判定部８とから構成されている。
【０００５】上記構成において、パターン入力部１に文
書の文字のパターンが入力されると、パターン入力部１
は、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，３，４へその
入力文字パターンを出力する。すると各特徴抽出部２，
３，４は、その入力文字パターンからそれぞれ異なる三
種類の特徴、例えばストローク特徴と方向特徴と特徴点
分布特徴とを抽出し、その抽出したそれぞれの特徴の値
を、対応する第一，第二，第三の各類似度算出部５，
６，７へ出力する。
書の文字のパターンが入力されると、パターン入力部１
は、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，３，４へその
入力文字パターンを出力する。すると各特徴抽出部２，
３，４は、その入力文字パターンからそれぞれ異なる三
種類の特徴、例えばストローク特徴と方向特徴と特徴点
分布特徴とを抽出し、その抽出したそれぞれの特徴の値
を、対応する第一，第二，第三の各類似度算出部５，
６，７へ出力する。
【０００６】各類似度算出部５，６，７は、各特徴抽出
部２，３，４で抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、この文字認識装置に内蔵されている
認識辞書の複数の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ
１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出し、その算出
結果を総合判定部８へ出力する。上記Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）は、例えばそれぞれストローク特徴
と方向特徴と特徴点分布特徴とについての、入力文字パ
ターンとｋ番目の認識候補文字のパターンとの類似度で
ある。
部２，３，４で抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、この文字認識装置に内蔵されている
認識辞書の複数の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ
１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出し、その算出
結果を総合判定部８へ出力する。上記Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）は、例えばそれぞれストローク特徴
と方向特徴と特徴点分布特徴とについての、入力文字パ
ターンとｋ番目の認識候補文字のパターンとの類似度で
ある。
【０００７】総合判定部８は、上記各類似度算出部５，
６，７が算出した、各特徴についての入力文字パターン
と認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）から、下記の数式１に基づいて、入
力文字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似
度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算出
する。上記Ｓ（ｋ）は、入力文字パターンとｋ番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度である。
６，７が算出した、各特徴についての入力文字パターン
と認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２
（ｋ），Ｓ３（ｋ）から、下記の数式１に基づいて、入
力文字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似
度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算出
する。上記Ｓ（ｋ）は、入力文字パターンとｋ番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度である。
【０００８】数式１． Ｓ（ｋ）＝Ｗ１＊Ｓ１（ｋ）＋Ｗ２＊Ｓ２（ｋ）＋Ｗ２
＊Ｓ２（ｋ） 上記数式１において、Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、例えばそれ
ぞれストローク特徴，方向特徴，特徴点分布特徴の各特
徴についての類似度に対する重みであり、重みの組｛Ｗ
ｉ｝を構成している。
＊Ｓ２（ｋ） 上記数式１において、Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、例えばそれ
ぞれストローク特徴，方向特徴，特徴点分布特徴の各特
徴についての類似度に対する重みであり、重みの組｛Ｗ
ｉ｝を構成している。
【０００９】即ち、総合判定部８は、各特徴についての
入力文字パターンと認識候補文字のパターンとの類似度
Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に、それぞれ重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を乗して和をとることにより、認識候
補文字の一つひとつについて総合類似度Ｓ（ｋ）を算出
する。
入力文字パターンと認識候補文字のパターンとの類似度
Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に、それぞれ重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を乗して和をとることにより、認識候
補文字の一つひとつについて総合類似度Ｓ（ｋ）を算出
する。
【００１０】そして総合判定部８は、算出した全ての認
識候補文字についての総合類似度Ｓ（ｋ）のうち、最も
高い総合類似度となる認識候補文字を認識文字と判定し
て、その認識文字の文字コードを出力する。
識候補文字についての総合類似度Ｓ（ｋ）のうち、最も
高い総合類似度となる認識候補文字を認識文字と判定し
て、その認識文字の文字コードを出力する。
【００１１】上述のように、複数の特徴に基づいて文字
を認識することにより、一つひとつの特徴に基づく認識
の弱点を互いに補い、認識文字の正解率を向上させるこ
