JPS6061875A - パターン認識装置における標準パターン作成方法 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、個人の特性に応じて標準パターンを学習する
機能を有するパターン認識装置に関する。

〔発明の背景〕

従来、音声認識や文字認識の分野において、認識用辞書
すなわち各カテゴリごとに設けた標準パターンの集合を
、各使用者個人ごとに学習して作成する方式が知られて
いる。学習に際してＵ、（１）各個人ごとのパターンに
よって標準パターンを修正する方式（特開昭５０−１０
３９４０号公報他）や、（２）個人の癖に応じた非標準
パターンを追加する方式（特開昭５０−８７５３６号公
報他）　、　（３）各個人の標準パターンを最初に登録
し以後はそれを用いる方式（特開昭４８−８５０４８号
公報他）などが用いられている。これら従来の学習方式
のうち、　（１）、　（２）の方式では個人の癖を表す
情報が万人の平均的な情報の中に埋れてしまって高精度
の認識が達成し難いという問題がある。一方、（３）の
方式では特定個人に対して高い認識精度が達成できる可
能性があるが、たとえば手書き漢字認識のように対象カ
テゴリが２０００〜３０００字にも達すると、使用に先
立って各使用者にだいし全カテゴリの見本パターンを書
かせることは極めて困難である。さらに、認識信頼度を
高めるためには各標準パターンごとの学習回数を多くし
たいという要求もあり、これを満たそうとすれば上記の
困難は倍加する。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、使用に先立って大量の学習を行うこと
なく使用することができ、学習を重ねるに従って認識精
度が向上して行くよう１判〜−／〔発明の概要〕 上記の目的を達成するため、本発明においては装置使用
の初期においては認識用辞書の各標準パターンとして、
いわば万人向きの平均的なパターンを設定するとともに
、各標準パターンの学習頻度を表す情報を記憶する。初
期設定ではこの頻度は例えば０となっている。学習時に
はこの頻度を参照し、０の場合は標準パターンの置換を
行って頻度を例えば１とし％頻度が１以上のときは標準
パターンの修正を行ったうえで頻度を１ずつ増加させる
ようにした点に特徴がある。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の実施例を第１図により説明する。

帳票１の上に書かれた文字は光電変換部２によシデイジ
タルパターンに変換される。光電変換部２及び後述する
装置各部はバス３に接続され通常のマイクロプロセッサ
により構成される制御部４の制御のもとで動作する。４
の動作フローは第２図に示されているが詳細は後述する
光電変換部２の出力は切シ出し部５によ９１字ずつ切り
出される（第２図のステップ２９）。この切り出された
パターンは特徴抽出部６によシ認識で使用する文字の特
徴の集合（特徴パターン）に変換され、バッファメモリ
７に格納される（第２図のステップ３０）。上記の特徴
パターンは認識部８において、メモリ９に記憶された標
準パターンと比較され、認識が行われる（第２図のステ
ップ３１〜３５）。

ここでメモリ９はいわゆる認識辞書であって％あらかじ
め各カテゴリ（文字）ごとにめた特徴パターンを記憶す
るもので、電源投入時に外部記憶装置１０からその内容
をロードされる（第２図のステップ２２）。外部記憶装
置１０としてフロッピーディスク装置など媒体交換可能
なものを用い、使用者ごとにディスクを交換できるよう
にするとよい。

尚、ここでの説明は簡単のため、１文字ごとに１個の標
準パターンしかない場合について述べるが、１文字ごと
に複数個の標準パターンがある場認識部８の認識結果は
１文字ずつ、あるいは帳票全体の認識結果が一括して、
コンソール１１に表示される。認識不能（リジェクト）
の場合に表示するようにしてもよいが、誤認識の場合が
表示されない欠点がある。以下の説明では１字ずつ表示
する場合について述べる（第２図のステップ３６）。使
用者は表示された認識結果を確認し、認識不能あるいは
誤認識の場合にはコンソール１１から正解の文字を表す
コードを入力する（第２図のステップ３７）。制御部４
でこの文字コード（ｉ）が受け取られると、メモリ１２
からこの文字コードに対応するアドレスの内容を読み出
す。メモリ１２は、各文字の標準ノくターンｐｉに対す
る学習頻度を記憶しているもので、メモリ９と同様に電
源投入時に外部記憶装置１０からその内容がロードされ
る（第２図のステップ２２）。上記のメモリ１２から読
み出された内容（コンソール１１から入力された文字コ
ードにたいする標準）くターンの学習頻度Ｆｌ）が０で
あるとき、ノくラフアメモリ７に記憶された特徴ベクト
ルＸをそのままメモリ９の該当するアドレスにその文字
の標準パターンＰｌとして書き込む（第２図のステップ
３８〜３９）。同時にメモリ１２中のその標準パターン
の学習頻度ＦＩを１とする（第２図のステップ４０）。

