JPH0883320A

JPH0883320A - パターン認識方法及び装置

Info

Publication number: JPH0883320A
Application number: JP6219817A
Authority: JP
Inventors: Keiko Gunji; 圭子郡司; Hiroshi Shojima; 正嶋　　博; Toshimi Yokota; 登志美横田; Masaki Miura; 雅樹三浦
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1994-09-14
Filing date: 1994-09-14
Publication date: 1996-03-26

Abstract

(57)【要約】【目的】パターンにより適切な認識方法が異なる場合で
あっても、認識精度を向上し得るパターン認識方法及び
装置の提供。【構成】パターン認識装置において、複数の認識部、複
数の認識部（４，５，６）から得られた距離値を正規化
する距離値正規化部（１）及び正規化した距離値を基に
正解候補を決定する認識管理部（２）を設けた。【効果】複数の認識方法を有するものであっても、認識
精度の向上が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、オンラインパターン認
識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターンに合った認識方法で精度よく認
識するために、字種毎の複数の認識部を用いて認識結果
を求める方法が特開昭56−99583 号公報に開示されてい
る。これは、複数の認識部から得られた候補から、その
出現率により正解候補を決定するものである。しかし、
この場合、出現率が低いと、どんなに正確に入力しても
認識できないという問題があった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】一般に、パターンマッ
チングでは、辞書パターンと入力パターンの距離値（形
状差）を求め、距離値が小さいものを正解候補とする。
パターン認識装置内で唯一の距離値算出方法（認識方
法）を用いるならば、算出した距離値をそのまま比較す
ることにより正解候補を決定できる。しかし、複数の認
識部が異なる距離計算方法を用いるならば、算出された
距離値をそのまま比較することは出来ない。一般に認識
方法が異なれば、同一のパターンであっても距離値が異
なる。

【０００４】本発明の目的は、パターンにより適切な認
識方法が異なる場合であっても、認識精度を向上し得る
パターン認識方法及び装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、パターン認識
装置において、複数の認識手段，複数の認識手段から得
られた距離値を正規化する手段及び正規化した距離値を
基に正解候補を決定する手段を設けたことに特徴があ
る。

【０００６】

【作用】本発明によれば、パターン毎に最適な認識手段
を用い得られた距離値、即ち、異なる認識方法の距離値
が得られた場合であっても、この距離値が正規化される
ため、距離値を基準にして精度よく認識することが可能
となる。

【０００７】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例であ
る、オンライン手書き文字認識の例を説明する。

【０００８】図３は、パターン「ノ」・「９」・「Ｓ」
について、近似点数を変化したときの近似パターンを示
す。近似点数を増加すると、次第にもとの（近似前の）
パターンの形状に近くなる。しかし、近似点数を増加し
すぎると、マッチング時間が増大する。また、手書き特
有の手ブレを拾ってしまうこともある。また、図の例で
は、近似点数は「ノ」が５点，「９」が９点，「Ｓ」が
１７点で最適である。つまり、パターンの形状により、
最適な近似点数は異なる。従って、パターン毎に適当な
近似点数に近似する必要がある。

【０００９】図４は、同一の、入力パターンと辞書パタ
ーンについて、異なる近似（点数）部と異なるマッチン
グ部で得た距離値の例を示す。グラフは、「Ｓ」・
「９」・「ノ」について、近似点数と距離値の関係を示
す。近似点数が増加すると距離値が増加している。ま
た、距離値の増加量はほぼ一定で、５点近似の時の距離
値を基準にすると、９点近似で＋１０，１７点近似で＋
２０となっている。

【００１０】ここで、図３より、パターン毎に最適な近
似点数が異なる。しかし、図４より、多い近似点数でマ
ッチングを行うと、少ない近似点数でマッチングを行っ
た場合に比べて一般に距離値が大きくなる。従って、パ
ターン毎に異なる最適な近似点数で得られた距離値をそ
のまま比較すると、近似点数が多い方が不利になること
がわかる。そこで、各近似点数で得られた距離値を正規
化してから比較すると、マッチング時間も短く、しかも
精度よく認識できることがわかる。