とができる。
を認識することにより、一つひとつの特徴に基づく認識
の弱点を互いに補い、認識文字の正解率を向上させるこ
とができる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】上記各特徴についての
類似度に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、本来、文字パ
ターンの、かすれ，つぶれ，右上がりなどといった様々
な状況に応じて、それぞれ最適な値が存在するはずであ
る。
類似度に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、本来、文字パ
ターンの、かすれ，つぶれ，右上がりなどといった様々
な状況に応じて、それぞれ最適な値が存在するはずであ
る。
【００１３】しかし、上記従来の文字認識装置では、そ
の重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、ある固定した値に設定され
ていたため、文字パターンの状況によっては、文字を正
しく認識することが困難となる、つまり認識文字の正解
率が低下するという問題があった。
の重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３は、ある固定した値に設定され
ていたため、文字パターンの状況によっては、文字を正
しく認識することが困難となる、つまり認識文字の正解
率が低下するという問題があった。
【００１４】本発明は、この問題を解決するためになさ
れたもので、抽出する各特徴についての入力文字パター
ンと認識候補文字のパターンとの類似度に対する重み
を、文字パターンの状況に応じた最適な値に設定するこ
とにより、認識文字の正解率を高めた文字認識装置を提
供することを目的とする。
れたもので、抽出する各特徴についての入力文字パター
ンと認識候補文字のパターンとの類似度に対する重み
を、文字パターンの状況に応じた最適な値に設定するこ
とにより、認識文字の正解率を高めた文字認識装置を提
供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る文字認識装置では、上記入力文字パタ
ーンの状況に応じて設定する重み最適化部を設けた。
に、本発明に係る文字認識装置では、上記入力文字パタ
ーンの状況に応じて設定する重み最適化部を設けた。
【００１６】また、本発明にかかる他の文字認識装置で
は、総合判定部が正解文字の文字コードとは別の誤った
文字コードを出力した場合に、操作者が正解文字の文字
コードを入力することにより、各類似度に対する重みの
値を、正解文字の文字コードに相当する認識候補文字が
最も高い総合類似度となるような値に変更する重み変更
部を設けた。
は、総合判定部が正解文字の文字コードとは別の誤った
文字コードを出力した場合に、操作者が正解文字の文字
コードを入力することにより、各類似度に対する重みの
値を、正解文字の文字コードに相当する認識候補文字が
最も高い総合類似度となるような値に変更する重み変更
部を設けた。
【００１７】さらに、本発明に係る他の文字認識装置で
は、各類似度に対する重みの値を、操作者の指示に応じ
て設定する重み設定部を設けた。
は、各類似度に対する重みの値を、操作者の指示に応じ
て設定する重み設定部を設けた。
【００１８】さらに、本発明にかかる他の文字認識装置
では、文字パターンの各状況に対してそれぞれ最適化さ
れた重みを記憶する手段と、文字パターンの入力時に当
該文字パターンの状況を入力する状況入力手段と、前記
記憶された複数個の重みから前記入力された文字パター
ンの状況に基づきて新たな重みを算出する重み合成部と
を設けた。
では、文字パターンの各状況に対してそれぞれ最適化さ
れた重みを記憶する手段と、文字パターンの入力時に当
該文字パターンの状況を入力する状況入力手段と、前記
記憶された複数個の重みから前記入力された文字パター
ンの状況に基づきて新たな重みを算出する重み合成部と
を設けた。
【００１９】
【作用】上記重み最適化部を設けることにより、入力さ
れた文字パターンの各状況に対して最適な重み付けが行
われ、この結果文字認識の高い正解率を得ることができ
る。
れた文字パターンの各状況に対して最適な重み付けが行
われ、この結果文字認識の高い正解率を得ることができ
る。
【００２０】上記重み変更部を設けることにより、総合
判定部が誤った文字コードを出力した場合に、各類似度
に対する重みの値を、文字パターンの状況に応じた最適
な値に変更することが可能となる。その結果、認識文字
の正解率を高めることができる。
判定部が誤った文字コードを出力した場合に、各類似度
に対する重みの値を、文字パターンの状況に応じた最適
な値に変更することが可能となる。その結果、認識文字
の正解率を高めることができる。
【００２１】また、重み設定部を設けることにより、文
字パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な
重みの値を設定することが可能となる。その結果、文字
認識の開始時から、高い正解率を得ることができる。
字パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な
重みの値を設定することが可能となる。その結果、文字
認識の開始時から、高い正解率を得ることができる。
【００２２】また、上記重み合成部を設けることによ
り、予め想定された文字パターンの状況のうちの複数の
状況が混在する場合に、個々の状況に応じて設定された
重みの値に基づき新たな重みの値を合成することができ
る。この結果、複数の状況が混在する場合に独立した重
みの値を設定する必要がなくなる。
り、予め想定された文字パターンの状況のうちの複数の
状況が混在する場合に、個々の状況に応じて設定された
重みの値に基づき新たな重みの値を合成することができ
る。この結果、複数の状況が混在する場合に独立した重
みの値を設定する必要がなくなる。
【００２３】また、上記重み合成部を設けることによ
り、予め想定された文字パターンの状況のうちの複数の
状況が混在する場合に、個々の状況に応じて設定された
重みの値に基づき新たな重みの値を合成することができ
る。この結果、複数の状況が混在する場合に独立した重
みの値を設定する必要がなくなる。
