JPH0156432B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の技術分野］ 本発明は、文字、音声、図形等の複数種のパタ
ーン認識を実現するパターン認識方式に関する。

［発明の技術的背景とその問題点］ 近年、パターン認識技術は、データ処理の基礎
技術として、急速に発展しており、パターン認識
対象の適用範囲を拡大している。一般的に、パタ
ーン認識技術では、認識対象パターンに対する特
徴の最適化処理及び各種のパターン処理（例えば
前処理、正規化、標本化等の処理）が重要な要素
となる。

ところで、認識対象のパターンの種類を、文
字、図形、音声等のように個別に限定しない高度
のパターン認識が、パターン認識技術の重要な目
標の一つである。

［発明の目的］ 本発明の目的は、簡単な構成で、文字、図形、
音声等の複数種のパターンを確実に認識できる高
度のパターン認識システムを構成できるパターン
認識方式を提供することにある。

［発明の概要］ 本発明は、パターン認識処理に対して知識情報
処理を適用して、各種のパターン認識処理に必要
なパターン処理を最適化するような構成を有す
る。認識対象の入力パターンは、整合処理手段に
よりパターンの種類が決定される。入力パターン
は、認識処理に必要な各種のパターン処理がなさ
れる。このとき、上記のように決定されたパター
ンの種類により、各種のパターン処理が最適化さ
れるような知識情報が知識情報メモリ手段から出
力される。そして、最適のパターン処理の後に得
られたパターンの認識処理が実行されるように構
成されている。

このような構成により、入力パターンの種類に
限定されることなく、各入力パターンに応じたパ
ターン処理を確実に行なうことができる。

［発明の実施例］ 以下図面を参照して本発明の一実施例を説明す
る。第１図は本発明の一実施例に係わるパターン
認識システムの基本的構成を示すブロツク図であ
る。第１図において、整合回路１０は、入力パタ
ーン（ベクトルｆ）と予め用意された標準パター
ン（ベクトルΦ）との整合処理（例えば複合類似
度法処理）を実行し、入力パターンのカテゴリを
決定する。標準パターンは、文字、図形、音声等
に対応する各種の標準パターンからなり、予め標
準パターンメモリ１１に格納されている。識別回
路１２は、整合回路１０で決定されたカテゴリの
パターンに対して、識別に必要なパラメータに基
づいて識別処理を行なう。このパラメータは、予
めパラメータメモリ１３に記憶されている。

第２図は、上記のような基本的回路に基づいて
構成されるパターン認識システムの具体的回路で
ある。第２図において、複数のパターン処理回路
２０―１〜２０―ｎは、入力パターンに対してパ
ターン認識処理に必要な各種のパターン処理（量
子化、ノイズ、検切、正規化、標本化等の処理）
をそれぞれ実行する回路である。知識回路２１―
１〜２１―ｎは、各パターン処理回路２０―１〜
２０―ｎが識別回路１２の識別結果に基づいて、
最適なパターン処理を行なうために必要な各知識
情報をそれぞれ予め記憶しているメモリ群を含む
回路である。さらに、辞書２２―１〜２２―ｎ
は、整合回路１０の整合処理に必要な各種の標準
パターンをそれぞれ予め記憶しているメモリ群で
ある。パラメータメモリ２３―１〜２３―ｎは、
識別回路１２が識別処理に必要な各種のパラメー
タをそれぞれ予め記憶している。また、２４〜２
７はそれぞれバスである。

上記のような構成のパターン認識システムにお
いて、一実施例に係わる動作を説明する。先ず、
第１図を参照してパターン認識処理の基本的動作
を説明する。文字、図形、音声等のいずれかに属
する入力パターンが、整合回路１０に出力された
とする。整合回路１０では、予め用意された標準
パターンとの整合処理により、入力パターンのカ
テゴリを決定する。即ち、整合回路１０は、類似
度値Ｓの高いカテゴリのパターンを識別回路１２
に出力する。このとき、類似度値Ｓは、入力パタ
ーンベクトルｆ及び標準パターンベクトルΦの内
積から求められる。即ち、下記式(1)が成立する。

