JPH11120291A - パタン認識システム - Google Patents
パタン認識システムInfo
- Publication number
- JPH11120291A JPH11120291A JP9284918A JP28491897A JPH11120291A JP H11120291 A JPH11120291 A JP H11120291A JP 9284918 A JP9284918 A JP 9284918A JP 28491897 A JP28491897 A JP 28491897A JP H11120291 A JPH11120291 A JP H11120291A
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- JP
- Japan
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- threshold value
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- character
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】
【課題】認識時間短縮のための類似度演算打ち切りのし
きい値を自動で設定でき、また入力パタン毎に適したし
きい値を設定できるパタン認識システムを提供する。 【解決手段】入力されたパタンから複数の特徴を抽出
し、特徴毎に入力パタンの特徴とすべての標準パタンの
特徴との間で照合をとり、類似度を求める。そこで得ら
れた類似度の分布からしきい値を自動に設定し、各類似
度としきい値とを比較して候補パタンの絞り込みを行
う。
きい値を自動で設定でき、また入力パタン毎に適したし
きい値を設定できるパタン認識システムを提供する。 【解決手段】入力されたパタンから複数の特徴を抽出
し、特徴毎に入力パタンの特徴とすべての標準パタンの
特徴との間で照合をとり、類似度を求める。そこで得ら
れた類似度の分布からしきい値を自動に設定し、各類似
度としきい値とを比較して候補パタンの絞り込みを行
う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、光学文字読み取り
装置において対象となるカテゴリ数が多い漢字等のパタ
ン認識方式に関するものである。
装置において対象となるカテゴリ数が多い漢字等のパタ
ン認識方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】認識方式に関する従来技術としては、特
公平５−５７６３３公報に記載された技術がある。この
技術では、入力パタンと辞書中の標準パタンの特徴を比
較して入力パタンに最も近い標準パタンを見つける、い
わゆる整合処理を特徴毎に独立して行っており（階層整
合）、各階層の整合処理においてどの特徴を用いるか
は、妨害パタンとの類似度の差が顕著となる分類能力の
高い特徴順で標準パタン毎に定めている。またしきい値
も標準パタン毎に定めており、入力パタンに対する各標
準パタンとの類似度を計算した際、得られた類似度がし
きい値以下であった標準パタンに対しては、次階層以降
における整合処理を行わないものとすることで、高速な
整合処理を行っている。
公平５−５７６３３公報に記載された技術がある。この
技術では、入力パタンと辞書中の標準パタンの特徴を比
較して入力パタンに最も近い標準パタンを見つける、い
わゆる整合処理を特徴毎に独立して行っており（階層整
合）、各階層の整合処理においてどの特徴を用いるか
は、妨害パタンとの類似度の差が顕著となる分類能力の
高い特徴順で標準パタン毎に定めている。またしきい値
も標準パタン毎に定めており、入力パタンに対する各標
準パタンとの類似度を計算した際、得られた類似度がし
きい値以下であった標準パタンに対しては、次階層以降
における整合処理を行わないものとすることで、高速な
整合処理を行っている。
【０００３】ユーザー字形読み取りについては、一般に
ユーザーによる辞書の追加という手法が広く使用されて
いる。これは、ユーザーの筆記した字形パタンから特徴
を抽出し、この特徴を標準の辞書またはユーザー専用の
辞書に登録するものである。
ユーザーによる辞書の追加という手法が広く使用されて
いる。これは、ユーザーの筆記した字形パタンから特徴
を抽出し、この特徴を標準の辞書またはユーザー専用の
辞書に登録するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記特公平５−５７６
３３号公報に記載の認識システムの場合、各標準パタン
毎にしきい値を設定する必要がある。漢字のような対象