り、予め想定された文字パターンの状況のうちの複数の
状況が混在する場合に、個々の状況に応じて設定された
重みの値に基づき新たな重みの値を合成することができ
る。この結果、複数の状況が混在する場合に独立した重
みの値を設定する必要がなくなる。
【００２４】
【実施例】以下、図面に基づいて本発明の実施例を説明
する。
する。
【００２５】なお、実施例を示す図面中の構成要素のう
ち、図６に示した従来例と相違ないものについては、従
来例と同一の符号を付して説明を省略する。また実施例
の説明中の記号は、従来例の場合と同じ意味で使用す
る。
ち、図６に示した従来例と相違ないものについては、従
来例と同一の符号を付して説明を省略する。また実施例
の説明中の記号は、従来例の場合と同じ意味で使用す
る。
【００２６】実施例１．図１は、本発明の実施例１にお
ける文字認識装置のブロック構成図である。
ける文字認識装置のブロック構成図である。
【００２７】図のように、この文字認識装置は、従来例
と同様に入力文字パターンから抽出した三種類の特徴、
例えばストローク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とに
基づいて文字を認識するように構成されたもので、従来
例との相違は、重み変更部９を付加した点にある。この
重み変更部９は、総合判定部８が総合類似度Ｓ（ｋ）の
算出に用いる、各特徴についての類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ
２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の
値を変更するものである。
と同様に入力文字パターンから抽出した三種類の特徴、
例えばストローク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とに
基づいて文字を認識するように構成されたもので、従来
例との相違は、重み変更部９を付加した点にある。この
重み変更部９は、総合判定部８が総合類似度Ｓ（ｋ）の
算出に用いる、各特徴についての類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ
２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に対する重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の
値を変更するものである。
【００２８】上記重み変更部９には、予め、複数組の重
みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値が記憶されている。これらの重
みの組｛Ｗｉ｝の値は、文書の文字パターンの、かす
れ，つぶれ，右上がりなどといった状況に応じて、それ
ぞれ最も高い正解率が得られるような最適の値に、実験
的あるいは経験的に設定される。例えば、図２の説明図
に示すように、標準的な状況の文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｏ）｝として｛Ｗ１＝０．３３，Ｗ２＝
０．３３，Ｗ３＝０．３３｝、かすれの強い文字パター
ンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝として｛０．１，０．
４５，０．４５｝、変形の強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｂ）｝として｛０．４５，０．４５，０．
１｝が、それぞれ記憶されている。
みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値が記憶されている。これらの重
みの組｛Ｗｉ｝の値は、文書の文字パターンの、かす
れ，つぶれ，右上がりなどといった状況に応じて、それ
ぞれ最も高い正解率が得られるような最適の値に、実験
的あるいは経験的に設定される。例えば、図２の説明図
に示すように、標準的な状況の文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｏ）｝として｛Ｗ１＝０．３３，Ｗ２＝
０．３３，Ｗ３＝０．３３｝、かすれの強い文字パター
ンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝として｛０．１，０．
４５，０．４５｝、変形の強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ｂ）｝として｛０．４５，０．４５，０．
１｝が、それぞれ記憶されている。
【００２９】次に、上記構成の文字認識装置の動作およ
びその制御方法について、図１，図２および図３の流れ
図を用いて説明する。
びその制御方法について、図１，図２および図３の流れ
図を用いて説明する。
【００３０】予め、総合判定部８には、重みＷ１，Ｗ
２，Ｗ３の値として、重み変更部９に記憶させた複数の
重みの組｛Ｗｉ｝のうち、標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値を設定しておく（ス
テップ１）。
２，Ｗ３の値として、重み変更部９に記憶させた複数の
重みの組｛Ｗｉ｝のうち、標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値を設定しておく（ス
テップ１）。
【００３１】そしていま、この文字認識装置に内蔵され
ている認識辞書の１番目の認識候補文字に相当する文字
パターンで、しかもかすれの強い文字パターンを、パタ
ーン入力部１に入力するとする（ステップ２）。
ている認識辞書の１番目の認識候補文字に相当する文字
パターンで、しかもかすれの強い文字パターンを、パタ
ーン入力部１に入力するとする（ステップ２）。
【００３２】文字パターンを入力すると、従来例の場合
と同じように、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出する（ス
テップ３）。続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、内蔵認識辞書の複数の認識候補文字
のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３
