JPS62166487A - パタン照合装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、パタン認識に用いるパタン照合装置に関し
、特に手書き漢字認識等における変形を許容した入力パ
タンと多数の標準パタンとの照合を高能率で実行するパ
タン照合装置に関するものである。

〔従来の技術〕 手書きの漢字かなまじり文で書かれた大量の文書や帳票
の計算機等への高速入力手段である光学式手書き漢字読
み取り装置（毛書きｉｌＡ字０ＣＲ）では、光電変換処
理で得られる文字画像の入力パタンに対して、前処理、
特徴抽出処理、パタン照合処理を施して、認識結果とし
て１１本語ＪＩｓコード等の文字種のカテゴリ名を出力
する認識処理過程がとられている。

ここで、前処理は、入力パタンのノイズ除去。

位置の正規化、大きさの正規化等の処理、特徴抽出処理
は、前処理済みの入力パタンから、所定のアルゴリズム
にしたがって入力特徴ベクトルを生成する処理であり、
パタン照合処理は、この入力特徴ベクトルと、認識対象
カテゴリ別の標準パタンからあらかじめ生成してある標
準特徴ベクトルとの間の類似性の大小関係に基づいて、
候補カテゴリを抽出する処理である。

従来、手書き漢字ＯＣＲ等の文字認識装置では、漢字特
有の複雑な入力パタンを手書きによる変形を吸収して精
度よく標準パタンと照合するために、入力パタンと標準
パタンのそれぞれをベクトル要素が数百程度の高次元の
特徴ベクトルで表現し、パタン照合装置においてこれら
の特徴ベクトル間の類似性をベクトル間距離を尺度とし
て計算し、ベクトル間距離が最小となる標準特徴ベクト
ルのカテゴリ名を第１候補カテゴリとして抽出する方法
がとられてきた。また手書き漢字の場合には単純な分類
規則では照合対象となるカテゴリを絞り込むことが困難
なため、入力特徴ベクトルと認識対象の全カテゴリの標
準特徴ベクトルと総当りでベクトル間距離を計算する方
法が用いられてきた。

特徴ベクトルの各ベクトル要素は、局所的あるいは大局
的な文字線構造や背景構造を反映する物理的な量を要素
値とし、一般に１バイト程度の範囲で量子化してある。

具体的なベクトル間距離の計算方法は、特徴ベクトルの
要素数（次元数）をｍ、カテゴリ数をｎとし、入力特徴
ベクトル■を、 Ｔ＝（ｉ１ｉ２・・・・・・ｉ働） 第１番から第ｎ番までのカテゴリのうち、第７番目のカ
テゴリの標準特徴ベクトルＪνを、ＪＶ−（ｊａｙ　　
　ｊ２ν　・・・・・・ｊｍｙ　　）とすると、入力特
徴ベクトルＩと標準特徴ベクトルＪｙとのベクトル開側
ＲＤｖとしては、［シティブロック距＃］Ｄ、−Σｌ　
！ｘ　−ｊｘｙ　ｌ　Ｘ　Ｗｘｙｘ＝１ ［ユークリッド距離］　　Ｄｙ＝Σ（ｉｘ−ｊｘｙ）２
Ｘ　ＷｘｙＸ、１ などの計算式が一般に用いられている。ここでＷＸ、は
、特徴ベクトルの要素間の重みを表わす重みベクトル、 Ｗｙ＝　（ｗ＋ｖ　　ＩＱｙ　＋＋＋＋＋　ｗｍｙ）の
ベクトル要素である。

こうしたベクトル間距離を各標準特徴ベクトルについて
求め、カテゴリ名を付加してソート処理を行うことによ
り、ベクトル間距離が最小のカテゴリ名を第１候補カテ
ゴリとして抽出する。

〔発明が解決しようとする問題点〕

このように、従来のパタン照合装置では１文字分のパタ
ン照合に、要素数ｍ×カテゴリ数ｎ（回）の累計計算が
必要であり、手書き漢字認識のように高次元の特徴ベク
トルによって極めて多数のカテゴリの中から候補カテゴ
リの抽出を行う場合には総計算量が膨大になり、文字認
識装置においてはパタン照合処理が認識速度を制約する
問題があった。

一方、こうした総計算量を低減する従来技術として、大
分類のパタン照合処理では要素数が少ない特徴ベクトル
を用いて総当たりでベクトル間距離を計算し、次の詳細
分類のパタン照合処理では、大分類結果から得られる第
１候補カテゴリから１００位程度のカテゴリについての
み、高次元の詳細分類用の特徴ベクトルでベクトル間距
離を計算して正解カテゴリを抽出する、２段階のパタン
照合処理法が既知である。しかしこの方法では、大分類
用特徴ベクトルの要素数を少なくすると、大分類結果の
候補カテゴリから正解カテゴリが棄却される危険があり
、有効に総計算量を低減できない問題があった。

