JPS638884A

JPS638884A - 文字読取装置

Info

Publication number: JPS638884A
Application number: JP61151369A
Authority: JP
Inventors: Akio Sannomiya; 三宮　昭夫
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1986-06-30
Filing date: 1986-06-30
Publication date: 1988-01-14

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】［発明の目的］（産業上の利用分野）この発明は、例えば光学的に読み取った入力パターンを
認識する文字読取装置に関する。

（従来の技術）光学的に文字を読み取る光学的文字読取￥＆置（一般に
ＯＣＲと称する）は従来法のような識別判定論理を使用
して文字認識を行なっている。

すなわち、カテゴリを史、カテゴリ数をＮ、各カテゴリ
の類似度値を５（ｚ）とした時、最大類似度５ｆｆｌａ
Ｘおよび最大類似度とこの最大類似度の次に最も類似し
ている準最大類似度との類似度差ΔＳは次式のようにな
る。

（え）。

Ｓａ＋ａｘ　＝ｍａｘ　　（Ｓ　　、　１＝１−Ｎ）　
　　　・（＋）ｔＬ）　　。

ΔＳ＝Ｓｍａｘ　−ｍａｘ　　（Ｓ　　、　１＝１−Ｎ
＞　・（２）（但し、３　ｗａｘのカテゴリを除く）こ
の時未知パターンｆがカテゴリ吏′であると判定するの
に次式を使用している。

５Ｉｌａｘ≧Ｓ　Ｌ　１　　　　　　　　　　　　　・
（３）ΔＳ　≧ＳＬ２　　　　　　　　　　　　　・・
・（４）ここにおいて、（３）式は類似度の最大（直が
一定の閾値以上であることを示し、（４）式は他のカテ
ゴリとの分離性を示す指標値を示している。

今、同じカテゴリに嵐する多くのパターンの最大類似度
５Ｉｌａ×および類似度差ΔＳの分布状態を調べると、
第５図の（ａ　）、（ｂ）、（ｃ）のようになる。第５
図は縦軸に最大類似度３　ａ＋ａｘを取り、横軸に類似
度差ΔＳを取った図である。図において、（＋）１　、
　（＋＞２　、＜＋）３はカテゴリが正しく認識された
時、すなわち正読時の分布を示し、（２）盲　、（２）
２　、（２）３　、は誤って認識された時、すなわち誤
読時の分布を示すものである。上式（３）、（４）に従
って閾値ＳＬ１．ＳＬ２を定め、この閾値を第５図にあ
てはめると、第５図（ａ）、■において斜線で示す（Ａ
）１部分および（Ａ）２は正しく認識されたにもかかわ
らず誤認識され、読取拒絶（リジェクト）として処理さ
れる。

（発明が解決しようとする問題点）第５図に示すように正読時の分布と誤読時の分布とは明
確に分離されているにもかかわらず、従来の閾値ＳＬ１
．ＳＬ２に従って認識すると、斜線部分で示す（Ａ）＋
　、（Ａ）２部分のように正しく分離して分布している
のに誤認識されてしまうという問題がある。第５図（ａ
）、（ｂ）は説明のために正読と誤読の分布をかなり分
離して示しているが、実際には第５図（Ｃ）に示すよう
に両分布は互いに干渉し合うようになっている。従って
、このような場合には従来のような直線状の閾値設定方
式では正続率を向上することができないという問題があ
る。

この発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、入力パターンを非直線間値ｖ制御により
適確に認識して正読率を向上した文字読取装置を提供す
ることにある。

［発明の構成］（問題点を解決するための手段）上記問題点を解決するため、この発明は、入力パターン
を格納するパターン格納部と、基準パターンを記憶して
いる辞書部と、前記入力パターンの前記基準パターンに
対する類似度を計算し、該類似度から最大類似度、該最
大類似度に対するカテゴリおよび最大類似度と最大類似
度の次に最も類似している準最大類似度との類似度差を
求める計算部と、前記カテゴリに対する最大類似度およ
び類似度差の分布から最大類似度および類似度差のそれ
ぞれの平均値および分散値を含む統計量を求める統計量
計算部と、前記統計量に基づく非直線閾値により未知入
力パターンを識別する識別部とを有することを要旨とす
る。