（ｋ）を算出する（ステップ４）。
と同じように、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出する（ス
テップ３）。続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について、入
力文字パターンと、内蔵認識辞書の複数の認識候補文字
のパターンとの類似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３
（ｋ）を算出する（ステップ４）。
【００３３】このとき算出された、各特徴についての入
力文字パターンと１番目の認識候補文字のパターンとの
類似度Ｓ１（１），Ｓ２（１），Ｓ３（１）、および２
番目の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（２），
Ｓ２（２），Ｓ３（２）がそれぞれ、 Ｓ１（１）＝０．２，Ｓ２（１）＝０．４，Ｓ３（１）
＝０．６ Ｓ１（２）＝０．６，Ｓ２（２）＝０．３，Ｓ３（２）
＝０．４ であったとする。この算出結果で、入力文字パターン
と、その入力文字パターンの正解文字である１番目の認
識候補文字のパターンとの、ストローク特徴についての
類似度Ｓ１（１）が小さい値となるのは、かすれの強い
入力文字パターンからストローク特徴を抽出することが
困難であるためである。
力文字パターンと１番目の認識候補文字のパターンとの
類似度Ｓ１（１），Ｓ２（１），Ｓ３（１）、および２
番目の認識候補文字のパターンとの類似度Ｓ１（２），
Ｓ２（２），Ｓ３（２）がそれぞれ、 Ｓ１（１）＝０．２，Ｓ２（１）＝０．４，Ｓ３（１）
＝０．６ Ｓ１（２）＝０．６，Ｓ２（２）＝０．３，Ｓ３（２）
＝０．４ であったとする。この算出結果で、入力文字パターン
と、その入力文字パターンの正解文字である１番目の認
識候補文字のパターンとの、ストローク特徴についての
類似度Ｓ１（１）が小さい値となるのは、かすれの強い
入力文字パターンからストローク特徴を抽出することが
困難であるためである。
【００３４】次いで、総合判定部８が、上記各類似度算
出部５，６，７による類似度算出結果に基づき、入力文
字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ
（ｋ）を、従来例で示した数式１に従って、認識候補文
字の一つひとつについて算出する。そしてその総合類似
度Ｓ（ｋ）の算出結果に基づいて認識文字の判定を行い
（ステップ５）、その認識文字の文字コードを出力する
（ステップ６）。
出部５，６，７による類似度算出結果に基づき、入力文
字パターンと認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ
（ｋ）を、従来例で示した数式１に従って、認識候補文
字の一つひとつについて算出する。そしてその総合類似
度Ｓ（ｋ）の算出結果に基づいて認識文字の判定を行い
（ステップ５）、その認識文字の文字コードを出力する
（ステップ６）。
【００３５】ところで上記認識文字判定時の、入力文字
パターンと、その正解文字である１番目の認識候補文字
のパターンとの総合類似度Ｓ（１）、および２番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（２）はそれぞ
れ、現在設定されている重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値が
｛０．３３，０．３３，０．３３｝であることから、 Ｓ（１）＝０．４ Ｓ（２）＝０．４３３ となる。
パターンと、その正解文字である１番目の認識候補文字
のパターンとの総合類似度Ｓ（１）、および２番目の認
識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（２）はそれぞ
れ、現在設定されている重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝の値が
｛０．３３，０．３３，０．３３｝であることから、 Ｓ（１）＝０．４ Ｓ（２）＝０．４３３ となる。
【００３６】即ち、正解文字である１番目の認識候補文
字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）より、２番目の認
識候補文字のパターンとの類似度Ｓ（２）の方が大きな
値となる。その結果、総合判定部８は、２番目の認識候
補文字、あるいはその他の、最も高い総合類似度となる
認識候補文字を認識文字と判定してしまい、正解文字の
文字コードとは別の誤った文字コードを出力することに
なる。このように誤った文字コードを出力した原因は、
現在設定されている重みの組｛Ｗ（ｉ）｝が、入力文字
パターンの状況に適していないことにある。
字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）より、２番目の認
識候補文字のパターンとの類似度Ｓ（２）の方が大きな
値となる。その結果、総合判定部８は、２番目の認識候
補文字、あるいはその他の、最も高い総合類似度となる
認識候補文字を認識文字と判定してしまい、正解文字の
文字コードとは別の誤った文字コードを出力することに
なる。このように誤った文字コードを出力した原因は、
現在設定されている重みの組｛Ｗ（ｉ）｝が、入力文字
パターンの状況に適していないことにある。
【００３７】そこで、総合判定部８が誤った文字コード
を出力した場合には（ステップ７）、操作者が重み変更
部９に、正解文字の文字コードを入力する（ステップ
８）。
を出力した場合には（ステップ７）、操作者が重み変更
部９に、正解文字の文字コードを入力する（ステップ
８）。
【００３８】すると重み変更部９は、総合判定部８に設
定されている重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、入力された
正解文字の文字コードに相当する認識候補文字が最も高
い総合類似度Ｓ（ｋ）となるような値に変更する。つま
り重み変更部９は、総合判定部８に現在設定されている
重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝を、重み変更部９が記憶してい
る、｛Ｗ（Ｏ）｝以外の重みの組｛Ｗ（Ａ）｝，｛Ｗ
（Ｂ）｝のうち、正解文字が最も高い総合類似度Ｓ