そこでこの発明の目的は、全部のカテゴリでなく−・部
のカテゴリに対する累計計算によって高精度、かつ高速
に全カテゴリから候補カテゴリを抽１］１できるパタン
照合装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明にかかるパタン照合装置は、標準特徴ベクトル
の各ベクトル要素ごとにカテゴリ名を要素値の大きさ順
にソートしてなる辞書を格納した辞書メモリと、入力特
徴ベクトルの要素値の大きさにしたがって各ベクトル要
素ごとに辞書メモリから一部のカテゴリ名を選択して読
み出す選択処理手段と、この選択処理手段によって各ベ
クトル要素ごとに読み出されるカテゴリ名に基づいてカ
テゴリ別に評価値を累積する評価値累積処理手段と、こ
の評価値累積処理手段から出力されるカテゴリ別の評価
値の累積値の大小関係によって候補カテゴリを抽出する
ソート処理手段とで構成したものである。

〔作用〕

この発明は、」一部の構成とすることにより、入力特徴
ベクトルと各カテゴリに対応した標準特徴ベクトルとの
ベクトル間距離に相当する評価値累積値が、各ベクトル
要素ごとに選択する一部のカテゴリについての累積計算
で得られるため、パタン照合処理における総計算量を大
幅に削減できる。

〔実施例〕

以下、この発明の詳細を実施例を参照して説明する。

第１図はこの発明のパタン照合装置の第１の実施例を示
すブロック構成図である。図中、１は辞書メモリ、２は
選択処理手段、３は評価値累積処理手段、４はソート処
理手段、５はプロセッサ、６はプログラムメモリ、７は
汎用メモリ、８は２ポートメモリ、９は入力バス、１０
は接続バス、１１は出力バス、１２はアドレスバス、１
３はデータバス、１４はプログラムアドレス線、１５は
プログラム読み出し線である。

第１図のパタン照合装置は、入力バス９から未知入力文
字パタンから生成した入力特徴ベクトルを入力すると、
カテゴリに対応した標準特徴ベクトルとのパタン照合処
理を行い、出力バス１１から照合結果として候補カテゴ
リ名を出力する機能ヲ備えている。ここで、特徴ベクト
ルの要素数（次元数）はｍ、カテゴリ数はｎ、特徴ベク
トルの各要素値はＯからＬまでのＬ＋ルベルに指子化し
てある。以下に、各手段の構成ならびに機能を説明する
。

辞書メモリ１は、選択処理手段２とアドレスバス１２な
らびにデータバス１３によって接続されている。辞書メ
モリ１には、第２図に示す辞書テーブルと、第３図に示
す辞書管理テーブルとが格納してある。これら２つのテ
ーブルは、第４図に示す標準特徴テーブルの全カテゴリ
の標準特徴ベクトルを、各ベクトル要素ごとにカテゴリ
名を要素値の大きさ順にソートして作成した辞書に相当
している。なお、第２図の辞書テーブルに示すカテゴリ
名の配列状態は一例であり、この実施例特有の状態を示
すものではない。

選択処理手段２は後述する選択処理を実行するプロセッ
サ５、選択処理の制御プログラムを格納したプログラム
メモリ６、第５図に示す入力特徴テーブルを格納した汎
用メモリ７からなっている。プロセッサ５は高速制御向
きに構成されており、プログラムメモリ６とはプログラ
ムアドレス！！１４ならびにプログラム読み出し線１５
によって、汎用メモリ７とはアドレスバス１２ならびに
データバス１３によって、それぞれ独立に接続されてい
る。汎用メモリ７の入力特徴テーブルには、入力バス９
とプロセッサ５を介して外部から入力特徴ベクトルを受
信することができる。またプロセッサ５と辞書メモリ１
とは、汎用メモリ７と共通なアドレスバス１２ならびに
データバス］３によって接続されている。以」二の構成
によって選択処理手段２は入力特徴ベクトルの要素値の
大きさにしたがって、各ベクトル要素ごとに辞書メモリ
１から一部のカテゴリ名を選択して読み出す選択処理機
能を実現している。

評価値累積処理手段３は後述する評価値累積処理を実行
するプロセッサ５と、評価値累積処理の制御プログラム
ならびに第６図に示す評価値テーブルを格納したプログ
ラムメモリ６、第７図に示す評価値累積テーブルを格納
した２ポートメモリ８からなる。この２ポートメモリ８
とプロセッサ５とは、ポートａおよびボー）ｂの２組の
アドレスバス１２　ａ　、　１　’２　ｂおよびデータ
バス１３ａ。