（作用）この発明の文字読取装置においては、入力パターンの基
準パターンに対する最大類似度、該最大類似度に対する
カテゴリおよび最大類似度と準最大類似度との類似度差
を求め、該カテゴリに対する最大類似度および類似度差
の分布からそれぞれの平均値および分散値を含む統計量
を求め、この統計量に基づく非直線閾値により未知入力
パターンを適確に認識している。

（実施例）以下、図面を用いてこの発明の詳細な説明する第１図はこの発明の一実施例に係る文字読取装置のブロ
ック図であり、第２図は文字読取装置の概略構成を示す
ブロック図である。

まず、第２図を参照して、概略的に構成を説明する。第
２図の文字読取装置は文字パターンを光学的に走査して
読み取り吊子化するスキ１１す部２００を有している。

このスキレナ部２００は光学的に文字パターンを走査す
る走査部１００と、該走査部１００の出力を８子化する
母子化・＃ｉ処理部１１０と、該吊子化・前処理部１１
０の出力からパターンを検出して切り出すパターン検出
・切出５１２０とからなり、このスキャナ部２００で読
み取られた文字入力パターンは辞書部２２０からの基準
パターンと類似度計算部２１０において比較され、基準
パターンに対する類へ度が口出される。類似度計算部２
１０は算出した類似度から最大類似度５Ｉｌｌａ×、最
大類似度３　ｍａｘに対するカテゴリおよび最大類似度
５ＩＩｌａ×と次に最も類似している準最大類似度との
類似度差ΔＳを求めるとともに、該カテゴリに対する最
大類似度Ｓｗａｘおよび類似度差ΔＳの分布からそれぞ
れの平均値および分散値を含む統計量を求め、識別判定
・答編集部２３０に供給している。識別判定・答編集部
２３０はこの統計量に基づく非直線閾値により未知入力
パターンを適確に識別している。なお、この文字読取装
置の全体の動作は制御部２４０により制御されている。

次に、第１図の実施例の文字読取装置の構成を説明する
。第１図において、２０はスキャナ（ＳＣＮ）であり、
このスキャナ２０は前記第２図の走査部１００．ｆｆｉ
子化・前処理部１１０、パターン検出・切出部１２０を
有するスキャナ部２００に対応している。このスキャナ
２０で光学的に走査して読み取った入力パターンはパタ
ーンバッファ（ｆ）１０および正解教示バッファ　（Ａ
ＴＢＬ）１４に供給され、パターンバッファ１０を介し
た入力パターンは類似度計算部（ＳＩＭ）１２および蓄
積部（ｆ　、ＡＴＢＬ）１９に供給されている。

正解教示バッファ１４はパターン＜ｒ＞に対する正解を
与える機能を有している。なお、この文字読取装置は大
別して後述する統計ｒを求める第１の処理と、この第１
の処理において決定された値から入力パターンの識別判
定を行なう第２の処理からなる２つの処理を行なうよう
になっている。

上記蓄積部１９は第１の処理を行なうための入力パター
ンおよび正解を蓄積し、また上記スキャナ２０は第２の
処理において識別すべき未知パターンを入力するために
使用されている。そして、スキャナ２０からの入力パタ
ーンを使用するかまたは蓄積部１９に蓄積されたパター
ンを使用するかの選択制御は本文字読取装置の全体を制
御する制御１ＦＩＩ　（ＣＮＴＬ）　１Ｂからの選択Ｉ
！３８を介して供給される選択信号により行なわれてい
る。制御部１８は第２図の制御部２４０に対応するもの
である。

パターンバッファ１０から出力される入力パターンは類
似度計算部１２において前記辞書部２２０に対応する辞
書部（φ）１１からの基準パターンと比較され、入力パ
ターンの基準パターンに対する類似度値およびそのカテ
ゴリデータが算出され、この類似度値およびカテゴリデ
ータは計算ソート部（ＳＲＴ）１３に供給される。この
動作は辞書部１１の指定カテゴリのすべてについて実施
され、そのすべての結果が計算ソート部１３に供給され
ると、計算ソート部１３は類似度計算部１２から供給さ
れた類似度から最大類似度３　ｉａｘおよび最大類似度
３１ａＸと次に最も類似している準最大類似度との類似
度差ΔＳを算出する。計算ソート部１３はこの算出した
最大類似度Ｓｍａｘ、類似度差ΔＳおよびそのカテゴリ
データ等の情報を統計か計算部（ＳＬＣ）１５および識
別判定部（ＡＳＲＪ）１７に供給する。更に詳細には、
第１の処理を行なっている場合には、制御部１８からの
制御線３９を介した制御信号により計算ソートｉ１３か
らの上記情報は統計囲計算部１５に供給され、また第２
の処理を行なっている場合には、制御部１８からの制御
線３８からのｖ制御信号により計算ソート部１３からの
上記情報は識別判定部１７に供給されるようになってい
る。なお、類似度計算部１２および計算ソート部１３は
第２図の類似度計算部２１０に対応し、識別判定部１７
は第２図の識別判定・谷編集部２３０に対応している。