（ｋ）となるような重みの組に変更する（ステップ
９）。
定されている重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、入力された
正解文字の文字コードに相当する認識候補文字が最も高
い総合類似度Ｓ（ｋ）となるような値に変更する。つま
り重み変更部９は、総合判定部８に現在設定されている
重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝を、重み変更部９が記憶してい
る、｛Ｗ（Ｏ）｝以外の重みの組｛Ｗ（Ａ）｝，｛Ｗ
（Ｂ）｝のうち、正解文字が最も高い総合類似度Ｓ
（ｋ）となるような重みの組に変更する（ステップ
９）。
【００３９】入力文字パターンと、正解文字である１番
目の認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）
を、かすれの強い文字パターンに対する重みの組｛Ｗ
（Ａ）｝、および変形の強い文字パターンに対する重み
の組｛Ｗ（Ｂ）｝を用いて算出すると、それぞれ、 ｛Ｗ（Ａ）｝では、Ｓ（１）＝０．４７ ｛Ｗ（Ｂ）｝では、Ｓ（１）＝０．３３ となる。よって、かすれの強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ａ）｝に変更することになる。これは、入
力文字パターンがかすれの強い文字パターンであること
から、当然の結果である。
目の認識候補文字のパターンとの総合類似度Ｓ（１）
を、かすれの強い文字パターンに対する重みの組｛Ｗ
（Ａ）｝、および変形の強い文字パターンに対する重み
の組｛Ｗ（Ｂ）｝を用いて算出すると、それぞれ、 ｛Ｗ（Ａ）｝では、Ｓ（１）＝０．４７ ｛Ｗ（Ｂ）｝では、Ｓ（１）＝０．３３ となる。よって、かすれの強い文字パターンに対する重
みの組｛Ｗ（Ａ）｝に変更することになる。これは、入
力文字パターンがかすれの強い文字パターンであること
から、当然の結果である。
【００４０】その後、総合判定部８は、正解文字の文字
コードを出力し直す（ステップ１０）。その際、総合判
定部８に、正解文字の得られなかった入力文字パターン
について、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基づく認
識文字の再判定を行わせる必要はなく、操作者が入力し
た正解文字の文字コードをそのまま出力させるようにす
ればよい。
コードを出力し直す（ステップ１０）。その際、総合判
定部８に、正解文字の得られなかった入力文字パターン
について、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基づく認
識文字の再判定を行わせる必要はなく、操作者が入力し
た正解文字の文字コードをそのまま出力させるようにす
ればよい。
【００４１】これ以降の入力文字パターンについては、
総合判定部８が、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基
づいて認識文字の判定を行い、その認識文字の文字コー
ドを出力する。そして総合判定部８が再び誤った文字コ
ードを出力するまで、上記ステップ２〜７を繰り返す。
総合判定部８が、変更された重みの組｛Ｗ（Ａ）｝に基
づいて認識文字の判定を行い、その認識文字の文字コー
ドを出力する。そして総合判定部８が再び誤った文字コ
ードを出力するまで、上記ステップ２〜７を繰り返す。
【００４２】上述のように、重み変更部９を付加したこ
の文字認識装置では、文字パターンの状況に応じて重み
の組｛Ｗ（ｉ）｝を最適なものに変更することができる
ため、認識文字の正解率を高めることができる。しかも
総合判定部８が誤った文字コードを出力した場合に正解
文字の文字コードを入力するだけでよいため、操作が簡
単である。またこの文字認識装置が行うべき処理も単純
であるため、文字認識における高いスループットが得ら
れる。さらに重み変更部９には、文字パターンの数種類
の状況に対応した重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を記憶させる小
さな記憶領域を設ければよいため、この重み変更部９を
安価な部品で構成することができる。
の文字認識装置では、文字パターンの状況に応じて重み
の組｛Ｗ（ｉ）｝を最適なものに変更することができる
ため、認識文字の正解率を高めることができる。しかも
総合判定部８が誤った文字コードを出力した場合に正解
文字の文字コードを入力するだけでよいため、操作が簡
単である。またこの文字認識装置が行うべき処理も単純
であるため、文字認識における高いスループットが得ら
れる。さらに重み変更部９には、文字パターンの数種類
の状況に対応した重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を記憶させる小
さな記憶領域を設ければよいため、この重み変更部９を
安価な部品で構成することができる。
【００４３】なお、文字パターンのより多くの種類の状
況に対応させて、重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を重み変更部９
に記憶させておけば、それだけ認識文字の正解率を高め
ることができる。
況に対応させて、重みの組｛Ｗ（ｉ）｝を重み変更部９
に記憶させておけば、それだけ認識文字の正解率を高め
ることができる。
【００４４】また、上記文字認識装置では、抽出する入
力文字パターンの特徴を三種類としたが、より多くの種
類の特徴を抽出するように構成すれば、それだけ認識文
字の正解率を高めることができる。その場合には、各重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を構成する重みの数も、抽出する特
徴の数と同じに増加させることになる。
力文字パターンの特徴を三種類としたが、より多くの種
類の特徴を抽出するように構成すれば、それだけ認識文
字の正解率を高めることができる。その場合には、各重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を構成する重みの数も、抽出する特
徴の数と同じに増加させることになる。
【００４５】実施例２．図４は、本発明の実施例２にお
ける文字認識装置のブロック構成図である。
ける文字認識装置のブロック構成図である。