パタンが多い場合、各々の変形パタンを考慮すると膨大
な数のしきい値が必要となるが、このしきい値設定作業
は自動的に実行することが困難であり、光学文字読取り
装置の開発に多大のコストがかかる。また入力パタンと
標準パタンの類似度は、手書き文字のように入力パタン
の形が一様でない場合は大きく変動し、各標準パタンに
対して一意なしきい値では必ずしも適当な値にはならな
い。
３３号公報に記載の認識システムの場合、各標準パタン
毎にしきい値を設定する必要がある。漢字のような対象
パタンが多い場合、各々の変形パタンを考慮すると膨大
な数のしきい値が必要となるが、このしきい値設定作業
は自動的に実行することが困難であり、光学文字読取り
装置の開発に多大のコストがかかる。また入力パタンと
標準パタンの類似度は、手書き文字のように入力パタン
の形が一様でない場合は大きく変動し、各標準パタンに
対して一意なしきい値では必ずしも適当な値にはならな
い。
【０００５】ユーザー字形読み取りの問題としては、辞
書はあらかじめ特徴の類似したカテゴリごとにクラスタ
リングされているが、ユーザー字形の学習のため新たな
マスクを追加すると、特徴空間に新たな因子が加わるこ
とによって元の辞書のバランスが崩れるという問題点が
ある。また辞書を追加することによるメモリ、処理時間
の増加も問題として挙げられる。
書はあらかじめ特徴の類似したカテゴリごとにクラスタ
リングされているが、ユーザー字形の学習のため新たな
マスクを追加すると、特徴空間に新たな因子が加わるこ
とによって元の辞書のバランスが崩れるという問題点が
ある。また辞書を追加することによるメモリ、処理時間
の増加も問題として挙げられる。
【０００６】そこで本発明の第１の目的は、従来の問題
点を解決するため、しきい値設定の手間が少なく、かつ
任意の入力パタンに対しても次層に送る候補数を最小に
する適当なしきい値を取るパタン認識システムを提供す
ることにある。
点を解決するため、しきい値設定の手間が少なく、かつ
任意の入力パタンに対しても次層に送る候補数を最小に
する適当なしきい値を取るパタン認識システムを提供す
ることにある。
【０００７】また第２の目的は、メモリ、処理時間に影
響が少なく、標準の辞書のバランスを崩すことなく、ユ
ーザー字形パタンの学習を行えるシステムを提供するこ
とである。
響が少なく、標準の辞書のバランスを崩すことなく、ユ
ーザー字形パタンの学習を行えるシステムを提供するこ
とである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るため、入力パタンと標準パタンの特徴を照合し、類似
度を求める。比較照合して得られたすべての類似度の分
布と、推定される特徴ごとの正解パタンの存在領域か
ら、入力パタンごとにしきい値を設定する。
るため、入力パタンと標準パタンの特徴を照合し、類似
度を求める。比較照合して得られたすべての類似度の分
布と、推定される特徴ごとの正解パタンの存在領域か
ら、入力パタンごとにしきい値を設定する。
【０００９】また第２の目的を達成するには、正解候補
を絞り込む過程において指定パタンが候補から落とされ
る特徴のしきい値設定を任意に設定し直せるようユーザ
ーインターフェイスを設ける。
を絞り込む過程において指定パタンが候補から落とされ
る特徴のしきい値設定を任意に設定し直せるようユーザ
ーインターフェイスを設ける。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を詳細に説
明する。
明する。
【００１１】図１は、本発明の一実施例を示すパタン認
識装置のシステム構成図である。このパタン認識装置
は、イメージスキャナや通信回線を介して画像を入力す
る画像入力部１０１、文字部分の切り出しやノイズ除去
を行う前処理部１０２、入力パタンの形状特徴を抽出す
る特徴抽出部１０３、入力パタンと標準パタンを比較す
る整合部１０４、入力パタン毎にしきい値を設定するし
きい値設定部１０５、あらかじめ抽出されている標準パ
タン特徴や各カテゴリに対する特徴の分類能力順を記憶
する認識辞書部１０６、ユーザー指定時には手動でしき
い値が設定できるユーザーインターフェイス部１０８、
および整合部によって選択されたパタンを認識結果とし
て出力する結果出力部１０７を装備している。
識装置のシステム構成図である。このパタン認識装置
は、イメージスキャナや通信回線を介して画像を入力す
る画像入力部１０１、文字部分の切り出しやノイズ除去
を行う前処理部１０２、入力パタンの形状特徴を抽出す
る特徴抽出部１０３、入力パタンと標準パタンを比較す
る整合部１０４、入力パタン毎にしきい値を設定するし
