JPS60167070A - パタ−ン認識方法 - 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】 韮」リド訪 本発明は、文字、記号などのキャラクタパターンの認識
を行なわせるパターン認識方法に関する。

皿米肢生 一般に１手書文字の読取走査信号、音声入力信号などに
もとづいてキャラクタパターンの枠を切り出して正規化
したうえで特徴パラメータを抽出し、辞書化された特徴
パラメータと比較してその類似度からパターン認識を行
なわせるようにしている。

従来この種のパターン認識方法にあっては、パラメータ
としてキャラクタパターンを構成する特徴ベクトルを使
用して予め登録された特徴ベクトルとの距離計算を行な
わせ、その最も近いカテゴリをもったものを認識結果と
するようにしている。

しかし、このような特徴パラメータに位置情報を含むも
のにあってはキャラクタパターンの枠切出し精度が問題
となり、ノイズの混入などによって切り出された枠が不
適切なものになってしまうと抽出される特徴パラメータ
を誤認してパターン認識にエラーを生ずるおそれが多分
にあるものになってしまう。

すなわち、第１図（ａ）に示すようにキャラクタパター
ンの枠切出しが適切である場合と、同図（ｂ）に示すよ
うに不要パターンＤの混入によりキャラクタパターンの
枠切出しが不適切となった場合とを比較すると、位置座
標をともなう特徴パラメータのうち例えばＥｌとＥ２と
では各枠内における相対位置が異なり、両者の類似度が
低下してしまう。そのため、従来では不要パターンＤを
除去することでこのような不具合を避ける手段をとるよ
うにしているが、予めパターン中のどの箇所が不要であ
るのかを判定させることは困難であり、正統率がともす
れば低下する結果になっている。また同図（ｃ）に示す
ように、もともとキャラクタパターンそのものが不自然
に変形してその切出された枠が不適切になってしまう場
合もあり。

このような場合には特に従来法の適用がむずかしいもの
になっている。

１蝮 本発明は以上の点を考慮してなされたもので、位置情報
を含む特徴パラメータにもとづいてパターン認識を行な
わせる際、不要パターンの混入やキャラクタ、パターン
の変形などの影響を受けることなくパターン認識を高精
度に行なわせることができるようにしたパターン認識方
法を提供するものである。

構」（ 以下、添付図面を参照して本発明の−・実施例について
詳述する。

第２図において、Ｘは抽出された未知キャラクタパター
ンの特徴ベクトル、ＣＩ、Ｃ２は予め辞書に登録されて
いる特徴ベクトルの相対位置を示している。ＸはＣＩ、
Ｃ２の何れよりも遠い位置にあり（各特徴ベクトルのし
きい値の領域を図中点線で示している）、このような場
合には従来認識不能としてリジェクトと判定されていた
が、本発明ではこのような従来リジェクトとされていた
キャラクタパターンにあっても適正なパターン認識を行
なわせることができるようにするものである。

本発明にあっては、切り出されたキャラクタパターンの
枠を正規化することによって得られた特徴ベクトルを標
準の特徴ベクトルと比較して１つまたは複数の候補カテ
ゴリを選定し、その選定されたカテゴリにもとづくパタ
ーン認識の結果リジェクトとなった場合には前記枠を微
少量小さくして再度特徴ベクトルの抽出をなしたうえで
標準の特徴ベクトルと比較させてパターン認識のりトラ
イを行なわせるようにするものである。

いま、未知パターンの特徴ベクトルをＸ　（Ｐ、　ｙＰ
２　＋　Ｐｌ　ｒ・・・）とし、成分ＰＨ＋　Ｐｚ　ｒ
　ＰＪ　ｒ・・・の中で位置座標に関係するパラメータ
（例えばストローク中心座標、ストローク長、開方向領
域の中心座標）をＰＨ＋　Ｐｌ　ｒ　Ｐ；　ｙ・・・と
する（　Ｐｌ　ｔ　Ｐｇ　＋Ｐ３　ｒ　・・　６　（Ｐ
ｌ　＋　Ｐｉ　＋　Ｐｓ　＋　・・・））。

この場合、特徴ベクトルＸかりジエクトと判定されたと
きには以下の処理手順にしたがってもっともらしいカテ
ゴリを見つけ出す。

ステップ■：　ｐ−（ｉ＝１．２，３．・・・）を微少
量ΔＰ−だけ変化させ、Ｐ１′±Δｐ−に薯 よって作られる特徴バク１−ルＸ′ （Ｋ’　＝４＋ΔＹ）とＣｋとの距離ｒが近ずくように
する。

ステップ２ニステツプ１によっても特徴ベクトルＸ’　
（Ｘ’　＝Ｘ＋ΔＫ）とＣｋとの距離ｒが近すかない場
合にはリジェ クトして処理を中止し、そうでない 場合にはステップ１にもどって再度 の処理を行なわせる。ただし、距離 ｒがしきい値Ｒｔ、ｈの領域内に入り、処理回数ｎが設
定値以内であれば、 第２回目にリジェクトされたときの 最も近いカテゴリＣ２を認識結果と する。

