JPH07104938B2 - 辞書パタ−ンの作成方法及びその装置 - Google Patents
辞書パタ−ンの作成方法及びその装置Info
- Publication number
- JPH07104938B2 JPH07104938B2 JP62169827A JP16982787A JPH07104938B2 JP H07104938 B2 JPH07104938 B2 JP H07104938B2 JP 62169827 A JP62169827 A JP 62169827A JP 16982787 A JP16982787 A JP 16982787A JP H07104938 B2 JPH07104938 B2 JP H07104938B2
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- Japan
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Description
【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 本発明は辞書パターンの作成方法及びその装置に関し、
文字，図形等のパターン認識に適用して有用なものであ
る。
文字，図形等のパターン認識に適用して有用なものであ
る。
B.従来の技術 従来技術における文字，図形等のパターン認識において
は、入力パターンの特徴に基づき統計的な手法を用いて
辞書パターンとの類似性を判断したり、辞書パターンと
の対応づけを行なっている。即ち、例えば文字“W"の成
分特徴点を第２図（ａ）のようにとり、各特徴点１〜５
毎に入力パターン（第２図（ａ）参照）と別途記憶して
いる辞書パターンの情報とを比較している。この比較
は、特徴点１〜５（図中に○で囲った部分）を正方形の
エリアで細分割し、各エリアに文字の一部が一定割合以
上存在する状態とそうでない状態とを夫々“1",“0"に
対応させて入力パターンの辞書パターンに対する類似性
を判断している。更に詳言すると、入力パターンと辞書
パターンとで互いに対応する位置において、入力パター
ンと辞書パターンとが一致している場合、即ち何れもが
“1"若しくは“0"である場合は０、入力パターンと辞書
パターンとが一致していない場合、即ち一方が“1"及び
“0"で他方が“0"及び“1"である場合は１として、各特
徴点１〜５毎の和を求め、この和を表わす数値をスレッ
ショルドを決めて評価するようにしている。このときの
数値が小さい程入力パターンと辞書パターンとは一致し
ているということになる。
は、入力パターンの特徴に基づき統計的な手法を用いて
辞書パターンとの類似性を判断したり、辞書パターンと
の対応づけを行なっている。即ち、例えば文字“W"の成
分特徴点を第２図（ａ）のようにとり、各特徴点１〜５
毎に入力パターン（第２図（ａ）参照）と別途記憶して
いる辞書パターンの情報とを比較している。この比較
は、特徴点１〜５（図中に○で囲った部分）を正方形の
エリアで細分割し、各エリアに文字の一部が一定割合以
上存在する状態とそうでない状態とを夫々“1",“0"に
対応させて入力パターンの辞書パターンに対する類似性
を判断している。更に詳言すると、入力パターンと辞書
パターンとで互いに対応する位置において、入力パター
ンと辞書パターンとが一致している場合、即ち何れもが
“1"若しくは“0"である場合は０、入力パターンと辞書
パターンとが一致していない場合、即ち一方が“1"及び
“0"で他方が“0"及び“1"である場合は１として、各特
徴点１〜５毎の和を求め、この和を表わす数値をスレッ
ショルドを決めて評価するようにしている。このときの
数値が小さい程入力パターンと辞書パターンとは一致し