きい値設定部１０５、あらかじめ抽出されている標準パ
タン特徴や各カテゴリに対する特徴の分類能力順を記憶
する認識辞書部１０６、ユーザー指定時には手動でしき
い値が設定できるユーザーインターフェイス部１０８、
および整合部によって選択されたパタンを認識結果とし
て出力する結果出力部１０７を装備している。
【００１２】図１において、光電変換によって電気信号
に変換された文字パターンが画像入力部１０１より入力
され、多値のパタンとして前処理部１０２に供給され
る。
に変換された文字パターンが画像入力部１０１より入力
され、多値のパタンとして前処理部１０２に供給され
る。
【００１３】前処理部１０２は多値パタンとして表示さ
れた帳票イメージを２値化し、１文字毎に文字パタンを
切り出す。この際に大きさ、傾きの正規化、ノイズを除
去するための平滑化等の処理が行われる。前処理部によ
り必要な前処理を施された文字パタンは特徴抽出部１０
３に送られる。特徴抽出部１０３では、送られた文字パ
タンから文字の形状を表す特徴が抽出される。使用する
特徴の例としては、文字のストロークの長さや角度、位
置、ストロークの分布、背景部の状態などがある。認識
の基準となる文字（標準パタン）についても、あらかじ
め同じような処理を行って特徴を取り出し、その特徴を
辞書１０６に記憶しておく。
れた帳票イメージを２値化し、１文字毎に文字パタンを
切り出す。この際に大きさ、傾きの正規化、ノイズを除
去するための平滑化等の処理が行われる。前処理部によ
り必要な前処理を施された文字パタンは特徴抽出部１０
３に送られる。特徴抽出部１０３では、送られた文字パ
タンから文字の形状を表す特徴が抽出される。使用する
特徴の例としては、文字のストロークの長さや角度、位
置、ストロークの分布、背景部の状態などがある。認識
の基準となる文字（標準パタン）についても、あらかじ
め同じような処理を行って特徴を取り出し、その特徴を
辞書１０６に記憶しておく。
【００１４】前記特徴抽出後、整合部１０４にて入力パ
タンと辞書１０６中に記憶された標準パタンを複数の特
徴を用いて比較する。整合部の各階層では、一つの特徴
での照合比較が終了すると、しきい値設定部１０６にて
しきい値を設定し、このしきい値から候補の絞り込みを
行い、適した標準パタンのみを次階層に送る。整合部で
はこの階層整合処理を順次行ってゆき、最終的に入力パ
タンに最も近い標準パタンを選び出す。結果出力部１０
７では前記整合部で選ばれたパタンを正解パタンとして
出力する。
タンと辞書１０６中に記憶された標準パタンを複数の特
徴を用いて比較する。整合部の各階層では、一つの特徴
での照合比較が終了すると、しきい値設定部１０６にて
しきい値を設定し、このしきい値から候補の絞り込みを
行い、適した標準パタンのみを次階層に送る。整合部で
はこの階層整合処理を順次行ってゆき、最終的に入力パ
タンに最も近い標準パタンを選び出す。結果出力部１０
７では前記整合部で選ばれたパタンを正解パタンとして
出力する。
【００１５】ユーザーインターフェイス部１０８では、
通常自動で設定されるしきい値を、任意の値に設定す
る。ユーザー指定により、特定の字形パタンの各層にお
ける照合結果を類似度分布表として表示する。ユーザー
はその結果から対象パタンが含まれる領域を限定し、適
当なしきい値を設定する。
通常自動で設定されるしきい値を、任意の値に設定す
る。ユーザー指定により、特定の字形パタンの各層にお
ける照合結果を類似度分布表として表示する。ユーザー
はその結果から対象パタンが含まれる領域を限定し、適
当なしきい値を設定する。
【００１６】図２は入力パタンによるしきい値の差の説
明図である。２０１、２０２のような手書き文字の場
合、２０３に示すように同じ標準パタン群に対してでも
類似度の分布が大きく異なる。このため一意なしきい値
ではなく、２０４、２０５のように入力パタン毎で類似
度の分布に合ったしきい値を設定する。ここではしきい
値設定の指標として候補数に占める割合SHjを用いてお
り、この値はあらかじめ各特徴毎に求めて辞書１０６に
記憶しておくものとする。
明図である。２０１、２０２のような手書き文字の場
合、２０３に示すように同じ標準パタン群に対してでも
類似度の分布が大きく異なる。このため一意なしきい値
ではなく、２０４、２０５のように入力パタン毎で類似
度の分布に合ったしきい値を設定する。ここではしきい
値設定の指標として候補数に占める割合SHjを用いてお
り、この値はあらかじめ各特徴毎に求めて辞書１０６に
記憶しておくものとする。
【００１７】図３、図４に文字パタン形状特徴の例を示
す。図３（ａ）は上下または左右方向のストロークの交
差する回数を基準とした特徴（ストローク密度特徴）を