１３ｂで接続されている。これによって２ポートメモリ
８では、ポートａからの読み出し動作とポートｂへの書
き込み動作を異なるアドレス指定で並列に実行できる。

またこの評価値累積処理手段３のプロセッサ５と選択処
理手段２のプロセッサ５とは、接続７ヘス１０によって
接続されている。

以上の構成によって評価値累積処理手段３は、選択処理
手段２によって各ベクトル要素ごとに辞書メモリ１から
読み出されるカテゴリ名にしたがってカテゴリ別に評価
値を累積する評価値累積処理機能を実現している。

ソート処理手段４は後述するソート処理を実行するプロ
セッサ５と、ソート処理の制御プログラムを格納したプ
ログラムメモリ６と、第８図に示す候補カテゴリテーブ
ルを格納した汎用メモリ７からなっている。このソート
処理手段４のプロセッサ５と評価値累積処理手段３のプ
ロセッサ５とは、接続バス１０によって接続されている
。汎用メモリ７の候補カテゴリテーブルの内容は、プロ
セッサ５と出力バス１１を介して外部へ出力できる。以
上の構成によってソート処理手段４は、評価値累積処理
手段３から出力されるカテゴリ別の評価値の累積値゛の
大小関係によって候補カテゴリを抽出する機能を実現し
ている。

次に、この実施例におけるパタン照合処理の原理と手順
を説明する。

第９図はこの発明の第１の実施例における選択処理と評
価値累積処理の原理図である。この図では、第２図の辞
書テーブルと第３図の辞書管理テーブルからなるソート
済みの標準特徴ベクトルの辞書について、各ベクトル要
素におけるＯからＬまでの要素値の大きさ別のカテゴリ
数をヒストグラムで表示し、これらのヒストグラムと入
力特徴ベクトルの要素値１選択範囲、非選択範囲、評価
値の関係を示している。なお、この第９図にはｍ個のベ
クトル要素のうち要素ｌ、要素２．要素ｍのみを代表し
て示してある。またヒストグラムが示すカテゴリ数の分
布は一例であり、この実施例特有の状態を示すものでは
ない。

はじめに選択処理では、例えば第９図の要素１のヒスト
グラムで示すように、入力特徴ベクトルの要素値１ｘ（
ｉｌ　、ｆ２・・・・・・ｉｍの任意のものを示す）に
したがって下限がｉｘ−Δ、上限がｉｘ＋Δに相当する
ベクトルｌの要素値ｊＱｘ　。

ｊｈｘを計算し、要素値の大きさの範囲ｊＱｘ≦ｊｘ≦
ｊｈｘを選択範囲、これ以」二の要素値の大きさの範囲
を非選択範囲とする。ここでΔは、特徴ベクトルの要素
値の変動幅等にしたがって決められる値である。第１図
の選択処理手段２では、辞書メモリ１から各ベクトル要
素ごとに選択範囲に含まれるカテゴリ名を読み出すが、
第２図の辞書テーブルは各ベクトル要素別にカテゴリ名
が要素値の大きさ順にソートしてあるため、選択範囲に
含まれる各々の要素値ｊ×について第３図の辞書管理テ
ーブルを参照し、辞書テーブル内の当該カテゴリ名の先
頭アドレスＡｊｘと読み出しカテゴリ数ＮＬ＋を決定す
ることによって、辞書テーブルの必要箇所へのアクセス
のみでカテゴリ名の読み出しが行える。以１−の選択処
理の概略フローを第１Ｏ図に示す。

次いで評価値累積処理では、第９図の原理図に示すよう
に、選択範囲に含まれるカテゴリには評価値ｅ、非選択
範囲に含まれるカテゴリには°“Ｏ′”を対応させる。

評価値ｅとしては一般に°“０゛°以外の正あるいは負
の数値を使用できるが、この実施例では第６図の評価値
テーブルに示すようにｅを°ｌ′”として、選択範囲が
１°゛、非選択範囲がＯ″の２値の評価値を用いる。第
１図の評価値累積処理手段３では、第７図の評価値累積
テーブルのｖｌからｖｏにあらかじめ”　ｏ　”を書き
込んでおき、選択処理手段２から与えられる選択範囲の
カテゴリ名でこのテーブルをアクセスして、評価値“１
″を累積する。非選択範囲に含まれるカテゴリについて
は、評価値がＯ”であるため、評価値累積処理を省略で
きる。以」二の評価値累積処理の概略フローを第１１図
に示す。なお、選択処理におけるカテゴリ名の読み出し
と評価値累積処理における評価値の累積はパイプライン
処理で実行できる。