【００１１】図１に、本発明の一実施例である可変近似
点パターン認識装置の機能ブロック図を示す。動作を簡
単に説明する。座標入力装置（タブレット）ａ３上にス
タイラスペンａ２を滑らせることで、手書き情報（スト
ローク）を入力する。タブレットａ３は、当ストローク
を認識管理部２に送る。認識管理部２は、１文字分のス
トロークを近似管理部３に送って近似部Ａ〜Ｃ７，８，
９のうち最適な近似（点数）部で近似する。そして認識
管理部２は、各辞書パターンに対して、入力パターンと
辞書パターンの近似（点数）を整合し、マッチング部Ａ
〜Ｃ４，５，６のうち適当なマッチング部で距離値を求
める。そして認識管理部２は、求めた距離値を距離値正
規化部１に送って距離値を正規化する。そして認識管理
部２は、正規化した距離値が小さいものを正解候補と
し、正解候補のキャラクタを表示メモりｃに格納する。
ＬＣＤコントローラｂは、表示メモリｃから上記キャラ
クタを読みだし、上記キャラクタを表示装置（ここでは
ＬＣＤａ１）に表示する。各動作については後に詳細に
説明する。

【００１２】図２は、本システムの構成図である。パタ
ーンを近似する機能，パターンマッチングして距離値を
算出する機能，距離値を正規化する機能は、例えば、RO
Mhに記憶してあるプログラムをＣＰＵｆが読みだし、実
行することにより実現される。なお、各機能について
は、後にフロー図を用いて詳細に説明する。

【００１３】図５は、認識管理部２の動作フローを示
す。動作を説明する。まず、１文字分の入力パターンを
サンプリングする（２−１）。そして、サンプリングし
た入力パターンを近似管理部３により最適な近似（点
数）部で近似する（２−２）。次に、近似した入力パタ
ーンと辞書パターンの近似（点数）を整合し、マッチン
グ点数Ｍを得る（２−３）。そして、入力パターンと辞
書パターンの距離値DISTを適当なマッチング部で計算す
る（２−４）。次に、距離値ＤＩＳＴを距離値正規化部
１により、所定の関数／数式で値ＤＩＳＴ′に正規化す
る（２−５）。所定の辞書パターンについて（２−３）
〜（２−５）を行い、正解候補を選択表示する（２−
６）。

【００１４】次に、各動作について詳細に説明する。

【００１５】（処理２−１）入力パターンのサンプリン
グは、例えば次のようにする。LCD文字入力枠を表示し
ておく。ユーザの入力が文字入力領域内だったら、ペン
の軌跡を描画するとともに、入力座標列（ストローク）
を記憶しておく。一文字の入力が完結したことは、ユー
ザが文字入力領域への入力を中断してから一定時間（例
えば２秒）が経過したことや、入力が別の文字領域や文
字入力領域以外に移ったことで検出できる。

【００１６】（処理２−２）入力パターンを最適な近似
（点数）部で近似する方法については、後に処理フロー
図を用いて詳細に説明する。

【００１７】（処理２−３）入力パターンと辞書パター
ンの近似（点数）を整合するのは、例えば次のようにす
る。近似点数が少ない方を多い方に合わせて近似点を補
間する。あるいは、近似点数が多い方を少ない方に合わ
せて間引く。あるいは、近似点数が少ない方を多い方に
合わせて近似し直す。または、近似点数が多い方を少な
い方に合わせて近似し直す。または、入力パターンを辞
書パターンの近似点数に合わせて近似し直す。または、
辞書パターンを入力パターンの近似点数に合わせて近似
し直す、などがある。整合した結果の近似点数Ｍをマッ
チング点数と呼ぶことにする。