ているということになる。
C.発明が解決しようとする問題点 上述のように従来技術においては、“1",“0"の２状態
をパターン認識の基礎としているので、入力パターンの
位置ずれや変形に対処するため、辞書パターンが複雑な
構成となり、このこととも相俟ちパターン認識の手順が
複雑になるという欠点があった。
をパターン認識の基礎としているので、入力パターンの
位置ずれや変形に対処するため、辞書パターンが複雑な
構成となり、このこととも相俟ちパターン認識の手順が
複雑になるという欠点があった。
本発明は、上記従来技術に鑑み、入力パターンの位置ず
れや変形を簡単な構成で柔軟に許容できる辞書パターン
を得る辞書パターンの作成方法及びその装置を提供する
ことを目的とする。
れや変形を簡単な構成で柔軟に許容できる辞書パターン
を得る辞書パターンの作成方法及びその装置を提供する
ことを目的とする。
D.問題点を解決するための手段 上記目的を達成する本発明方法の構成は、 文字，図形等のパターンの特徴点が存在する可能性を表
わすメンバーシップ値を、ｘ方向及びｙ方向に細分化さ
れた標準パターンのｘ方向及びｙ方向に関し各特徴点毎
に決定して第１のあいまい辞書を作成する工程と、 各特徴点毎に、第１のあいまい辞書におけるｘ方向に関
するメンバーシップ値とｙ方向に関するメンバーシップ
値をエレメント毎に比較し、その中で小さい方の値を選
択して該エレメントのメンバーシップ値とする第２のあ
いまい辞書を作成する工程と、 エレメント毎に各特徴点のメンバーシップ値を比較し、
その中でもっとも大きい値を選択してエレメント毎のメ
ンバーシップ値とし標準パターンに関する辞書パターン
を作成する工程とを有することを特徴とする。
わすメンバーシップ値を、ｘ方向及びｙ方向に細分化さ
れた標準パターンのｘ方向及びｙ方向に関し各特徴点毎
に決定して第１のあいまい辞書を作成する工程と、 各特徴点毎に、第１のあいまい辞書におけるｘ方向に関
するメンバーシップ値とｙ方向に関するメンバーシップ
値をエレメント毎に比較し、その中で小さい方の値を選
択して該エレメントのメンバーシップ値とする第２のあ
いまい辞書を作成する工程と、 エレメント毎に各特徴点のメンバーシップ値を比較し、
その中でもっとも大きい値を選択してエレメント毎のメ
ンバーシップ値とし標準パターンに関する辞書パターン
を作成する工程とを有することを特徴とする。
また、本発明装置は、 ｘ方向及びｙ方向に細分化された標準パターンのｘ方向
及びｙ方向に関し、文字，図形等のパターンの特徴点が
存在する可能性を表わすメンバーシップ値を、各特徴点
毎に夫々記憶する第１及び第２のメモリ手段と、 各特徴点毎に、第１のメモリ手段におけるｘ方向に関す
るメンバーシップ値と第２のメモリ手段におけるｙ方向
に関するメンバーシップ値をエレメント毎にそれぞれ比
較し、その中で小さい方の値を選択する第１の比較手段
と、 第１の比較手段の各エレメント毎の比較結果を各特徴点
毎に記憶する第２の記憶手段と、 第２の記憶手段に記憶する比較結果に基づきエレメント
毎に各特徴点のメンバーシップ値を比較し、その中でも
っとも大きい値を選択する第２の比較手段と、 第２の比較手段の各エレメント毎の比較結果をメンバー
シップ値として記憶する第３の記憶手段とを有すること
を特徴とする。
及びｙ方向に関し、文字，図形等のパターンの特徴点が
存在する可能性を表わすメンバーシップ値を、各特徴点
毎に夫々記憶する第１及び第２のメモリ手段と、 各特徴点毎に、第１のメモリ手段におけるｘ方向に関す
るメンバーシップ値と第２のメモリ手段におけるｙ方向
に関するメンバーシップ値をエレメント毎にそれぞれ比
較し、その中で小さい方の値を選択する第１の比較手段
と、 第１の比較手段の各エレメント毎の比較結果を各特徴点