次のソート処理では、第１図のソート処理手段４におい
て、評価値累積処理手段３からケえられる全カテゴリ分
の評価値累積値と対応するカテゴリ名を評価値累積値が
大きい方から順に第８図の候補カテゴリテーブルに並べ
替える処理を行う。

並べ替えが終了した時点で、評価値累積値が最大の第１
候補カテゴリから所定の順位までの候補カテゴリを出力
することによって、１人カパタン分のパタン照合処理を
完了する。以−１−のソート処理の概略フローを第１２
図に示す。

なお、この実施例では、選択処理において各ベクトル要
素ごとに辞書メモリ１に格納した第２図の辞書テーブル
からカテゴリ名を読み出すにあたって、選択処理手段２
によって選択範囲に含まれる各々の要素値ｊ×について
第３図の辞書管理テーブルを参照し、第２図の辞書テー
ブル内の要素値ｊ×に対応した先頭アドレスＡｊｘとカ
テゴリ数Ｎｊｘを決定する構成を示した。こうした構成
の他に、あらかじめ要素値ｉＸの大きさ対応に選択範囲
の最小の要素値ｊＱｘの先頭アドレスＳ　ｉｘ　（Ａ　
ｊ＋＋ｘ）と選択範囲の全てに含まれるカテゴリ数Ｈ１
８（各Ｎｊｘの累積値）とを求めて第１３図に示す選択
範囲テーブルを作成し、これを辞書メモリ１の第３図の
辞書管理テーブルに替えて格納しておき、選択処理にお
いて各ベクトル要素当たり１回の選択範囲テーブルの参
照で第２図の辞書テーブル内の先頭アドレスと読み出し
カテゴリ数を決定するように構成することも可能である
。

またこの第１の実施例では、選択範囲は入力特徴ベクト
ルの要素値ｉ×と要素値の幅Δによって決まる標準特徴
ベクトルの要素値ＪＱＸ＋　　Ｊｈｘをもって定義する
構成を示した。こうした構成の他に、］二記のｊ＋＋ｘ
と　Ｊｈｘ間に含まれるカテゴリ数をもって定義する構
成も可能である。

以上説明した第１の実施例のパタン照合装置では、各ベ
クトル要素の選択範囲に含まれるカテゴリ数分の累積計
算で、入力特徴ベクトルと全カテゴリの標準特徴ベクト
ルとのベクトル間距離に相当する評価値累積値が得られ
るため、従来の総当たりでベクトル間距離を計算するパ
タン照合処理よりも高速に処理を実行することができる
。

次に、この発明のパタン照合装置の第２の実施例につい
て説明する。

この第２の実施例のパタン照合装置は、第１の実施例と
同様に第１図に示すブロック構成を有するが、選択処理
手段２において各ベクトル要素ごとに辞書メモリ１から
選択して読み出すカテゴリ名の選択範囲を、入力特徴ベ
クトルの要素値の大きさとあらかじめ求めた各ベクトル
要素ごとの要素値の標準偏差との関係に基づいて決定す
るように、辞書メモリ１および選択処理手段２を構成し
たことを特徴としている。

第１４図はこの発明のパタン照合装置の第２の実施例に
おける選択処理と評価値累積処理の原理図である。この
図は先、に説明した第９図と同様に、要素値の大きさ順
にカテゴリ名をソートした第２図の辞書テーブルのＸ番
目のベクトル要素について、要素値の大きさ別のカテゴ
リ数のヒストダラムと、入力特徴ベクトルの要素値、選
択範囲、非選択範囲の関係を示している。なお、この図
では要素値の標準偏差との関係にしたがって、入力特徴
ベクトルの要素値ｉ×が大きいと選択範囲が広くなり、
ｌ×が小さいと選択範囲が狭くなる場合を同一図面」−
に例示している。こうした例として、手書き漢字認識で
は、各カテゴリの標準特徴ベクトルの要素値は同一文字
種の多数のサンプルについての平均値を用いるが、要素
値の平均値が大キいほど個々のサンプルについての要素
値のバラツキすなわち偏差が大きくなる傾向がある。