【００１８】（処理２−４）入力パターンと辞書パター
ンの距離値ＤＩＳＴを適当なマッチング部で計算するの
は、次のようにして行う。上記マッチング点数Ｍ点のマ
ッチング部に入力パターンと辞書パターンを転送する。
すると、マッチング部では、入力パターンと辞書パター
ンの距離値（形状差）を求め、その値を認識管理部２に
転送する。入力パターンと辞書パターンの距離値算出方
法は、さまざまな方法がある。例えば、近似点どうしの
シティブロック値を求める方法などが考案されている。

【００１９】（処理２−５）距離値ＤＩＳＴを所定の関
数／数式で値ＤＩＳＴ′に正規化する方法は、例えば次
のようにして行う。例えば、同一のパターンを異なる近
似部＆マッチング部で距離値を計算したときに、近似部
＆マッチング部による距離値の差が一定の場合は、その
差分を距離値に加算すればよい。そうすることにより、
ある特定の近似部＆マッチング部で距離計算した値に正
規化することができる。この例については、後に処理フ
ロー図を用いて詳細に説明する。

【００２０】また、他の距離値正規化方法として、ある
パターンの集合に対して、各認識部で求めた距離値の範
囲が同じになるようにする方法がある。例えば、距離値
の平均値が０，分散値が１の正規分布になるように正規
化するなどの方法が考えられる。あるパターンの集合
（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｉ，・・・，Ｐｎ）につい
て、距離値の集合（Ｄ１，Ｄ２，・・・，Ｄｉ，・・
・，Ｄｎ）の平均値がＸ(＝(Ｄ１＋Ｄ２＋・・・＋Ｄｉ
＋・・・＋Ｄｎ)／ｎ）、分散値がＶ(＝{(Ｄ１−Ｘ)²＋
(Ｄ２−Ｘ)²＋・・・＋(Ｄｉ−Ｘ)²＋・・・＋(Ｄｎ−
Ｘ)²}／ｎ）ならば、距離値Ｄｉを正規化した距離値Ｄ
ｉ′は、次のようになる。

【００２１】Ｄｉ′＝（Ｄｉ−Ｘ）／Ｖまた、他の距離値正規化方法で、あるパターンの集合に
対して、各認識部で求めた距離値の範囲が同じになるよ
うにする方法で、次のような方法もある。例えば、距離
値の分布範囲が０〜１になるように正規化する。あるパ
ターンの集合（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｉ，・・・，Ｐ
ｎ）について、距離値の集合（Ｄ１，Ｄ２，・・・，Ｄ
ｉ，・・・，Ｄｎ）の最小値がＤmin ，最大値がＤmax
であったとすると、正規化後の距離値Ｄｉ′は次のよう
になる。

【００２２】Ｄｉ′＝（Ｄｉ−Ｄmin）／（Ｄmax−Ｄmin）以上は、距離値正規化方法の例であり、この他の方法で
も距離値の尺度を互いに比較できるようにする方法なら
どんな方法でもよい。

【００２３】（処理２−６）の正解候補の選択表示は、
例えば次のようにして行う。距離値が小さい順に候補文
字をソートし、距離値が小さい方から１０個を正解候補
とする。距離値が最も小さいものを表示する。

【００２４】図６は近似部３の動作フロー図である。動
作を説明する。まず、近似点数Ｎを初期化する（処理３
−１）。次に、Ｎを増加する（処理３−２）。そして、
Ｎ点近似部で入力パターンを近似する（処理３−３）。
もし、近似パターンの近似精度が最適ならば（処理３−
４）、近似パターンを出力する（処理３−５）。もし、
近似パターンの近似精度が最適でなかったならば（処理
３−４）、再び（処理３−２）に戻る。

【００２５】（処理３−１）近似点数Ｎの初期化は、例
えば、以下の式（１）に示すように初期化する。

【００２６】

【数１】

【００２７】（処理３−２）Ｎの増加は、例えば、式
（１）において、ｐ＝ｐ＋１とすることにより、Ｎを増
加することが出来る。

【００２８】（処理３−３）Ｎ点近似部で入力パターン
を近似する方法は、例えば次のようにする。認識部２か
ら転送された入力パターンをＮ点近似部に転送する。Ｎ
点近似部は、入力パターンを例えばＮ点に等分割近似し
て、近似結果を近似管理部３に転送する。近似方法は、
等分割近似でなくてもよい。