毎に記憶する第２の記憶手段と、 第２の記憶手段に記憶する比較結果に基づきエレメント
毎に各特徴点のメンバーシップ値を比較し、その中でも
っとも大きい値を選択する第２の比較手段と、 第２の比較手段の各エレメント毎の比較結果をメンバー
シップ値として記憶する第３の記憶手段とを有すること
を特徴とする。
E.作用 上記構成の本発明によれば、第１及び第２のメモリ手段
に記憶された第１のあいまい辞書を基に第１の比較手段
で各エレメントのｘ方向,y方向のメンバーシップ値を比
較することにより、各特徴点毎の第２のあいまい辞書が
作成される。更に、第２のあいまい辞書における各エレ
メントの最大のメンバーシップ値を第２の比較手段で選
択して第３のメモリ手段に記憶することによりこの第３
のメモリ手段に最終的な辞書パターンが形成される。
に記憶された第１のあいまい辞書を基に第１の比較手段
で各エレメントのｘ方向,y方向のメンバーシップ値を比
較することにより、各特徴点毎の第２のあいまい辞書が
作成される。更に、第２のあいまい辞書における各エレ
メントの最大のメンバーシップ値を第２の比較手段で選
択して第３のメモリ手段に記憶することによりこの第３
のメモリ手段に最終的な辞書パターンが形成される。
F.実施例 以下本発明の実施例を図面に基づき詳細に説明する。
第２図（ｂ）は文字Ｗの辞書を作成するために用いる標
準パターンを示す。同図に示すように、特徴点１〜５を
有する文字Ｗに関する辞書パターンを作成する場合を例
に採り本実施例を説明する。
準パターンを示す。同図に示すように、特徴点１〜５を
有する文字Ｗに関する辞書パターンを作成する場合を例
に採り本実施例を説明する。
第２図（ｂ）における図面の横方向をｘ方向、縦方向を
ｙ方向とするxy平面を用意し、このxy平面にｎ×ｎ（本
実施例では８×８）のエレメントからなる領域（第２図
（ｂ）における正方形の最外周の輪郭に囲まれた領域）
を考える。次に、ファジィ集合の概念を用いて、ｘ方向
に特徴点が分布するときのメンバーシップ関数をf
A（ｘ）、ｙ方向に特徴点が分布するときのメンバーシ
ップ関数をfB（ｙ）とおき、これらメンバーシップ関数
fA（ｘ），fB（ｙ）を決定する。
ｙ方向とするxy平面を用意し、このxy平面にｎ×ｎ（本
実施例では８×８）のエレメントからなる領域（第２図
（ｂ）における正方形の最外周の輪郭に囲まれた領域）
を考える。次に、ファジィ集合の概念を用いて、ｘ方向
に特徴点が分布するときのメンバーシップ関数をf
A（ｘ）、ｙ方向に特徴点が分布するときのメンバーシ
ップ関数をfB（ｙ）とおき、これらメンバーシップ関数
fA（ｘ），fB（ｙ）を決定する。
前述の如き特徴点１〜５を有する文字Ｗをｎ×ｎ＝８×
８のエレメントで量子化したメンバーシップ関数f
A（ｘ），fB（ｙ）を表１に示す。
８のエレメントで量子化したメンバーシップ関数f
A（ｘ），fB（ｙ）を表１に示す。
同表の縦軸（ｉ）の数字は各特徴点１〜５の何れに属す
るものであるかを表わしている。横軸の数字は、メンバ
ーシップ関数fA（ｘ）の場合の特徴点ｉにおけるｘ方向
に関する１次元の標準パターンの各エレメントの番号
（ｘ方向アドレス）及びメンバーシップ関数fB（ｙ）の
場合の特徴点ｉにおけるｙ方向に関する１次元の標準パ
ターンの各エレメントの番号（ｙ方向アドレス）を表わ
している。また、表１中の数値は各エレメントのメンバ
ーシップ値Ｍ（１≧Ｍ≧０）を表わしている。このメン
バーシップ値Ｍは辞書パターンの作成者が各特徴点１〜
５に関しそれらが存在し得るエリアを考慮し各エレメン
トに１≧Ｍ≧０の数値を与えることにより作成する。こ
の場合、特徴点３に関するメンバーシップ関数fA（ｘ）
は0,0,0.3,0.8,1.0,0.8,0.3,0の各メンバーシップ値Ｍ