示しており、図３（ｂ）は文字パタン周辺の白の面積を
基準とする特徴（ペリフェラル特徴）、図３（ｃ）は漢
字パタン画像を分割し（ここでは１６分割）、分割され
た各メッシュ中の黒画素数を基準とする特徴（概形特
徴）を示している。図４は図３（ｃ）と同様に分割され
たメッシュ中で４つの方向、すなわち上下および左右方
向、斜め（ここでは右４５°、左４５°）方向に対する
ストロークの方向の度合いを基準とした特徴（４方向特
徴）を示している。
す。図３（ａ）は上下または左右方向のストロークの交
差する回数を基準とした特徴（ストローク密度特徴）を
示しており、図３（ｂ）は文字パタン周辺の白の面積を
基準とする特徴（ペリフェラル特徴）、図３（ｃ）は漢
字パタン画像を分割し（ここでは１６分割）、分割され
た各メッシュ中の黒画素数を基準とする特徴（概形特
徴）を示している。図４は図３（ｃ）と同様に分割され
たメッシュ中で４つの方向、すなわち上下および左右方
向、斜め（ここでは右４５°、左４５°）方向に対する
ストロークの方向の度合いを基準とした特徴（４方向特
徴）を示している。
【００１８】図５は整合部における階層整合処理と各階
層で用いられる特徴の関係を示している。階層整合処理
は５０１のように一つの特徴ごとに層として独立に行わ
れるため、各層がいずれの特徴を用いて比較照合を行う
かは標準パタン毎で異なって良い。このため５０２に示
すように、あらかじめカテゴリ毎で分類能力の高い特徴
順を登録しておき、その順序で特徴比較を行うことによ
って、候補数を大幅に絞り込むことができる。ここでｉ
を標準パタン順、ｊを層順を表し、ｉ=1,2,...k、j=1,
2,...,nである。またSPｉ標準パタン、SPｉjはSPｉの特
徴群を表す。
層で用いられる特徴の関係を示している。階層整合処理
は５０１のように一つの特徴ごとに層として独立に行わ
れるため、各層がいずれの特徴を用いて比較照合を行う
かは標準パタン毎で異なって良い。このため５０２に示
すように、あらかじめカテゴリ毎で分類能力の高い特徴
順を登録しておき、その順序で特徴比較を行うことによ
って、候補数を大幅に絞り込むことができる。ここでｉ
を標準パタン順、ｊを層順を表し、ｉ=1,2,...k、j=1,
2,...,nである。またSPｉ標準パタン、SPｉjはSPｉの特
徴群を表す。
【００１９】図６は各層整合処理の流れを示している。
各層では入力パタンIPの特徴Ipjと標準パタンSPｉの特
徴SPｉjとの間で照合をとり、類似度Sｉjを得る。この
動作を標準パタンが尽きるまで続ける（ステップ６０１
〜ステップ６０３）。この後ステップ６０４にて、標準
パタン群を得られた類似度順に並べる。ステップ６０５
では、あらかじめ特徴毎にさだめた正解パタンが存在す
る割合SHjを辞書１０６から読込み、ステップ６０６に
て類似度の高い方から全体のSHjの標準パタンを適合パ
タンとして決定した後、ステップ６０７にてその適合パ
タンを次階層へ送る。以下、第ｎ層に至るまで前記手順
で整合処理を行い、候補パタンを絞り込んでいく。
各層では入力パタンIPの特徴Ipjと標準パタンSPｉの特
徴SPｉjとの間で照合をとり、類似度Sｉjを得る。この
動作を標準パタンが尽きるまで続ける（ステップ６０１
〜ステップ６０３）。この後ステップ６０４にて、標準
パタン群を得られた類似度順に並べる。ステップ６０５
では、あらかじめ特徴毎にさだめた正解パタンが存在す
る割合SHjを辞書１０６から読込み、ステップ６０６に
て類似度の高い方から全体のSHjの標準パタンを適合パ
タンとして決定した後、ステップ６０７にてその適合パ
タンを次階層へ送る。以下、第ｎ層に至るまで前記手順
で整合処理を行い、候補パタンを絞り込んでいく。
【００２０】なお、実施例では対象を文字に限定した
が、対象が音声や画像であっても、同じ扱いが可能であ
ることは勿論である。
が、対象が音声や画像であっても、同じ扱いが可能であ
ることは勿論である。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
漢字のように対象カテゴリの多いパタン認識において
も、個々の標準パタンに対し手間をかけることなくしき
い値を設定することができ、任意の入力パタンに対して
も候補パタン数を最小にする適当なしきい値を設定する
ことで高速に整合処理を行うことが可能である。
漢字のように対象カテゴリの多いパタン認識において
も、個々の標準パタンに対し手間をかけることなくしき
い値を設定することができ、任意の入力パタンに対して
も候補パタン数を最小にする適当なしきい値を設定する
ことで高速に整合処理を行うことが可能である。
【００２２】また従来の辞書のバランスを崩すことな