【００２９】（処理３−４）近似精度が最適か判定する
方法は、例えば次のようにする。入力パターンのストロ
ークの全長をＬ、それを近似したパターンの全長をＬ′
としたとき、次の式を満たす最低の近似点数になってい
るかどうかで判定できる。

【００３０】Ｌ′≧ａＬ＋ｂ（ａ，ｂ：定数）（処理３−５）近似パターンを出力するのは、近似精度
が最適であると（処理３−４）で判定された近似パター
ンを認識管理部２に転送することにより行う。以上の処
理により、最適な近似部で近似した近似パターンを得る
ことが出来る。

【００３１】次に、距離値正規化の例を説明する。

【００３２】図７は、距離値正規化部１の処理フロー図
である。処理の流れを簡単に説明する。マッチング点数
ＭがＭ＝５ならば（処理１−１）、５点マッチング正規
化値Ｐ（５）を距離値。

【００３３】ＤＩＳＴに加算して正規化後の距離値ＤＩ
ＳＴ′を得る（処理１−２）。同様に、マッチング点数
ＭがＭ＝９ならば（処理１−３）、９点マッチング正規
化値Ｐ（９）を距離値。

【００３４】ＤＩＳＴに加算して正規化後の距離値ＤＩ
ＳＴ′を得る(処理１−４)。それ以外、つまりマッチン
グ点数Ｍ＝１７のときは、１７点マッチング正規化値Ｐ
(17)を距離値。

【００３５】ＤＩＳＴに加算して正規化後の距離値ＤＩ
ＳＴ′を得る（処理１−５）。

【００３６】（処理１−２）（処理１−４）（処理１−
５）で用いているマッチング正規化値は、本実施例（図
４と同様の方法）の場合、図４より次のように定めるこ
とができる。

【００３７】Ｐ（５）＝２０Ｐ（９）＝１０Ｐ（１７）＝０以上の処理により、いずれのマッチング部でマッチング
を行った場合でも、１７点マッチング部で距離値を算出
したのとほぼ等しい値を得ることが出来る。以上の実施
例により、パターン毎に異なる最適な近似部＆マッチン
グ部で効率よく精度よい距離値を得ることが出来る。し
かも、距離値を正規化することにより、特定の近似部＆
マッチング部で得た距離値をのように、距離値を比較し
て正解候補を決定できる。

【００３８】次に、他の実施例を説明する。

【００３９】図８は、複数の異なる認識部(例えば、文
字認識部と記号認識部と図形認識部)と距離値正規化部
を有するパターン認識装置の機能ブロック図である。動
作を説明する。スタイラスペンをタブレット上に転がし
て入力した座標列データ（ストローク）が、タブレット
コントローラを経由して認識管理部に送られる。認識管
理部は、一文字分のストロークを認識部Ａ〜Ｃそれぞれ
に転送する。それぞれの認識部は、それぞれの辞書を用
いて、入力データのパターンマッチングを行う。それぞ
れの認識部は、算出した距離値を距離値正規化部により
正規化して、正規化した距離値を認識管理部に転送す
る。認識管理部は、正規化した距離値が小さいものを正
解候補として選択表示する。ここで、距離値正規化部は
前の実施例と同様に構成すればよい。

【００４０】このようにすることで、例えば、文字，記
号，図形混在のストロークを入力の段階で区別しなくて
もそれぞれに適したマッチング方法で認識できる。

【００４１】また、上記実施例では、複数の認識部から
得られた距離値のみによって正解候補を決定している
が、距離値と例えば入力パターンの位置や大きさ，色，
筆圧，入力スピード，認識モードなどにより、正解候補
を決定してもよい。