S²＝（ｆ、Φ）²……(1) そして、識別回路１２は、予め用意されたパラ
メータに基づいて、類似度値の高いパターンから
例えば文字パターンに属する識別結果パターン
（ベクトルλ）を出力することになる。

次に、第２図を参照して、具体的な動作を説明
する。先ず、入力パターンデータ（未知のパター
ンベクトルf₁）がパターン処理回路２０―１に出
力されたとする。ここで、パターン処理回路２０
―１は、入力パターンデータである画像信号に対
して、所定のレベルで量子化処理を行なう回路あ
る。量子化された入力パターンは、バス２６を通
じて整合回路１０に与えられる。整合回路１０で
は、量子化用の辞書２２―１に格納された標準パ
ターンと上記入力パターンとの整合処理が実行さ
れる。整合回路１０からは、上記のような類似度
値を含む整合結果（入力パターンのカテゴリ）が
識別回路１２に出力される。識別回路１２では、
量子化用のパラメータメモリ２３―１に格納され
たパラメータに基づいて、入力パターンに対する
識別処理が実行される。

識別回路１２から識別結果が出力されると、量
子化用の知識回路２１―１は、その識別結果に基
づいて量子化されたパターンの種類を判定し、そ
のパターンの種類に応じた最適な量子化処理を行
なうために必要な情報（即ち量子化に必要なレベ
ル値等）をパターン処理回路２０―１に出力す
る。これにより、パターン処理回路２０―１は、
カテゴリが決定された入力パターンに対して最適
な量子化処理を実行して、次のパターン処理回路
２０―２である例えばノイズ処理回路に出力す
る。パターン処理回路２０―２は、ノイズ処理を
実行し、その処理結果を整合回路１０に出力す
る。整合回路１０では、ノイズ処理用の辞書２２
―２に格納された標準パターンに基づいて、整合
処理が行われる。そして、識別回路１２から整合
結果に基づく識別結果が出力されると、ノイズ処
理用の知識回路２１―２は最適なノイズ処理に必
要な情報をパターン処理回路２０―２に出力す
る。これにより、パターン処理回路２０―２は、
最適なノイズ処理を実行した後のパターンを次の
パターン処理回路２０―３に出力する。

以下同様にして、各パターン処理回路２０―３
〜２０―ｎにより、例えば検切処理、正規化処
理、標本化処理等の各処理が最適に実行される。
このようにして、最適な各パターン処理が行われ
た後に得られる入力パターンに対して、最終的な
識別処理が実行されて、認識結果を得ることがで
きる。

［発明の効果］ 以上詳述したように本発明によれば、各種の入
力パターンに対して、予め用意された知識情報を
利用してパターン認識処理に必要な各パターン処
理を実行することができる。これにより、簡単な
構成で、認識対象のパターンの種類を限定されな
い広範囲のパターンを確実に認識できるパターン
認識システムを実現できるものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係わるパターン認
識システムの基本的構成を示すブロツク図、第２
図は同実施例の具体的構成を示すブロツク図であ
る。 １０……整合回路、１１……標準パターンメモ
リ、１２……識別回路、１３……パラメータメ
リ、２１―１〜２１〜ｎ…知識回路。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 認識対象の入力パターンに対して予め用意し
   た標準パターンとの整合処理により上記入力パタ
   ーンの種類を判定する整合処理手段と、この整合
   処理手段の判定結果に基づいて上記入力パターン
   を識別する識別手段と、上記入力パターンの認識
   処理に必要な各種のパターン処理を行なう複数の
   パターン処理手段と、上記識別手段の識別結果に
   基づいて上記各パターン処理手段が上記入力パタ
   ーンに対して最適なパターン処理を実行するため
   の各知識情報を予め記憶している知識情報記憶手
   段とを具備し、この知識情報記憶手段の知識情報
   に基づいて得られる上記各パターン処理手段の処
   理結果が上記整合処理手段に出力されるように構
   成されたことを特徴とするパターン認識方式。