一方、上記の学習頻度Ｆｌが０でないときは入力の特徴
ベクトルＸと標準パターンＰ１とを合成したものを新し
い標準パターンＰ１としてメモリ９に書き込む（第２図
のステップ４１）。同時にＦｌを１だけ増しメモリ１２
に書き込む（第２図のステップ４２）。合成の方法とし
て（はいろいろ考えられるが、たとえば・・・・・・・
・・・・・（１） を用いることができる（二二は代入を示す）。

認識結果あるいはその修正結果は出力バッファ１３に送
られる。

初期設定時には、外部記憶装置１０に記憶される標準パ
ターンとしては、あらかじめ多数の筆記者の平均パター
ンを記憶しておき、学習頻度は全ての標準パターンにつ
いてＯとしておく。このようにすれば、使用者に対して
全く学習がなされていない場合でも、ある程度の一認識
精度が得られ、学習が進むにつれて使用者の字形に対す
る適応が進む。電源切断時やディスク交換時に適当なコ
マンドによシメモリ９及び１２の内容と外部記憶装置１
０に退避する（第２図のステップ４３〜４４）。

退避しないとディスクが交換できないようにしておくの
も有効な方法である。

次に１文字カテゴリについて複数個の標準パターンがあ
る場合について述べる。このとき、文字ｉには標準パタ
ーンとして、メモリ９の中にｐｌ、に−！ｅ−（ｋ　＝
　１　、・・・・・・＋　Ｎ　’　）のＮｌ　（Ｎｔ　
Ｈ２以上の整数）個が用意されている。それぞれに対応
して学習頻度Ｆｉ、ｋ　がメモリ１２に記憶されている
。認識不能または誤認識の場合に、使用者によりコンソ
ール１１から正解の文字コード（ｉ）が入力されると、
未知パターンの特徴ベクトルＸと上記の標準パターンｐ
ｉ、ｋ　の各々との比較を行い、最も類似した標準パタ
ーンＰＩ、ｋｏを選ぶ。この標準パターンに対応する学
習頻度Ｆ　ｔ、　ｋ（１の値がＯのとき、特徴ベクトル
Ｘをそのまま、ｐｉ、ｋｏとして書き込み、同時にｐｉ
、ｋｏを１とする。一方、上記の学習頻度ｐｔ、ｋｏ　
がＯでないときは％ＸとＰ　’＋　ｋＯを合成して新し
い標準パターンｐｔ、ｋ。

としてメモリ９に書き込む。同時に、Ｆ　’＋　ｋＯＯ
値を１だけ増す。合成の方法の一例としては、を用いる
ことができる。

次に制御部４の動作フローを第２図により説明する。

第２図は制御部４の概略動作フローをＰＡＤ（ｐｒｏｂ
ｌｅｍ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｌ）ｉａｇｒａｍ　）の形
で示したものである。（スタート（ステップ２１）させ
ると、前述したように標準パターン及び学習頻度を読み
込む（ステップ２２）。以下、終了コマンドが投入され
処理が完了するまで以下のステップを無限に続ける（ス
テップ２３）。帳票がセットされ読取ステーションの下
に来るまで待つ（ステップ２４〜２５）。帳票がセット
されると光電変換する（ステップ２６）。光電変換した
帳票の全面に対して以下の処理を行う（ステップ２７）
。

文字の存在領域の探索（ステップ２８）は通常フォーマ
ット制御（図示せずＪに従って行わｎる。

文字切シ出しくステップ２９）、特徴抽出（ステップ３
０）については前述したが、ステップ３１〜３５はいわ
ゆる認識処理であり、入力文字パターンの特徴ベクトル
Ｘと、標準パターンＰｊとの距離ＤＪをめ（ステップ３
２）％Ｄｊの最小値１）Ｊとそれを与える文字カテゴリ
番号Ｊをめる処理（ステップ３３）をｊ＝１からＮ（文
字カテゴリ全数）について繰シ返す（ステップ３１）。

１）Ｊが閾値θよシ小さければ認識結果をＪとし、そう
でなければ認識不能とする（ステップ３４゜３５）。入
カバターンと認識結果Ｊを表示しくステップ３６）、コ
ンソールから正解文字として空白（Ｎｕｌｌ）でないコ
ードｉが返されたとき（ステップ３７）、学習頻度の値
に応じて標準パターンの更新を制御する（ステップ３８
〜４２）こと（は前述した。帳票上の全面について処理
が終了したのち、終了コマンドの発行（ステップ４３）
によって、標準パターンと学習頻度とを外部記憶装置に
退避することも前述した。