【００４２】また、距離値に限らず、認識結果と例えば
入力パターンの位置や大きさ，色，筆圧，入力スピー
ド，認識モードなどにより、正解候補を決定してもよ
い。

【００４３】また、各認識部は例えば近似部だけが異な
り（複数あり）マッチング部や辞書は単数であったり、
近似部は単数でマッチング部だけが複数であってもよ
い。

【００４４】辞書やマッチング部が複数ある場合、どの
近似部で近似するかにより、認識に使用する辞書やマッ
チング部を選択してもよい。

【００４５】あるいは、入力パターンの位置や大きさ，
色，筆圧，入力スピード，認識モードなどにより、認識
に使用する辞書や近似部やマッチング部を選択してもよ
い。

【００４６】

【発明の効果】複数の異なる認識部を備えることで、パ
ターンに合った認識部で認識を行うことが可能となる。
そして、得られた距離値を距離値正規化部で正規化する
ことにより、距離値を基に正解候補を決定し、精度よく
認識することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である手書き文字認識装置の
機能ブロック図である。

【図２】本システムの構成図である。

【図３】近似点数を変化したときの近似パターンの例で
ある。

【図４】近似点数を変化したときの距離値の例である。

【図５】認識管理部の動作フロー図である。

【図６】近似管理部の動作フロー図である。

【図７】距離値正規化部の動作フロー図である。

【図８】本発明の他の実施例である複数の認識部をもつ
文字認識装置の機能ブロック図である。

【符号の説明】

１…距離値正規化部、２…認識管理部、３…近似管理
部、４…マッチング部Ａ、５…マッチング部Ｂ、６…マ
ッチング部Ｃ、７…近似部Ａ、８…近似部Ｂ、９…近似
部Ｃ、ａ…入力表示一体型装置、ａ１…ＬＣＤ、ａ２…
スタイラスペン、ａ３…タブレット、ｂ…ＬＣＤコント
ローラ、ｃ…表示メモリ、ｄ…タブレットコントロー
ラ、ｅ…辞書、ｆ…ＣＰＵ、ｇ…ＲＡＭ、ｈ…ＲＯＭ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者三浦雅樹茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、少なくとも１つの認識部から得られた距離値をもとに認
識結果を決定する手段を設けたことを特徴とするパター
ン認識装置。
【請求項２】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、距離値を正規化する手段と、少なくとも１つの認識部から得られた距離値をもとに認
識結果を決定する手段を設けたことを特徴とするパター
ン認識装置。
【請求項３】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、距離値を正規化する手段と、少なくとも１つの認識部から得られた距離値を正規化し
た値をもとに認識結果を決定する手段を設けたことを特
徴とするパターン認識装置。
【請求項４】請求項３において、前記正規化手段は、同一のパターンならば各認識部で得
た距離値が等しくなるように、入力パターン集合につい
て各認識部で得た距離値の分布が等しくなるように又は
入力パターン集合について各認識部で得た距離値の分布
範囲が等しくなるように距離値を正規化することを特徴
とするパターン認識装置。
【請求項５】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、少なくとも、１つの認識部から得られた距離値と、少なくとも、入力パターンの大きさ，入力パターンの位
置，入力パターンの色，入力パターンの入力スピード，
入力パターンの筆圧，入力パターンの出現頻度，前記各
認識部の正解率及び認識モードのうち何れか１つに基づ
いて、認識結果を決定する手段を設けたことを特徴とす
るパターン認識装置。
【請求項６】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、少なくとも１つの認識部から得られた認識結果と距離値
をもとに認識結果を決定する手段を設けたことを特徴と
するパターン認識装置。
【請求項７】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、少なくとも１つの認識部から得られた認識結果と、少なくとも、入力パターンの大きさ，入力パターンの位
置，入力パターンの色，入力パターンの入力スピード，
入力パターンの筆圧及び認識モードのうち何れか１つに
基づいて認識結果を決定する手段を設けたことを特徴と
するパターン認識装置。
【請求項８】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の認識部を有するパター
ン認識装置において、特定の認識部を選択する手段を設けたことを特徴とする
パターン認識装置。
【請求項９】入力パターンとあらかじめ保持した辞書パ
ターンとの距離値を求める複数の近似部を有するパター
ン認識装置において、特定の近似部を選択する手段を設けたことを特徴とする
パターン認識装置。
【請求項１０】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の辞書を有するパター