【００４６】図のように、この文字認識装置では、上記
実施例１における重み変更部９の代わりに、重み設定部
１０が設けられている。その他の構成は、上記実施例１
と同様である。
実施例１における重み変更部９の代わりに、重み設定部
１０が設けられている。その他の構成は、上記実施例１
と同様である。
【００４７】上記重み設定部１０は、総合判定部８が総
合類似度Ｓ（ｋ）の算出に用いる、各特徴についての類
似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に対する重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、後述の如く操作者の指示に応
じて設定するものである。そしてこの重み設定部１０に
は、上記実施例１における重み変更部９の場合と同じよ
うに、文書の文字パターンの種々の状況に適した複数の
重みの組｛Ｗｉ｝、例えば標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝と、かすれの強い文字パ
ターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い文
字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とを予め記憶
させておく。
合類似度Ｓ（ｋ）の算出に用いる、各特徴についての類
似度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）に対する重み
Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の値を、後述の如く操作者の指示に応
じて設定するものである。そしてこの重み設定部１０に
は、上記実施例１における重み変更部９の場合と同じよ
うに、文書の文字パターンの種々の状況に適した複数の
重みの組｛Ｗｉ｝、例えば標準的な状況の文字パターン
に対する重みの組｛Ｗ（Ｏ）｝と、かすれの強い文字パ
ターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い文
字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とを予め記憶
させておく。
【００４８】次に、上記構成の文字認識装置の動作およ
びその制御方法について、図４および図５の流れ図を用
いて説明する。
びその制御方法について、図４および図５の流れ図を用
いて説明する。
【００４９】先ず、文書の文字パターンを入力する前
に、操作者がその入力する文字パターンの状況を判断す
るとともに、重み設定部１０に対し、その判断した状況
に最適な重みの組｛Ｗｉ｝を総合判定部８に設定するよ
うに指示する。その指示方法として、ここでは、重み設
定部１０に文字パターンの状況を入力する（ステップ１
１）。なお、重み設定部１０に対し、最適な重みの組
｛Ｗｉ｝そのものを指示するようにしてもよい。
に、操作者がその入力する文字パターンの状況を判断す
るとともに、重み設定部１０に対し、その判断した状況
に最適な重みの組｛Ｗｉ｝を総合判定部８に設定するよ
うに指示する。その指示方法として、ここでは、重み設
定部１０に文字パターンの状況を入力する（ステップ１
１）。なお、重み設定部１０に対し、最適な重みの組
｛Ｗｉ｝そのものを指示するようにしてもよい。
【００５０】すると重み設定部１０が、記憶している複
数の重みの組｛Ｗｉ｝から、入力された文字パターンの
状況に最適な重みの組を選択して総合判定部８に設定す
る（ステップ１２）。この状態で、文書の文字パターン
を、パターン入力部１に入力する（ステップ１３）。
数の重みの組｛Ｗｉ｝から、入力された文字パターンの
状況に最適な重みの組を選択して総合判定部８に設定す
る（ステップ１２）。この状態で、文書の文字パターン
を、パターン入力部１に入力する（ステップ１３）。
【００５１】文字パターンを入力すると、上記実施例１
の場合と同様に、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出し（ステ
ップ１４）、続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について類似
度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出する（ス
テップ１５）。さらに総合判定部８が、その各類似度算
出部５，６，７による類似度算出結果に基づいて総合類
似度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算
出する。そしてその総合類似度Ｓ（ｋ）の算出結果に基
づいて認識文字の判定を行い（ステップ１６）、その認
識文字の文字コードを出力する（ステップ１７）。
の場合と同様に、第一，第二，第三の各特徴抽出部２，
３，４が、その入力文字パターンから、それぞれストロ
ーク特徴と方向特徴と特徴点分布特徴とを抽出し（ステ
ップ１４）、続いて第一，第二，第三の各類似度算出部
５，６，７が、抽出されたそれぞれの特徴について類似
度Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｓ３（ｋ）を算出する（ス
テップ１５）。さらに総合判定部８が、その各類似度算
出部５，６，７による類似度算出結果に基づいて総合類
似度Ｓ（ｋ）を、認識候補文字の一つひとつについて算
出する。そしてその総合類似度Ｓ（ｋ）の算出結果に基
づいて認識文字の判定を行い（ステップ１６）、その認
識文字の文字コードを出力する（ステップ１７）。
【００５２】このとき、総合判定部８が総合類似度Ｓ
（ｋ）の算出に用いる重みの組｛Ｗｉ｝は、既に入力文
字パターンの状況に最適なものに設定されているため、
総合判定部８は非常に高い率で正解文字の文字コードを
出力することになる。
（ｋ）の算出に用いる重みの組｛Ｗｉ｝は、既に入力文
字パターンの状況に最適なものに設定されているため、
総合判定部８は非常に高い率で正解文字の文字コードを
出力することになる。
【００５３】そして、入力する文字パターンの状況が変
化する場合には（ステップ１８）、操作者が改めてその
入力する文字パターンの状況を重み設定部１０に入力し
（ステップ１１）、また入力する文字パターンの状況が