第１５図は全カテゴリの標準特徴ベクトルのＸ番目のベ
クトル要素について、要素値の大きさと標準偏差の関係
を１次元の関数で近似して示した図である。この図の関
係は、第１４図では、入力特徴ベクトルの要素値ｉＸが
大きい場合には、１８の近傍の要素値ｊ　ｘのカテゴリ
のみならず１８から離れた要素値ｊ×のカテゴリが、手
書きによる変動等によってｉｘの値を示している可能性
があることに相当する。そこでこの第２の実施例では、
選択範囲の下限と上限を決めるΔＱＸとΔｈｘは、ド限
と１−眼の標準特徴ベクトルの要素値ｊｏｘとｊｈｘの
標準偏差δ（ｊｏｘ）とδ（、＋ｈｘ）のα倍であると
して、ｊｏｘ＝ｉｘ−ΔＱｘ＋　ｊｌ＋ｘ　　＝　ｉ×
十Δｉ×ΔＱＸ−α×σ（ｊｏｘ）　　、ΔＩＩＭ−α
×σＵｈ　ｘ　）第１５図で示した近似式から、 σ（、Ｌｏｘ）　＝　ｋｘＸ　ｊｏｘ　＋　ｔｘ（Ｔ　
（Ｊｈｘ）　＝　ｋｘ　Ｘ　ｊｈｘ　＋　ｔｘ要素素価
Ｑｘとｊｈｘについて、変数１８と係数α。

ｋＸ　、　ｔｘで整理して、 ｊＱｘ＝　（ｉｘ−αＸｔｘ）　／　（１＋　αＸｋＸ
）ｊｈｘ　＝　（ｉ）（＋αＸｔＸ）／（１−α×に８
）を得る。

この第２の実施例では、あらかじめ標準特徴ベクトル作
成時に全てのベクトル要素について係数ｋｘとｔＸを求
めて第１６図に示す標準偏差算出テーブルを作成し、こ
れを選択処理手段２の汎用メモリ７に格納しておく。ま
たαの値は選択処理の制御プログラムに組み込んでおく
。選択処理では、各ベクトル要素ごとにこの標準偏差算
出テーブルを参照して係数ｋｘとｔＸを求め、選択処理
の制御プログラム内に組み込んだαの値によって上記の
式からｊａｘとｊｈｘ　を計算し、　ｊａｘ≦ｊｘ≦ｊ
ｈｘの範囲にある各々の要素値ｊｘについて第３図の辞
書管理テーブルを参照し、第２図の辞書テーブル内の先
頭アドレスＡｊｘと読み出しカテゴリ数ＮｊＸを決定す
ることによって、辞書テーブルの必要箇所へのアクセス
のみでカテゴリ名の読み出しを行う。

この第２の実施例では、こうした選択処理以外の評価値
累積処理およびソート処理は、先に説明した第１の実施
例と同様である。

なお、この第２の実施例においても第１の実施例の場合
と同じく、上記の選択処理で示した手順によって、あら
かじめ要素値１Ｘの大きさ対応に選択範囲の最小の要素
値ｊ＋＋ｘの先頭アドレスＳｉｘと選択範囲の全てに含
まれるカテゴリ数Ｈ１×を計算して第１３図に示す選択
範囲テーブルを作成し、これを辞書メモリ１の第３図の
辞書管理テーブルに替えて格納しておき、選択処理にお
いて各ベクトル要素光たり１回の選択範囲テーブルの参
照で第２図の辞書テーブル内の先頭アドレ、スと読み出
しカテゴリ数を決定できるように構成することもできる
。また標準偏差を選択範囲に反映させる処理手順につい
ては、この実施例で示した１次元の近似式を用いる処理
手順以外に、標準特徴ベクトルの各ベクトル要素の要素
値の大きさ対応に標準偏差を示したテーブルを用いる処
理手順、標準偏差と同類の統計量を用いる処理手順等へ
の変更は可能である。

以上説明した第２の実施例のパタン照合装置では、入力
特徴ベクトルの要素値の大きさと標準特徴ベクトルの要
素値の標準偏差との関係にしたがって選択範囲を決定す
るため、認識対象パタンの変形によって特徴ベクトルの
要素値が不均一に変動する場合でも高精度、かつ高速に
パタン照合処理を実行することができる。