ン認識装置において、特定の辞書を選択する手段を設けたことを特徴とするパ
ターン認識装置。
【請求項１１】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数のマッチング部を有す
るパターン認識装置において、特定のマッチング部を選択する手段を設けたことをパタ
ーン認識装置。
【請求項１２】請求項８において、前記認識部選択手段
は、入力パターンの位置又は入力パターンの大きさによ
り特定の認識部を選択することを特徴とするパターン認
識装置。
【請求項１３】請求項９において、前記近似部選択手段
は、入力パターンの位置又は入力パターンの大きさによ
り特定の近似部を選択する手段を具備したパターン認識
装置。
【請求項１４】請求項１０において、前記辞書選択手段
は、入力パターンの位置又は入力パターンの大きさによ
り特定の辞書を選択することを特徴とするパターン認識
装置。
【請求項１５】請求項１１において、前記マッチング部
選択手段は、入力パターンの位置又は入力パターンの大
きさにより特定のマッチング部を選択することを特徴と
するパターン認識装置。
【請求項１６】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の認識部を用いるパタ
ーン認識方法において、前記複数の認識部のうち少なく
とも１つの認識部で得られた距離値をもとに認識結果を
決定することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項１７】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の認識部を用いるパタ
ーン認識方法において、距離値を正規化し、前記複数の
認識部のうち少なくとも１つの認識部で得られた距離値
を正規化した値をもとに認識結果を決定することを特徴
とするパターン認識方法。
【請求項１８】請求項１７において、同一のパターンな
らば各認識部で得た距離値が等しくなるように距離値を
正規化，入力パターン集合について各認識部で得た距離
値の分布が等しくなるように距離値を正規化又は入力パ
ターン集合について各認識部で得た距離値の分布範囲が
等しくなるように距離値を正規化することを特徴とする
パターン認識方法。
【請求項１９】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の認識部を用いるパタ
ーン認識方法において、前記複数の認識部のうち少なくとも１つの認識部で得ら
れた距離値と、少なくとも、入力パターンの大きさ，入力パターンの位
置，入力パターンの色，入力パターンの入力スピード，
入力パターンの筆圧，入力パターンの出現頻度，前記各
認識部での正解率及び認識モードのうち何れか１つに基
づいて認識結果を決定することを特徴とするパターン認
識方法。
【請求項２０】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の認識部を用いるパタ
ーン認識方法において、前記複数の認識部のうち少なく
とも１つの認識部で得られた認識結果と距離値をもとに
認識結果を決定することを特徴とするパターン認識方
法。
【請求項２１】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の認識部を用いるパタ
ーン認識方法において、前記複数の認識部のうち少なくとも１つの認識部で得ら
れた認識結果と、少なくとも、入力パターンの大きさ，入力パターンの位
置，入力パターンの色，入力パターンの入力スピード，
入力パターンの筆圧及び認識モードのうち何れか１つに
基づいて認識結果を決定することを特徴とするパターン
認識方法。
【請求項２２】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の認識部を用いるパタ
ーン認識方法において、前記複数の認識部のうち、特定
の認識部を選択するすることを特徴とするパターン認識
装置。
【請求項２３】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の近似部を有するパタ
ーン認識方法において、前記複数の近似部のうち、特定
の近似部を選択することを特徴とするパターン認識装
置。
【請求項２４】入力パターンとあらかじめ保持した辞書
パターンとの距離値を求める複数の辞書を有するパター
ン認識方法において、前記複数の辞書のうち、特定の辞
書を選択することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２５】請求項２２において、入力パターンの位
置又は入力パターンの大きさ基づいて前記特定の認識部
を選択することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２６】請求項２３において、入力パターンの位
置又は入力パターンの大きさ基づいて前記特定の近似部
を選択することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２７】請求項２４において、入力パターンの位
置又は入力パターンの大きさ基づいて前記特定の辞書を
選択することを特徴とするパターン認識方法。