く、ユーザー指定の文字パタンの読み取り学習を行うこ
とが可能となる。
く、ユーザー指定の文字パタンの読み取り学習を行うこ
とが可能となる。
【図１】本発明の一実施例を示すパタン認識方式の機能
ブロック図
ブロック図
【図２】入力パタンによるしきい値差説明図
【図３】本発明に用いられる特徴例説明図（１）
【図４】本発明に用いられる特徴例説明図（２）
【図５】整合部における階層整合処理説明図
【図６】階層整合部の動作フローチャート
２０４ 入力パタン１のしきい値 ２０５ 入力パタン２のしきい値 ５０１ 整合部
Claims (2)
- 【請求項１】入力されたパタンから複数の形状特徴を抽
出する手段と、前記入力パタン形状特徴と比較する各標
準パタン形状特徴を記憶する手段、前記標準パタン形状
特徴と同じ数だけ直列に接続された階層整合手段、およ
び前記階層整合手段の各層で入力パタンと標準パタンの
特徴を照合し、これより得られた類似度に対ししきい値
以上の標準パタンのみを次の層に候補として送ることを
特徴とするパタン認識システムにおいて、入力パタン毎
に正解候補が含まれる分布領域を推定し、それにより分
布範囲のしきい値を設定することで次層の整合処理に送
る候補パタン数を最小にしたことを特徴とするパタン認
識システム。 - 【請求項２】特許請求項１記載のパタン認識システムに
おいて、ユーザーが指定した入力文字の字形パタンと正
解カテゴリから、正解候補の分布を表示し、ユーザーに
よって任意のしきい値設定が可能なことを特徴とするユ
ーザー字形学習システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9284918A JPH11120291A (ja) | 1997-10-17 | 1997-10-17 | パタン認識システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9284918A JPH11120291A (ja) | 1997-10-17 | 1997-10-17 | パタン認識システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11120291A true JPH11120291A (ja) | 1999-04-30 |
Family
ID=17684752
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9284918A Pending JPH11120291A (ja) | 1997-10-17 | 1997-10-17 | パタン認識システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11120291A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006288532A (ja) * | 2005-04-07 | 2006-10-26 | Nintendo Co Ltd | ゲームプログラム |
| JP2010092119A (ja) * | 2008-10-03 | 2010-04-22 | Fujitsu Ltd | パラメタ制御装置、パラメタ制御プログラム及び多段照合装置 |
| JP2010224481A (ja) * | 2009-03-25 | 2010-10-07 | Toshiba Corp | 類似区間検出装置 |
-
1997
- 1997-10-17 JP JP9284918A patent/JPH11120291A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006288532A (ja) * | 2005-04-07 | 2006-10-26 | Nintendo Co Ltd | ゲームプログラム |
| US8558792B2 (en) | 2005-04-07 | 2013-10-15 | Nintendo Co., Ltd. | Storage medium storing game program and game apparatus therefor |
| JP2010092119A (ja) * | 2008-10-03 | 2010-04-22 | Fujitsu Ltd | パラメタ制御装置、パラメタ制御プログラム及び多段照合装置 |
| JP2010224481A (ja) * | 2009-03-25 | 2010-10-07 | Toshiba Corp | 類似区間検出装置 |
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