なおこの場合、以下の条件を前提としている。

前提ｌ：リジェクトされたときの最も近いカテゴリＣｋ
は既知となっている。

前提２　：　Ｐ、’　＋　Ｐｚ　＋　ｐ、Ｌｐ・・・は
、変動を受け易い順に並んでいるものとする。

第３図に、前記ステップｌの具体的な処理手順を示して
いる。すなわち、キャラクタパ／−ンの外接枠（Ｌ、Ｍ
）の右端または左端からΔＬだけ枠を縮小させた状態で
特徴パラメータの座標値（Ｘｌ　＋！／１）　ｒ　（ｘ
Ｊ　＋ｙ２）　ｌ・・・を再度算出し、第２図に示す距
１　ｒ、に相当する距離を再度算出する。

この距離計算は最も近い標値カテゴリＣＪのみに対して
実行されるから、極めて短かい時間に算出される。その
際、もし再度算出された距離ｒ７　。

１″がもとのｒ、よりも小さくならないときにはリジェ
ク１〜とされる。また、ある有限回数の計算処理で距離
ｒ′、ｒｎがしきい値Ｒｔ、ｈ以下にならないときにも
リジェクトとされる。さらに、キャラクタパターンの外
接枠（Ｌ、Ｍ）の上端または下端からΔＭだけ枠を縮小
させた状態で同様の処理を行なわせる。なお、ΔＬ、Δ
Ｍは通常画素単位に設定される。

以」二の処理のフローチャートを第４図に示している。

同図中、Ｘ、Ｉ　、　ｙＩｌはΔＬ、ΔＭだけ枠を縮小
して再度算出された特徴パラメータの座標値を示してい
る。また、第４図中における（４）の部分を第５図のフ
ローに置換させることにより、さらに急速にくり返し計
算を収束させることができるようになる。ここで、第４
図中イで示す処理にあって、第５図に示すｌ−１ｘ（Ｌ
）はＨＹ（Ｍ）に置換されることになる。また第４図中
、ΔＬは予め設定された値、ｔｈは予め設定されたしき
い値、Ａは規格化定数をそれぞれ示している。なおＨｘ
（し、）　、　Ｈｙ　（Ｍ）は、それぞれ次式によって
与えられる。

Ｈｘ　（Ｌ）　＝　ｉ　ｆ　（Ｌ、　ｙ　ｉ）Ｈｙ（Ｍ
）＝　Σ　ｆ（ｘｉ、Ｍ） ｉ 腹果 以上、本発明によるパターン認識方法にあっては、位置
情報を含む特徴パラメータにもとづいてパターン認識を
行なわせる際、切り出されたキャラクタパターンの枠を
正規化することによって抽出された特徴ベクトルを標準
の特徴ベクトルと比較して１つまたは複数の候補カテゴ
リを選定し。

その選定されたカテゴリにもとづくパターン認識の結果
リジェクトどなった場合、前記枠を微少量小さくして再
度パターン認識のりトライを実行させろようにしたもの
で、不要パターンの混入やキャラクタパターンの変形な
どの影響を受けることなくパターン認識を高精度に行な
わせることができるという優れた利点を有している。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はキャラクタパターンに
応じて切り出された枠の状態をそれぞれ示す図、第２図
はキャラクタパターンの特徴ベクトルと登録された特徴
ベクトルとの相対位置関係を示す図、第：Ｓ図はキャラ
クタパターン切出枠を縮小させる状態を示す図、第４図
は本発明によるパターン認識方法による処理手順を示す
フローチャート、第５図は本発明の他の実施例による処
理手順を示す部分的なフローチャートである。 Ｄ・・・不要パターン　Ｅｌ、Ｒ２・・・特徴パラメー
タＸ・・・キャラクタパターンの特徴ベクトル　ＣＩ。 Ｃ２・・・登録された特徴ベクトルの相対位置出願人代
理人　鳥井　清 第１図 第３図 第４図（ｂ） （゛；５図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、切り出されたキャラクタパターンの枠を正規化する
   ことによって抽出された特徴ベクトル咎標準の特徴ベク
   トルと比較して１つまたは複数の候補カテゴリを選定し
   、その選定されたカテゴリにもとづくパターン認識の結
   果リジェクトとなった場合、前記枠を微少量小さくして
   再度特徴ベクトルの抽出をなしたうえで標準の特徴ベク
   トルと比較させてパターン認識のりトライを実行させる
   手段をとるようにしたパターン認識方法。 ２、枠の周辺分布が零のとき、特徴ベクトルの再計算を
   行なわせることなく続いて枠の縮小を実行させるように
   したことを特徴とする前記第１項の記載によるパターン
   認識方法。