をもつものとして決定されている。メンバーシップ値Ｍ
＝1.0とはこれが与えられたエリアに特徴点３が存在す
る確率が最も大きいことを表わしており、以下数値が小
さくなるにしたがって存在する確率が小さくなることを
表わしている。表１をあいまい辞書Ｉと称す。
るものであるかを表わしている。横軸の数字は、メンバ
ーシップ関数fA（ｘ）の場合の特徴点ｉにおけるｘ方向
に関する１次元の標準パターンの各エレメントの番号
（ｘ方向アドレス）及びメンバーシップ関数fB（ｙ）の
場合の特徴点ｉにおけるｙ方向に関する１次元の標準パ
ターンの各エレメントの番号（ｙ方向アドレス）を表わ
している。また、表１中の数値は各エレメントのメンバ
ーシップ値Ｍ（１≧Ｍ≧０）を表わしている。このメン
バーシップ値Ｍは辞書パターンの作成者が各特徴点１〜
５に関しそれらが存在し得るエリアを考慮し各エレメン
トに１≧Ｍ≧０の数値を与えることにより作成する。こ
の場合、特徴点３に関するメンバーシップ関数fA（ｘ）
は0,0,0.3,0.8,1.0,0.8,0.3,0の各メンバーシップ値Ｍ
をもつものとして決定されている。メンバーシップ値Ｍ
＝1.0とはこれが与えられたエリアに特徴点３が存在す
る確率が最も大きいことを表わしており、以下数値が小
さくなるにしたがって存在する確率が小さくなることを
表わしている。表１をあいまい辞書Ｉと称す。
特徴点３に関するｘ方向のメンバーシップ関数fA（ｘ）
及びｙ方向のメンバーシップ関数fB（ｙ）を第３図及び
第４図にそれぞれ示す。
及びｙ方向のメンバーシップ関数fB（ｙ）を第３図及び
第４図にそれぞれ示す。
一般に、前述の如くメンバーシップ関数fA（ｘ），f
B（ｙ）を与えた結果、１つの特徴点に対するものとし
て次の２式で与えられるフィジィ関係が成立する。
B（ｙ）を与えた結果、１つの特徴点に対するものとし
て次の２式で与えられるフィジィ関係が成立する。
fAB（x,y）＝supMin〔fA（ｘ），fB（ｙ）〕…（１） 式（１）はメンバーシップ関数fA（ｘ），fB（ｙ）にお
ける各エレメント毎のメンバーシップ値Ｍを比較し、そ
の中で小さい方を選ぶことを意味している。
ける各エレメント毎のメンバーシップ値Ｍを比較し、そ
の中で小さい方を選ぶことを意味している。
具体的には次の様にして選択する。すなわち、第３図及
び第４図を参照すれば明らかな通り、例えばfAB（0,0）
は、fA（０）のメンバーシップ値が“0"、fB（０）のメ
ンバーシップ値が“0"であるため、“0"を選択する。同
様に、fAB（0,1）は、fA（０）＝０、fB（１）＝０であ
るため“0"、……fAB（3,0）は、fA（３）＝0.8、f
B（０）＝０であるため“0"、fAB（3,1）は、fA（３）
＝0.8、fB（１）＝０であるため“0"、fAB（3,2）は、f
A（３）＝0.8、fB（２）＝０であるため“0"、fAB（3,
3）は、fA（３）＝0.8、fB（３）＝0.2であるため“0.
2"、fAB（3,4）はfA（３）＝0.8、fB（４）＝0.7である
ため“0.7"をそれぞれ選択し、この選択をfAB（7,7）ま
で繰り返す。
び第４図を参照すれば明らかな通り、例えばfAB（0,0）
は、fA（０）のメンバーシップ値が“0"、fB（０）のメ
ンバーシップ値が“0"であるため、“0"を選択する。同
様に、fAB（0,1）は、fA（０）＝０、fB（１）＝０であ
るため“0"、……fAB（3,0）は、fA（３）＝0.8、f
B（０）＝０であるため“0"、fAB（3,1）は、fA（３）
＝0.8、fB（１）＝０であるため“0"、fAB（3,2）は、f
A（３）＝0.8、fB（２）＝０であるため“0"、fAB（3,
3）は、fA（３）＝0.8、fB（３）＝0.2であるため“0.