次に、この発明のパタン照合装置の第３の実施例につい
て説明する。

この第３の実施例のパタン照合装置は、第１の実施例と
同様に第１図に示すブロック構成を有するが、評価値累
積処理手段３においてカテゴリ別に累積する評価値を、
各ベクトル要素ごとの入力特徴ベクトルの要素値と各カ
テゴリの標準特徴ベクトルの要素値との関係に基づいて
決定するように、辞書メモリ１および選択処理手段２お
よび評価値累積処理手段３を構成したことを特徴として
いる。第１７図はこの発明のパタン照合装置の第３の実
施例における選択処理と評価値累積処理の原理図である
。この図は先に説明した第９図および第１４図と同様に
、第２図の辞書テーブルのＸ番目のベクトル要素につい
て、要素値の大きさ別のカテゴリ数のヒストグラムと、
入力特徴ベクトルの要素値９選択範囲、非選択範囲の関
係を示している。この図に示すように、この実施例のパ
タン照合装置では、選択範囲を入力特徴ベクトルの要素
値ｉｘに類似した標準特徴ベクトルの要素値ｊ×の領域
と、やや類似した要素値ｊｘの領域を設定し、類似した
領域に含まれるカテゴリ名については評価値としてｅｌ
、やや類似した領域に含まれるカテゴリ名については評
価値としてｅ２を累積するように構成してある。なおｅ
ｌとｅ２の値は、この第３の実施例では第１８図に示す
ように“２パとｌ”が設定してある。非選釈範囲の評価
値は０゛′であるため累積計算は省略できる。

したがってこの発明では、３値の評価値を用いる場合を
例示している。

この第３の実施例の選択処理手段２では、これらの領域
の限界を示す要素値ｊ＊ｘｌとｊｈＸｌ、ｊＱｘ２とｊ
ｈｘ２を先に説明した第２の実施例と同様にして、α１
くα２の関係にある係数α１　とα２から計算する。評
価値累積処理手段３では、選択処理手段２からケえられ
る領域の情報とカテゴリ名にしたがって第１８図の評価
値を累積する。

こうした選択処理および評価値累積処理以外の構成なら
びに処理手順は、先に説明した第１および第２の実施例
と同様である。

なお、この第３の実施例においても第１および第２の実
施例の場合と同じく、第２図の辞書管理テーブルに替え
て第１３図の選択範囲テーブルを選択範囲内の領域対応
に備えた構成は可能である。またこの実施例では“２”
　　ＩＩ　　ＩＩ　、“０″の３値の評価値を用いる構
成を示したが、これらの数値を２乗した“４′”、“”
ｌ　、　ＩＩＱＩＩを用いるなと異なる評価値を用いる
構成、あるいは３値以上の評価値を用いる構成に変更す
ることは可能である。

以上説明したように第３の実施例のパタン照合装置では
、評価値を各ベクトル要素ごとの入力特徴ベクトルの要
素値と各カテゴリの標準特徴ベクトルの要素値との関係
にしたがって決定するため、要素数（次元数）が少ない
特徴ベクトルの場合でも高精度で、かつ高速にパタン照
合処理を実行することができる。

次に、この発明のパタン照合装置の第４の実施例につい
て説明する。

この第４の実施例のパタン照合装置は、第１の実施例と
同様に第１図に示すブロック構成を有するが、入力特徴
ベクトルの要素値に類似した標準特徴ベクトルの要素値
を有するカテゴリ名を選択対象としたポジ選択モードと
、入力特徴ベクトルの要素値に類似していない標準特徴
ベクトルの要素値のカテゴリ名を選択対象としたネガ選
択モードとを設け、選択対象となるカテゴリ数に応じて
ポジ選択モードかあるいはネガ選択モードのいずれか一
方を指定して、辞書メモリ１から一部のカテゴリ名を選
択して読み出すように辞書メモリ１および選択処理手段
２を構成し、該ポジ選択モードの場合と該ネガ選択モー
ドの場合とに応じて与えられる評価値を累積するように
評価値累積処理手段３を構成したことを特徴としている
。

第１９図はこの発明の第４の実施例であるパタン照合装
置における選択処理と評価値累積処理の原理図である。

この図は先に説明した第９図および第１４図および第１
７図と同様に、第２図の辞書テーブルのＸ番目のベクト
ル要素について、要素値の大きさ別のカテゴリ数のヒス
トグラムと、入力特徴ベクトルの要素値９選択範囲、非
選択範囲の関係を示している。この図に示すように、こ
の実施例のパタン照合装置では、入力特徴ベクトルの要
素値に類似した標準特徴ベクトルの要素値を有するカテ
ゴリ名を選択対象としたポジ選択モードと、入力特徴ベ
クトルの要素値に類似していない標準特徴ベクトルの要
素値のカテゴリ名を選択対象としたネガ選択モードとが
設けである。これらのモードは、選択処理において各ベ
クトル要素ごとにいずれか一方を指定するが、第１９図
では便宜上両方のモードを同一図面で示している。