そして、統計闇討締部１５は、計算ソートｇＢ１３から
供給される最大類似度３ｍａｘ、類似度差ΔＳおよびカ
テゴリデータ等の情報に対して後述する計算を行なっ−
で、各種統計グを求め、各カテゴリに対して正読および
誤読の判定を行ない、且つ統計量を統計量蓄積部（ＳＴ
ＢＬ）１６に蓄積する。統計量蓄積部１６は統計量計算
部１５から供給される情報をカテゴリ別にテーブル化し
て後述するテーブルのように蓄積する。このように各種
統計Ｍが統計量蓄積部１６に蓄積されるまでの動作が第
１の処理である。

また、識別判定部１７は、計算ソート部１３からの最大
類似ｅ、５ＩＩｌａ×、類似度差ΔＳおよびカテゴリデ
ータ等の情報および統計量蓄積部１６に蓄積されている
上記各種統計量を受信し、統計量蓄積部１６からの統計
量情報等に基づく非直線閾値制御に従って計算ソート部
１３から供給される情報の入力パターンを識別し、その
結果を出力信号３７として出力している。このように識
別判定を行なう処理が第２の処理である。

次に、第３図を参照して非直線ｒｓｖｉ制御について説
明する。

今、入力パターンの基準パターンに対する類似度を算出
し、その最大類似度Ｓｍａｘおよび最大類似度Ｓ　ｗａ
ｘと次の最大類似度との類似度差ΔＳの分布状態を図示
した結果、第３図に示すように符号１で示す正続分布と
符号２で示す誤読分布が得られたとする。

この正読分布１における最大類似度３　ｍａｘおよび類
似度差ΔＳの各平均値、すなわち第３図において正読分
布１の中心点Ｃ１に相当する各平均値をそれぞれμ’Ｉ
＋μＣ２とし、誤読分布２における最大類似度３　ｔｉ
ａｘおよび類似度差△Ｓの各平均値、すなわち第３図に
おいて誤読分布２の中心点Ｃ２に相当する各平均値をそ
れぞれμＥｌ、μＥ２とする。なお、これらおよび以下
において添字の「ＣＪは正読を意味し、ｒＥＪは誤読を
意味し「１」は最大類似度３　ｗａｘを意味し、「２」
は類似度差ΔＳを意味する。また、正読分布１および誤
読分布２における最大類似度３　ｗａｘおよび類似度差
ΔＳのＩｆＡ準偏差をそれぞれσＣＩ＋　σＣ２および
σＥ＋、σＥ２とする。この結果、正読分ｔ５１は点Ｃ
＋　　（μＣ１，μＣ２）を中心にσＣ１゜σｃ２．お
よび誤読分布２は点Ｃ２（μ［１，μＥ２）を中心にσ
Ｅｌ、σＥ２をそれぞれ長径および短径とする楕円形で
ある。

第３図に示すように上述した楕円形に分布する正読分布
１と誤読分布２とを明確に分離し、正読分布１に入るも
のを誤読せずに適確に認識するためには、正読分布１と
誤読分布２との間に太い実線下Ｈで示ずように点Ａ＋　
、Ｂ＋　、Ｂ２　、Ａ＋　を結ぶ非直Ｉｓ閾値を設定す
ることが好ましい。この非直線閾値は次式により画定す
ることができる。

Ｓｍａｘ　＜　３１　、（２）　　　　　　　　　　　
　　・＋ｓ＞ΔＳ　　＜５Ｌ２（２）　　　　　　　　
　　　　・・・（６）（３ｎ＋ａｘ−μＥ＋）２＋（Δ
Ｓ−μＥ２）２く（ｘ・σＥｌ　−σＥ　２　）　　　
　・・１７）ＳｌａＸ＜ＳＬ＋”）＝μＥ＋＋ｘ争（７
Ｅ＋　　”・（８）（但し、Ｏ≦Δ＄〈μＥ２） ΔＳ　　＜ｓＬ２”’＝μｔ：　２　＋ｘ　・σＥ２　
−＜９）（但し、０≦５ＩｌａＸ　＜μＥ　Ｉ　　）な
お、式（５）、（６）におけるＳ　Ｌ　１”および５Ｌ
２（２）は最低保障値として与えられるデータである。