2"、fAB（3,4）はfA（３）＝0.8、fB（４）＝0.7である
ため“0.7"をそれぞれ選択し、この選択をfAB（7,7）ま
で繰り返す。
第２図（ｂ）に示す領域に、図面に垂直なＺ軸方向を追
加した辞書空間における特徴点１〜５の分布は次の和集
合で示される空間である。
加した辞書空間における特徴点１〜５の分布は次の和集
合で示される空間である。
fD（x,y）＝Max〔fc1（x,y），fc2（x,y），…fcm（x,
y）〕 …（２） 但し、fci（x,y）＝f(AB)i（x,y）（ここで、ｉは特徴
点（表１参照）の番号）、ｍ＝特徴点の数 なお、f(AB)i（x,y）は特徴点毎に表現したものであ
る。本実施例におけるｉは１〜５である。
y）〕 …（２） 但し、fci（x,y）＝f(AB)i（x,y）（ここで、ｉは特徴
点（表１参照）の番号）、ｍ＝特徴点の数 なお、f(AB)i（x,y）は特徴点毎に表現したものであ
る。本実施例におけるｉは１〜５である。
式（２）は式（１）で求めた各特徴点毎のメンバーシッ
プ値Ｍを各エレメント毎に比較し、最も大きいメンバー
シップ値Ｍを各エレメントのメンバーシップ値Ｍとして
選ぶことを意味している。
プ値Ｍを各エレメント毎に比較し、最も大きいメンバー
シップ値Ｍを各エレメントのメンバーシップ値Ｍとして
選ぶことを意味している。
表２は式（１）に示された操作を特徴点３に関して行な
った場合のものであり、これをあいまい辞書IIと称す。
った場合のものであり、これをあいまい辞書IIと称す。
かかるあいまい辞書IIは特徴点1,2,4,5に対しても同様
に作成する。表３は式（２）に示された操作を行なった
ものである。これが文字“W"の全特徴点１〜５のフィジ
ィ空間を表わしている。即ち、各特徴点１〜５の近傍部
分が大きいメンバーシップ値Ｍをもつ辞書パターンが作
成される。
に作成する。表３は式（２）に示された操作を行なった
ものである。これが文字“W"の全特徴点１〜５のフィジ
ィ空間を表わしている。即ち、各特徴点１〜５の近傍部
分が大きいメンバーシップ値Ｍをもつ辞書パターンが作
成される。
第１図は前記辞書パターンを作成するための装置を示す
ブロック線図である。同図に示すように、入力端子11,1
2にはｋ個の特徴点ｉのｘ方向メンバーシップ値（ｍ
個）及びｙ方向メンバーシップ値（ｎ個）を入力装置
（図示せず）を介して夫々入力する。メモリ13,14には
ｘ方向メンバーシップ値及びｙ方向メンバーシップ値が
記憶される。したがって、メモリ13はｍ×ｋ、メモリ14
はｎ×ｋの記憶容量を有しており、前述の表１に相当す
るあいまい辞書Ｉが形成されるとともに、特徴点ｉのｘ
方向に関するメンバーシップ値μxi（ｋ）及びｙ方向に
関するメンバーシップ値μyi（ｌ）を読み出し得るよう
になっている。
ブロック線図である。同図に示すように、入力端子11,1
2にはｋ個の特徴点ｉのｘ方向メンバーシップ値（ｍ
個）及びｙ方向メンバーシップ値（ｎ個）を入力装置
（図示せず）を介して夫々入力する。メモリ13,14には
ｘ方向メンバーシップ値及びｙ方向メンバーシップ値が
記憶される。したがって、メモリ13はｍ×ｋ、メモリ14
はｎ×ｋの記憶容量を有しており、前述の表１に相当す
るあいまい辞書Ｉが形成されるとともに、特徴点ｉのｘ
方向に関するメンバーシップ値μxi（ｋ）及びｙ方向に
関するメンバーシップ値μyi（ｌ）を読み出し得るよう
になっている。
ｘアドレス発生器15及びｙ方向アドレス発生器16は辞書
を作成するためのｘ方向及びｙ方向の２次元の標準パタ
ーン（図２（ｂ）参照）の各エレメントのｘ方向アドレ
ス、ｙ方向アドレスを発生するものである。即ち、ｘア
ドレス発生器15及びｙ方向アドレス発生器16の出力信号
はｘ方向アドレスｋ（１≦ｋ≦ｍ）及びｙ方向アドレス
ｌ（１≦ｌ≦ｍ）を表わす情報である。
を作成するためのｘ方向及びｙ方向の２次元の標準パタ
ーン（図２（ｂ）参照）の各エレメントのｘ方向アドレ
ス、ｙ方向アドレスを発生するものである。即ち、ｘア
ドレス発生器15及びｙ方向アドレス発生器16の出力信号