ポジ選択モードの場合とネガ選択モードの場合とにおい
て累積する評価値は、この実施例では互いに正負の極性
が異なるｅと一〇を用いる場合を示している。

この第４の実施例のパタン照合装置では、選択処理にお
いて先に説明した第１および第２の実施例と同様に、選
択処理手段２によって選択範囲と非選択範囲を区分する
要素値ｊ＋＋ｘとｊｈｙを計算すると、はじめにポジ選
択モードを仮定して第３図の辞書管理テーブルを参照し
て、第２図の辞書テーブル内の先頭アドレスと読み出し
カテゴリ数を決定する。ここで、読み出しカテゴリ数が
全カテゴリ数の１／２以下であるか否かを選択処理手段
２で判定し、ｌ／２以下であればポジ選択モード、ｌ／
２以上であればネガ選択モードをとる。

ポジ選択モードの場合は、先に決定した先頭アドレスと
読み出しカテゴリ数で決まる範囲を選択範囲とし、この
選択範囲に含まれるカテゴリ名を辞書メモリ１から読み
出して、ポジ選択モードを指定するポジ／ネガフラグと
ともに評価値累積処理手段３へ転送する。評価値累積処
理手段３では、評価値累積処理の制御プログラムに組み
込まれた第２０図に示す評価値テーブルのポジ選択の評
価値ｅを指定し、学えられたカテゴリ名にしたがって第
７図の評価値累積テーブルにこの評価値ｅを累積する。

一方、ネガ選択モードの場合には、選択処理手段２にお
いて再度第３図の辞書管理テーブルを参照し、ポジ選択
モードの選択範囲以外を選択範囲として第２図の辞書テ
ーブル内の先頭アドレスと読み出しカテゴリ数を決定す
る。次いで、この選択範囲に含まれるカテゴリ名を辞書
メモリ１から読み出して、ネガ選択モードを指定するポ
ジ／ネガフラグとともに評価値累積処理手段３へ転送す
る。評価値累積処理手段３では、評価値累積処理の制御
プログラムに組み込まれた第２０図に示す評価値テーブ
ルのネガ選択の評価値−ｅを指定し、与えられたカテゴ
リ名にしたがって第７図の評価値累積テーブルにこの評
価値−ｅを累積する。これ゛によって、ネガ選択モード
においても、ポジ選択モードで評価値ｅを累積するのと
等価の処理を実行できる。この第４の実施例では、ｅの
値は“ｌ　ＩＩに設定してある。

以」−の選択処理および評価値累積処理以外の構成なら
びに処理手順は、先に説明した第１および第２の実施例
と同様である。

なお、この第４の実施例においても第１および第２の実
施例の場合と同じく第３図の辞書管理テーブルに替えて
、第１３図の選択範囲テーブルの構成にポジ／ネガフラ
グＦｉｘの項を付加した第２１図の選択範囲テーブルを
用いるように構成できる。またこの実施例ではポジ選択
モードとネガ選択モードのそれぞれにおいて１　”と０
″。

０”と−１”からなる２僅の評価値を用い、評価値累積
処理ではポジ選択モードとネガ選択モードとで互いに正
負の極性が異なる評価値”　１　”と“ｌ　　Ｉ　ＩＩ
を累積する構成を示したが、これらの数値が異なる評価
値を用いる構成、ポジ選択モードにおいては第３の実施
例と同様の２値以」二の評価値を用いる構成をとること
は可能である。

以上説明した第４の実施例のパタン照合装置では、ポジ
選択モードとネガ選択モードとにおいて選択範囲に含ま
れるカテゴリ数が少ないモードを指定して評価値累積計
算が行えるため、標準特徴ベクトルの大半の要素値がＯ
である場合など、要素値の大きさが特定の値に集中した
特徴ベクトルを用いる場合に高速パタン照合処理を実行
することができる。

以上の第１から第４の実施例では、いずれも第１図の装
置構成を例示したが、この装置で辞書メモリ１、選択処
理手段２、評価値累積処理手段３、ソート処理手段４を
構成するプロセッサ５および各種メモリ６〜８には、市
販のＬＳＩ等が使用できる。また各手段の間の機能分担
、接続関係ならびに各手段のブロック構成については、
第１図の構成の他に、選択処理手段２のプロセッサ５と
評価値累積処理手段３のプロセッサ５とを共通化する、
あるいは評価値累積処理手段３の２ポートメモリ８を汎
用メモリにするなど、種々の変形した構成が可能である
。

また第１から第４の実施例ではそれぞれ個別のパタン照
合装置を例示したが、例えば第２．第３、第４の実施例
の構成を組み合わせて第１のパタン照合装置を構成する
ことも可能である。