変化しなければ、文字認識装置が上記ステップ１３〜１
８を繰り返し、次々と入力される文字パターンに対して
文字認識を行う。
化する場合には（ステップ１８）、操作者が改めてその
入力する文字パターンの状況を重み設定部１０に入力し
（ステップ１１）、また入力する文字パターンの状況が
変化しなければ、文字認識装置が上記ステップ１３〜１
８を繰り返し、次々と入力される文字パターンに対して
文字認識を行う。
【００５４】上述のように、本実施例２における文字認
識装置の場合にも、入力文字パターンの状況に最適な重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を、重み設定部１０によって総合判
定部８に設定することができるため、上記実施例１にお
ける文字認識装置と同様に認識文字の正解率を高めるこ
とができる。しかも本実施例２における文字認識装置で
は、文字パターンを入力する前に、その文字パターンに
最適な重みの組｛Ｗｉ｝を設定することができるため、
文字認識の開始時から、高い正解率を得ることができ
る。その他、操作が簡単であるとともに、高いスループ
ットが得られ、さらに重み設定部１０を安価な部品で構
成することができるといった利点があることも上記実施
例１の場合と同様である。
識装置の場合にも、入力文字パターンの状況に最適な重
みの組｛Ｗ（ｉ）｝を、重み設定部１０によって総合判
定部８に設定することができるため、上記実施例１にお
ける文字認識装置と同様に認識文字の正解率を高めるこ
とができる。しかも本実施例２における文字認識装置で
は、文字パターンを入力する前に、その文字パターンに
最適な重みの組｛Ｗｉ｝を設定することができるため、
文字認識の開始時から、高い正解率を得ることができ
る。その他、操作が簡単であるとともに、高いスループ
ットが得られ、さらに重み設定部１０を安価な部品で構
成することができるといった利点があることも上記実施
例１の場合と同様である。
【００５５】ところで、実際に入力する文字パターンの
状況には、予め想定した複数の状況が混在する場合があ
る。そこで上記実施例１における重み変更部９、あるい
は上記実施例２における重み設定部１０に記憶されてい
る複数の重みの組に、適当なパラメータを乗して和をと
ることにより、新たな状況に適した重みの組を生成する
ように構成すれば、認識文字の正解率を一層高めること
ができる。例えば、記憶されている、かすれの強い文字
パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い
文字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とから、
［Ｎａ＊｛Ｗ（Ａ）｝＋Ｎｂ＊｛Ｗ（Ｂ）｝］の計算に
よって（Ｎａ，Ｎｂはパラメータ）、かすれと変形の強
い文字パターンに対する新たな重みの組を生成する。ま
たこのようにして新たな重みの組を生成させるようにす
れば、重み変更部９あるいは重み設定部１０の記憶領域
を拡大する必要もない。
状況には、予め想定した複数の状況が混在する場合があ
る。そこで上記実施例１における重み変更部９、あるい
は上記実施例２における重み設定部１０に記憶されてい
る複数の重みの組に、適当なパラメータを乗して和をと
ることにより、新たな状況に適した重みの組を生成する
ように構成すれば、認識文字の正解率を一層高めること
ができる。例えば、記憶されている、かすれの強い文字
パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ａ）｝と、変形の強い
文字パターンに対する重みの組｛Ｗ（Ｂ）｝とから、
［Ｎａ＊｛Ｗ（Ａ）｝＋Ｎｂ＊｛Ｗ（Ｂ）｝］の計算に
よって（Ｎａ，Ｎｂはパラメータ）、かすれと変形の強
い文字パターンに対する新たな重みの組を生成する。ま
たこのようにして新たな重みの組を生成させるようにす
れば、重み変更部９あるいは重み設定部１０の記憶領域
を拡大する必要もない。
【００５６】
【発明の効果】以上説明したとおり、重み最適化部ある
いは重み変更部あるいは重み設定部あるいは重み合成部
を設けた本発明に係る文字認識装置によれば、高い正解
率で文字を認識することができる。
いは重み変更部あるいは重み設定部あるいは重み合成部
を設けた本発明に係る文字認識装置によれば、高い正解
率で文字を認識することができる。
【００５７】また、重み設定部を設けた場合には、文字
パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な重
みの値を設定することができるため、文字認識の最初か
ら、高い正解率を得ることができる。
パターンを入力する前に、その文字パターンに最適な重
みの値を設定することができるため、文字認識の最初か
ら、高い正解率を得ることができる。
【００５８】また、重み合成部を設けた場合には、実際
の文字パターンの状況が予め設定された文字パターンの
状況のいくつかが重なったような場合においても、適切
な重み付けをすることができる。そして、実際の文字パ
ターンの状況を予め設定されたパターン状況の組み合わ
せとして表すことにより、予め設定するパターン状況の
種類を少なくすることができる。
の文字パターンの状況が予め設定された文字パターンの
状況のいくつかが重なったような場合においても、適切
な重み付けをすることができる。そして、実際の文字パ
ターンの状況を予め設定されたパターン状況の組み合わ
せとして表すことにより、予め設定するパターン状況の
種類を少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１における文字認識装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図２】実施例１における重み変更部に記憶される重み
の組の説明図である。
の組の説明図である。
【図３】実施例１における文字認識装置の動作およびそ
の制御方法を説明する流れ図である。
の制御方法を説明する流れ図である。
【図４】本発明の実施例２における文字認識装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図５】実施例２における文字認識装置の動作およびそ
の制御方法を説明する流れ図である。
の制御方法を説明する流れ図である。
【図６】従来の文字認識装置のブロック構成図である。