はｘ方向アドレスｋ（１≦ｋ≦ｍ）及びｙ方向アドレス
ｌ（１≦ｌ≦ｍ）を表わす情報である。
比較器17は各エレメント毎のｘ方向及びｙ方向のメンバ
ーシップ値μxi（ｋ），μyi（ｌ）を比較し、その値が
小さい方を出力する。即ち、μxi（ｋ）＜μyi（ｌ）な
らば、ai＝μxi（ｋ），、μxi（ｋ）≧yi（ｌ）ならば
ai＝μyi（ｌ）を出力しメモリ18に記憶する。したがっ
て、メモリ18には前述の表２に相当するあいまい辞書II
が各特徴点ｉ毎に形成される。
ーシップ値μxi（ｋ），μyi（ｌ）を比較し、その値が
小さい方を出力する。即ち、μxi（ｋ）＜μyi（ｌ）な
らば、ai＝μxi（ｋ），、μxi（ｋ）≧yi（ｌ）ならば
ai＝μyi（ｌ）を出力しメモリ18に記憶する。したがっ
て、メモリ18には前述の表２に相当するあいまい辞書II
が各特徴点ｉ毎に形成される。
比較器19は各特徴点ｉ毎にメモリ18に記憶されている各
エレメントのメンバーシップ値aiとメモリ20に記憶され
ている各エレメントのメンバーシップ値Ｗ（i,J）（１
≦ｉ≦m,1≦ｊ≦ｎ）とを比較し、その値が大きい方を
出力する。即ち、Ｗ（k,l）＜aiならばＷ（k,l）＝ai、
Ｗ（k,l）≧aiならばＷ（k,l）＝Ｗ（k,l）を出力しメ
モリ20に記憶する。したがって、メモリ20には各特徴点
ｉ毎に形成したあいまい辞書IIにおけるメンバーシップ
値aiのうち最も大きい値のものが各エレメントに対応す
るアドレスに記憶され、前述の表３に相当する辞書パタ
ーンが形成される。
エレメントのメンバーシップ値aiとメモリ20に記憶され
ている各エレメントのメンバーシップ値Ｗ（i,J）（１
≦ｉ≦m,1≦ｊ≦ｎ）とを比較し、その値が大きい方を
出力する。即ち、Ｗ（k,l）＜aiならばＷ（k,l）＝ai、
Ｗ（k,l）≧aiならばＷ（k,l）＝Ｗ（k,l）を出力しメ
モリ20に記憶する。したがって、メモリ20には各特徴点
ｉ毎に形成したあいまい辞書IIにおけるメンバーシップ
値aiのうち最も大きい値のものが各エレメントに対応す
るアドレスに記憶され、前述の表３に相当する辞書パタ
ーンが形成される。
なお、上記実施例は文字「Ｗ」の標準パターンを用いて
辞書パターンを形成する場合であるが、標準パターンに
基づき図１に示す装置の入力端子11,12を介して任意の
文字、図形等のＸ方向及びＹ方向メンバーシップ値を適
宜入力することにより任意の文字、図形等の辞書パター
ンを自由に作成し得る。
辞書パターンを形成する場合であるが、標準パターンに
基づき図１に示す装置の入力端子11,12を介して任意の
文字、図形等のＸ方向及びＹ方向メンバーシップ値を適
宜入力することにより任意の文字、図形等の辞書パター
ンを自由に作成し得る。
H.発明の効果 以上実施例とともに具体的に説明したように、本発明に
よれば１個の特徴点に対して存在可能な領域を定義でき
るため、パターン認識の際の入力パターンの位置ずれや
変形を許容できる。このとき特徴点の存在する可能性を
メンバーシップ値Ｍ（０≦Ｍ≦１）で表わしており、感
覚的若しくは直感的に大きさを設定できる。更に、特徴
点が増加しても容易に追加し得るという効果を奏する。
よれば１個の特徴点に対して存在可能な領域を定義でき
るため、パターン認識の際の入力パターンの位置ずれや
変形を許容できる。このとき特徴点の存在する可能性を
メンバーシップ値Ｍ（０≦Ｍ≦１）で表わしており、感
覚的若しくは直感的に大きさを設定できる。更に、特徴
点が増加しても容易に追加し得るという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】 第１図は本発明の実施例を示すブロック線図、第２図
（ａ）は入力パターンを示す説明図、第２図（ｂ）は辞
書を作成するために用いる標準パターンを示す説明図、
第３図及び第４図はメンバーシップ関数の具体例をそれ
ぞれ示すグラフである。 図面中、 13,14,18,20はメモリ、17,19は比較器である。
（ａ）は入力パターンを示す説明図、第２図（ｂ）は辞