本装置は以上の動作フローにより制御されるがこれは一
例であって各種変形を加えることが可能なことは言うま
でもない。

以上の説明では、１字ずつ学習を行うとしたが、帳票全
体を一括して確認・学習する場合には、帳票上の文字数
分だけバッファメモリ７の容量を大きく取っておくとと
もに、コンソール１１に表示をれる内容とバッファメモ
リ７の中の特徴ベクトルとの関係をつけるようにしてお
けばよく、これは容易に実現できる。

本実施例の変形として、認識結果とともに切り出された
文字パターンを表示したり、あるいは切り出す前の帳票
イメージで表示してその中の対象となる文字パターンを
高輝度で表示したシすることなども容易に実現できる。

１だ、誤認識の検出や、リジェクト文字の候補選択を容
易にするため、認識結果の文字コード列を文法的に処理
したり、単語辞書と照合したシすることも可能である。

また、本実施例において学習をさらに加速するための一
変形について述べる。第３図は第２図のフローの一部（
ステップ３８〜４２）を変形したものである。学習頻度
Ｆ１がＯでないときの処理（ステップ４１〜４２）は同
一でおるが、ＦＩが０であるとき認識で得られた距＾ｗ
ＤＪを閾値θ。

と比較する（ステップ５１）。θ０としては刀・なシ小
さい値をとる。ＤＪが００より太きいときは文字ｉとし
て提示された入力文字Ｘｉ−を文字Ｊと異なることを意
味するから第２図と同じ処理（ステップ３９〜４０）を
行う。］）Ｊが００より小芒いときは、その記入者にお
ける文字ｉは一般の記入者における文字Ｊと極めて近い
ことを意味する。

このとき、標準パターンｐＪをｐｉに転写したのちｐＪ
を抹消し２文字量の学習頻度Ｆ１を１とする（ステップ
５２〕。ステップ５２でφはどのパターンとも整合しな
いような特徴ベクトルを示し、ＰＪにφを代入したこと
はｐＪを実質的に抹消したことを示す。文字ｉ、Ｊを適
当なガイダンス文とともに表示しくステップ５３）、標
準パターンＰＪが文字ｉとして登録されたこと、必要な
らばＪの標準パターンを再学習するため文字Ｊを帳票に
記入してセットすべきことを指示する。この処理は次の
ことを意味している。たとえば文字「働」と「伯」は別
学であるが、「働」を「彷」と書く癖の人がいたとき、
この人にとっての「働」の標準パターンは「彷」である
として登録してしまう。

これによって、「働」の標準パターンとして安定なもの
を得るため複数回学習する必要がなくなる。

このように標準パターンを変更してしまうと、実際に文
字１［Ｊを入力したいときはどうするかという問題が生
じそれをあらかじめ指示しておくのがステップ５３であ
る。すなわち、この人がｗ月を入力したいときは例えば
１回」のように書くとい）書き癖をこの時点で登録きせ
ることによシ「伯］の標準パターンが抹消されているこ
とを忘れてしまう危険を未然に防ぐ。

〔発明の効果〕

本発明によれば、使用者は初期使用に先立って大量の学
習パターンを提示する必要がなく、平均的な標準パター
ンを用いて認識したとき誤認識あるいは認識不能となっ
たものだけを学習するので、導入が極めて容易でおる。

また、学習されるパターンは、完全に使用者に適応した
ものであるので学習がなされたあとはその使用者に対す
る認識精度が極めて普くなるという利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック構成を示すブロッ
ク図、第２図は上記実施例の制御部における処理のフロ
ーチャート、第３図は第２図の変更部分のフローチャー
トである。 ２・・・光電変換部、４・・・制御部。 第　２　図 第　３　図 ２ 第１頁の続き ＠発明者門１）彰三小

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入カバターンの属するカテゴリ毎に用意された標準
   パターンと各標準パターンの学習頻度とにもとづき、提
   示された入カバターンに対応する標準パターンの学習頻
   度が所定値である場合には上記標準パターン全土記入カ
   バターンによって置換するとともに上記学習頻度を上記
   所定値とは異なる値に設定し、上記学習頻度が上記所定
   値とは異なる値の場合には上記標準パターン全対応して
   提示でれた入カバターンと上記所定値とは異なる学習頻
   度とにより修正したうえ上記学習頻度全変化させること
   全特徴とする標準パターン作成方式。 ２、上記カテゴリ毎に用意された標準パターンが複数個
   存在する場合には入カバターンとの類似度が最大となる
   標準パターンを上記提示された入カバターンに対応する
   標準パ□ターンとすることを特徴とする第１項の標章パ
   ターン作成方式−３、提示された入カバターンが本来域
   するべき第１のカテゴリ中の標準パターンとは異なる第
   ２のカテゴリ中の標準パターンともつともよく類似する
   ときは上記第１のカテゴリ中の標準パターンを抹消し、
   第２のカテゴリ中の標準パターン全上記提示された入カ
   バターンに対応する標準パターンとすること全特徴とす
   る第１項の標準パターン作成方式。