上式（５）〜（９）を満たす場合が読取拒否（リジェク
ト）である。そして、そのリジェクトされたパターン数
をＲとし、式（５）〜（９）以外で誤ったパターン数を
Ｅとすると、次式で示す評価関数Ｆが成立する。

Ｆ＝Ｒ＋α・Ｅ　　　　　　　　　　　・・・（ゆこの
式において、αは定数（≧０）である。この評価関数は
リジェクトされるパターン数を表している。従って、こ
の評ｉ関数Ｆが最小になるように非直線閾値を設定すれ
ばよいことになる。このため、この評（ｉ！ｌｉ関数が
最小になるように式（７）〜（９）における変数Ｘ（≧
Ｏ）を決定し、この変数Ｘに対して第３図のように変数
Ｘ　（α）＝鰯となるように非直ｌｉｔ間値が設定され
るのである。従って、このようにリジェクトを最小にし
、評価ｆｉｎを最小にするように非直線閾値を設定する
各式（５）〜〈９）に従って未知入力パターンを識別判
定すればよい。

そして、このように非直線ｖｌＪｌｉｌＩを設定すべく
入力パターンの基準パターンに対する最大類似度３ｍａ
Ｘおよび前記類似度差△Ｓの分布から上述した各統計量
、すなわちμＣ１，μＣ２，μＥ＋、μＥ２、σＣ１，
σｃ２．σＥ＋、σε２等を前記統計醗計算部１５で算
出し、これらを統計量蓄積部１６に！積し、識別判定部
１７において未知入力パターンの識別判定に使用すれば
よいのである。

なお、上記統計量が統計量蓄積部１６に蓄積されるテー
ブル形式は、ｔｉｌ制御部１８により制御できる形式で
あれば特にｉ、ＩＪ限されず自由であるが、例えば次の
ようなテーブル形式であってもよい。なお、このテーブ
ルでび）ｎはパターン数である。

（以下余白）以下、第４図のフローチャートを参照して第１図の文字
読取装置の作用を説明する。

まず、動作モードが第１の処理動作か、蓄積モードかが
チェックされ（ステップ３１０．３２０）、最初は蓄積
モードを実行するステップ３３０に進む。ステップ３３
０では、スキャナ２０で読み取ったパターンをパターン
バッファ１０を介して蓄積部１９に蓄積する。この動作
を蓄積モードが終了するまで行なう（ステップ３４０）
。

スキャナ２０で読み取ったパターンをすべて蓄積部１９
に蓄積し、蓄積モードを終了すると、ステップ４００に
進んで第１の処理動作に入る。

第１の処理動作においては、まず蓄積部１９に蓄積され
たパターンカテゴリをｌ　（１＝１−Ｌ）、このパター
ン数を／／ｎとし、ｕ＝１−Ｌについて次ステツプ４１
０および４４０を実行する。

ステップ４１０は１．１　Ｕ）ｎについてステップ４２
０．４３０を実行する。すなわち、まず蓄積モードで蓄
積部１９に蓄積されている入力パターンをパターンバッ
ファ１０を介して類似度計算部１２に供給しくステップ
４２０）、この類似度計算部１２において辞書部１１か
ら供給される辞１カテゴリ吏−（１−−１−Ｌ）の辞書
パターン（ｊ″φと入力パターンｆとの類似度を算出す
る。

辞書カテゴリ吏−内における最大類似度を５Ｉｌｌａｘ
とし、準最大類似度との類似度差を△Ｓとし、最大類似
度Ｓ　ｎ＋ａｘが吏＝吏′の時は正読とし、吏≠髪−の
時は誤読として、これらのデータを統計侶計算部１５に
蓄積する（ステップ４３０）。