書を作成するために用いる標準パターンを示す説明図、
第３図及び第４図はメンバーシップ関数の具体例をそれ
ぞれ示すグラフである。 図面中、 13,14,18,20はメモリ、17,19は比較器である。
Claims (2)
- 【請求項１】文字，図形等のパターンの特徴点が存在す
る可能性を表わすメンバーシップ値を、ｘ方向及びｙ方
向に細分化された標準パターンのｘ方向及びｙ方向に関
し各特徴点毎に決定して第１のあいまい辞書を作成する
工程と、 各特徴点毎に、第１のあいまい辞書におけるｘ方向に関
するメンバーシップ値とｙ方向に関するメンバーシップ
値をエレメント毎に比較し、その中で小さい方の値を選
択して該エレメントのメンバーシップ値とする第２のあ
いまい辞書を作成する工程と、 エレメント毎に各特徴点のメンバーシップ値を比較し、
その中でもっとも大きい値を選択してエレメント毎のメ
ンバーシップ値とし標準パターンに関する辞書パターン
を作成する工程とを有することを特徴とする辞書パター
ン作成方法。 - 【請求項２】ｘ方向及びｙ方向に細分化された標準パタ
ーンのｘ方向及びｙ方向に関し、文字，図形等のパター
ンの特徴点が存在する可能性を表わすメンバーシップ値
を、各特徴点毎に夫々記憶する第１及び第２のメモリ手
段と、 各特徴点毎に、第１のメモリ手段におけるｘ方向に関す
るメンバーシップ値と第２のメモリ手段におけるｙ方向
に関するメンバーシップ値をエレメント毎にそれぞれ比
較し、その中で小さい方の値を選択する第１の比較手段
と、 第１の比較手段の各エレメント毎の比較結果を各特徴点
毎に記憶する第２の記憶手段と、 第２の記憶手段に記憶する比較結果に基づきエレメント
毎に各特徴点のメンバーシップ値を比較し、その中でも
っとも大きい値を選択する第２の比較手段と、 第２の比較手段の各エレメント毎の比較結果をメンバー
シップ値として記憶する第３の記憶手段とを有すること
を特徴とする辞書パターンの作成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62169827A JPH07104938B2 (ja) | 1987-07-09 | 1987-07-09 | 辞書パタ−ンの作成方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62169827A JPH07104938B2 (ja) | 1987-07-09 | 1987-07-09 | 辞書パタ−ンの作成方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6415885A JPS6415885A (en) | 1989-01-19 |
| JPH07104938B2 true JPH07104938B2 (ja) | 1995-11-13 |
Family
ID=15893643
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62169827A Expired - Lifetime JPH07104938B2 (ja) | 1987-07-09 | 1987-07-09 | 辞書パタ−ンの作成方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07104938B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2909604B2 (ja) * | 1990-10-12 | 1999-06-23 | 株式会社山武 | ファジイパターン認識方法及び装置 |
-
1987
- 1987-07-09 JP JP62169827A patent/JPH07104938B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6415885A (en) | 1989-01-19 |
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