【符号の説明】 １ パターン入力部 ２，３，４ 特徴抽出部 ５，６，７ 類似度算出部 ８ 総合判定部 ９ 重み変更部 １０ 重み設定部
Claims (2)
- 【請求項１】 文字のパターンが入力されるパターン入
力部と、 上記パターン入力部に入力された文字パターンから複数
の特徴を抽出する複数の特徴抽出部と、 上記各特徴抽出部で抽出されたそれぞれの特徴につい
て、上記入力文字パターンと内蔵認識辞書の認識候補文
字のパターンとの類似度を算出する複数の類似度算出部
と、 上記各類似度算出部で算出された各特徴についての類似
度に、その各類似度に対する重みを乗して和をとること
により、上記入力文字パターンと認識候補文字のパター
ンとの総合類似度を一つひとつの認識候補文字について
算出し、最も高い総合類似度となる認識候補文字を認識
文字と判定してその認識文字の文字コードを出力する総
合判定部と、 を備えた文字認識装置において、 上記総合判定部が正解文字の文字コードとは別の誤った
文字コードを出力した場合に、操作者が正解文字の文字
コードを入力することにより、上記各類似度に対する重
みの値を、正解文字の文字コードに相当する認識候補文
字が最も高い総合類似度となるような値に変更する重み
変更部を設けたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 文字のパターンが入力されるパターン入
力部と、 上記パターン入力部に入力された文字パターンから複数
の特徴を抽出する複数の特徴抽出部と、 上記各特徴抽出部で抽出されたそれぞれの特徴につい
て、上記入力文字パターンと内蔵認識辞書の多数の認識
候補文字のパターンとの類似度を算出する複数の類似度
算出部と、 上記各類似度算出部で算出された各特徴についての類似
度に、その各類似度に対する重みを乗して和をとること
により、上記入力文字パターンと認識候補文字のパター
ンとの総合類似度を一つひとつの認識候補文字について
算出し、最も高い総合類似度となる認識候補文字を認識
文字と判定してその認識文字の文字コードを出力する総
合判定部と、 を備えた文字認識装置において、 上記各類似度に対する重みの値を、操作者の指示に応じ
て設定する重み設定部を設けたことを特徴とする文字認
識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04114904A JP3110552B2 (ja) | 1992-05-07 | 1992-05-07 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04114904A JP3110552B2 (ja) | 1992-05-07 | 1992-05-07 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05314317A true JPH05314317A (ja) | 1993-11-26 |
| JP3110552B2 JP3110552B2 (ja) | 2000-11-20 |
Family
ID=14649542
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04114904A Expired - Fee Related JP3110552B2 (ja) | 1992-05-07 | 1992-05-07 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3110552B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0981730A (ja) * | 1995-09-18 | 1997-03-28 | Canon Inc | パターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置 |
| JP2002189983A (ja) * | 2000-12-21 | 2002-07-05 | Toshiba Corp | 文字認識装置と配達物処理装置 |
| JP2013200796A (ja) * | 2012-03-26 | 2013-10-03 | Fuji Xerox Co Ltd | 文字認識学習装置、文字認識装置、およびプログラム |
| CN103714332A (zh) * | 2012-10-01 | 2014-04-09 | 富士施乐株式会社 | 字符识别设备和字符识别方法 |
| US10112203B2 (en) | 2013-04-17 | 2018-10-30 | S.C. Johnson & Son, Inc. | Portable volatile material dispenser and method of simulating a flame in same |
-
1992
- 1992-05-07 JP JP04114904A patent/JP3110552B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0981730A (ja) * | 1995-09-18 | 1997-03-28 | Canon Inc | パターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置 |
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| US10112203B2 (en) | 2013-04-17 | 2018-10-30 | S.C. Johnson & Son, Inc. | Portable volatile material dispenser and method of simulating a flame in same |
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| Publication number | Publication date |
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| JP3110552B2 (ja) | 2000-11-20 |
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