統計団計算部１５は、これらのデータから前記第３図で
説明したように正続時の最大類似度５ＩＩｌａＸおよび
類似度差ΔＳの平均値および標準偏差、すなわちμｃ１
．σＣＩ＋μｃ２．σＣ２を口出するとともに、誤読時
の最大類似度３　ｍａｘおよび類似度差ΔＳの平均値お
よび標準偏差、すなわちμＥ１．σＥ＋、μＥ　ｊ、σ
Ｅ２をσ出し、上述したテーブル形式で統計伝蓄積部１
６に蓄積しくステップ４４０）、第１の処理を終了する
。

第１の処理が終了すると、ステップ５００以降の第２の
処ＥＪ！動作に進む。

第２の処理では、まずパターンバッファ１０への入力パ
ターンを蓄積部１９からスキャナ２０に切り換え、スキ
１７す２０で読み取った未知入力パターンを受信するよ
うに制御する（ステップ５００）。

スキャナ２０で読み取った未知入力パターンをパターン
バッファ１０を介して類似度計算部１２に供給し、この
パターンｆを辞書部１１から供給される辞書カテゴリ吏
′（愛′＝１−Ｌ）の辞書パターンＣ１’）φとの類似
度を口出する。この類似度は計算ソート部１３に供給さ
れ、この計算ソート部１３に４３いて最大類似度Ｓｍａ
ｘ、類似度差ΔＳおよび最大類似度５ｆｆｌａｘのカテ
ゴリが求められ、識別判定部１７に供給される（ステッ
プ５２０）。

識別判定部１゛７は、上述したように第１の処理動作で
求められ統計団蓄積部１６に蓄積されているカテゴリデ
ータに基づき、且つ上述した式（５）〜（９）に従って
設定される非直線閾値によって計算ソート部１３からの
データを識別判定する。そして、式（５）〜（９）の条
件に該当しない場合には、計算ソート部１３から供給さ
れた最大類似度Ｓｍａｘのカテゴリが正解として識別判
定部１７から出力され、式（５）〜（９）の条件に該当
する場合には、リジェクトとして識別判定部１７から出
力される（ステップ５３０）。次のパターンがある場合
には、ステップ５１０を繰返す（ステップ５４０）。

また、上記処理動作における蓄積モードにおいて蓄積部
１９に未知パターンを蓄積し、これを蓄積モード終了後
の第１の処理動作の実施において統計ｅｉ積部１６に格
納して統計量を更新することができる。

なお、上記第１の処理動作は辞ＭＨ計時におけるシミュ
レーションに相当し、第２の処理動作はＯＣＲ実使用時
に相当するものと考えられる。また、第１図においては
、統計量計算部１５および蓄積部１９を制御部１８の制
御により動作するように説明してい・るが、統計Ｇ蓄積
部１６において上述したテーブルを作成するには必ずし
も同一制御下で動作しなくてもよい。

［発明の効果コ以上説明したように、この発明によれば、入力パターン
の基準パターンに対する最大類似度、該最大類似度に対
するカテゴリおよび最大類似度と準類似度との類似度差
を求め、該カテゴリに対する最大類似度および類似度差
の分布からそれぞれの平均値および分散値を含む統計量
を求め、この統計量に基づく非直線閾値により入力パタ
ーンをＷｌ　ｎしているので、入力パターンは適確に識
別判定され、正続率を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例に係る文字読取装置のブロ
ック図、第２図は文字読取装置の概略構成図、第３図は
第１図の実施例における非直線量値制御を説明するため
の最大類似度と類似度差の分布を示す図、第４図は第１
図の文字読取装置の作用を示すフローチャート、第５図
は従来の文字読取装置における閾１直設定方式を説明す
るための最大類似度と類似度差の分布を示す図である。１１・・・辞書部１２・・・類似度計算部１３・・・計算ソート部１５・・・統計量計算部１６・・・統計量蓄積部１７・・・識別判定部１８・・・制御部１９・・・蓄積部２０・・・スキャナ

Claims

【特許請求の範囲】

入力パターンを格納するパターン格納部と、基準パター
ンを記憶している辞書部と、前記入力パターンの前記基
準パターンに対する類似度を計算し、該類似度から最大
類似度、該最大類似度に対するカテゴリおよび最大類似
度と最大類似度の次に最も類似している準最大類似度と
の類似度差を求める計算部と、前記カテゴリに対する最
大類似度および類似度差の分布から最大類似度および類
似度差のそれぞれの平均値および分散値を含む統計量を
求める統計量計算部と、前記統計量に基づく非直線閾値
により未知入力パターンを識別する識別部とを有するこ
とを特徴とする文字読取装置。