〔発明の効果〕

以−１−説明したように、この発明のパタン照合装置に
よれば、標準特徴ベクトルの各ベクトル要素ごとにカテ
ゴリ名を要素値の大きさ順にソートしてなる辞書を用い
、各ベクトル要素ごとに選択される一部のカテゴリ名に
ついてのみ評価値の累積計算を行うことで、入力特徴ベ
クトルと全カテゴリの標準特徴ベクトルとのベクトル間
距離に相当する評価値累積値が得られるため、入力特徴
ベクトルと全カテゴリの標準特徴ベクトルとの間で全て
のベクトル要素について累積計算を行ってベクトル間距
離を求める従来のパタン照合装置よりも高速にパタン照
合処理を実行することができる。

またこの発明にかかるパタン照合装置は、特徴ベクトル
によるパタン照合処理であれば手書き漢字ＯＣＲに限ら
ず、種々の文字認識装置９画像認識装置、音声認識装置
などに適用でき、これらの装置の処理速度を大幅に向−
１−できる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例の装置構成を示す図、第２図
乃至第８図、第１３図、第１６図、第１８図、第２０図
、第２１図は第１図の装置で用いるテーブルの構成図、
第９図、第１４図、第１７図、第１９図は第１図の装置
における処理を説明する原理図、第１０図、第１１図、
第１２図は第１図の装置における処理のフローチャート
、第１５図は標準偏差を説明するグラフである。 図中、１は辞書メモリ、２は選択処理手段、３は評価値
累積処理手段、４はソート処理手段、５はプロセッサ、
６はプログラムメモリ、７は汎用メモリ、８は２ボート
メモリ、９は入力バス、１０は接続バス、１１は出力バ
ス、１２はアドレスバス、１３はデータバス、１４はプ
ログラムアドレス線、１５はプログラム読み出し線であ
る。 第５図 第６図 第７図 第８図 衆　　　　　　　　　　七１トｈコ４昏呻 第１０図 第１１図 第１２図

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力パタンから生成した入力特徴ベクトルとカテ
   ゴリに対応した標準パタンからあらかじめ生成してある
   標準特徴ベクトルとの間の類似性の大小関係に基づいて
   候補カテゴリを抽出するパタン照合装置において、前記
   標準特徴ベクトルの各ベクトル要素ごとにカテゴリ名を
   要素値の大きさ順にソートしてなる辞書を格納した辞書
   メモリと、入力特徴ベクトルの要素値の大きさにしたが
   って各ベクトル要素ごとに前記辞書メモリから一部のカ
   テゴリ名を選択して読み出す選択処理手段と、この選択
   処理手段によって各ベクトル要素ごとに読み出されるカ
   テゴリ名に基づいてカテゴリ別に評価値を累積する評価
   値累積処理手段と、この評価値累積処理手段から出力さ
   れるカテゴリ別の評価値の累積値の大小関係によって候
   補カテゴリを抽出するソート処理手段とで構成したこと
   を特徴とするパタン照合装置。
2. （２）選択処理手段において各ベクトル要素ごとに辞書
   メモリから選択して読み出すカテゴリ名の選択範囲を、
   入力特徴ベクトルの要素値の大きさとあらかじめ求めた
   各ベクトル要素ごとの要素値の標準偏差との関係に基づ
   いて決定するように、前記辞書メモリおよび前記選択処
   理手段を構成したことを特徴とする特許請求の範囲第（
   １）項記載のパタン照合装置。
3. （３）評価値累積処理手段においてカテゴリ別に累積す
   る評価値を、各ベクトル要素ごとの入力特徴ベクトルの
   要素値と各カテゴリの標準特徴ベクトルの要素値との関
   係に基づいて決定するように、辞書メモリおよび選択処
   理手段および評価値累積処理手段を構成したことを特徴
   とする特許請求の範囲第（１）項記載のパタン照合装置
   。
4. （４）入力特徴ベクトルの要素値に類似した標準特徴ベ
   クトルの要素値を有するカテゴリ名を選択対象としたポ
   ジ選択モードと、入力特徴ベクトルの要素値に類似して
   いない標準特徴ベクトルの要素値のカテゴリ名を選択対
   象としたネガ選択モードとを設け、選択対象となるカテ
   ゴリ数に応じて前記ポジ選択モードかあるいは前記ネガ
   選択モードのいずれか一方を指定して辞書メモリから一
   部のカテゴリ名を選択して読み出すように前記辞書メモ
   リおよび選択処理手段を構成し、前記ポジ選択モードの
   場合と前記ネガ選択モードの場合とに応じて与えられる
   評価値を累積するように評価値累積処理手段を構成した
   ことを特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載のパタ
   ン照合装置。