JPH02171876A - パターン認識処理方式 - Google Patents
パターン認識処理方式Info
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- JPH02171876A JPH02171876A JP63325432A JP32543288A JPH02171876A JP H02171876 A JPH02171876 A JP H02171876A JP 63325432 A JP63325432 A JP 63325432A JP 32543288 A JP32543288 A JP 32543288A JP H02171876 A JPH02171876 A JP H02171876A
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（１）発明の属する技術分野
本発明は１文字や音声などのパターン認識技術において
、認識できなかった入力パターンの情報をオペレータが
訂正する情報を基にして、識別結果の訂正規則を生成し
１以後、同種の人カバターンの認識を可能にするパター
ン認識処理方式に関するものである。
、認識できなかった入力パターンの情報をオペレータが
訂正する情報を基にして、識別結果の訂正規則を生成し
１以後、同種の人カバターンの認識を可能にするパター
ン認識処理方式に関するものである。
（２）従来技術
従来のこの種のパターン認識処理方式は（イ）特願昭６
１２１９８２９号「認識辞書即時登録方式」のように識
別結果に含まれるリジェクトやエラーについてのパター
ンの候′４ｉＩｉカテゴリの系列、およびそれらの類似
情弗とオペレータが訂正した情報とを基に人カバターン
の特徴から導出される識別用特徴を識別辞書に登録して
、登録後、同種の人カバターンの認識を可能にする方法
。
１２１９８２９号「認識辞書即時登録方式」のように識
別結果に含まれるリジェクトやエラーについてのパター
ンの候′４ｉＩｉカテゴリの系列、およびそれらの類似
情弗とオペレータが訂正した情報とを基に人カバターン
の特徴から導出される識別用特徴を識別辞書に登録して
、登録後、同種の人カバターンの認識を可能にする方法
。
（ロ）特願昭６３−１６９６６４号の「パターン認識後
処理方式」のように識別結果に含まれるリン４瓜り１や
エラーについてのパターンの候補カテゴリの系列と、オ
ペレータが訂正のために人力したカテゴリ情報とを基に
識別結果の訂正規則を求め、規則生成後、同種の人カバ
ターンの読み取りを可能にする方法、などがある。
処理方式」のように識別結果に含まれるリン４瓜り１や
エラーについてのパターンの候補カテゴリの系列と、オ
ペレータが訂正のために人力したカテゴリ情報とを基に
識別結果の訂正規則を求め、規則生成後、同種の人カバ
ターンの読み取りを可能にする方法、などがある。
しかし、 （イ）の方式では■リジェクトやエラーのパ
ターンが生しるごとに、そのパターンの特徴を保持して
おく必要があること、■識別辞書内に新たな識別用特徴
を格納する領域が必要なこと■識別用特徴を登録するた
めの制御いや識別についての性能と識別速度とを確保す
るための識別制御３１が？、［になる。そのため、この
方式を用いた文字読取装置は高価になるという欠点があ
る。一方。
ターンが生しるごとに、そのパターンの特徴を保持して
おく必要があること、■識別辞書内に新たな識別用特徴
を格納する領域が必要なこと■識別用特徴を登録するた
めの制御いや識別についての性能と識別速度とを確保す
るための識別制御３１が？、［になる。そのため、この
方式を用いた文字読取装置は高価になるという欠点があ
る。一方。
（ロ）の方式では候補カテゴリや類似情報についての性
質、および識別辞書のもつ性質を十分に活用してないた
め、変形の大きいパターンが多数混入する場合の読み取
りがむずかしいことや５ （イ）の方式で識別辞書に１
ｕｌ１時登録が行われた場合などにくらべてきめ細かく
対応することができず、その効果を十分に発揮できない
という欠点がある。
質、および識別辞書のもつ性質を十分に活用してないた
め、変形の大きいパターンが多数混入する場合の読み取
りがむずかしいことや５ （イ）の方式で識別辞書に１
ｕｌ１時登録が行われた場合などにくらべてきめ細かく
対応することができず、その効果を十分に発揮できない
という欠点がある。
（３）発明の目的
本発明は、パターン認識装置において、リジェクトやエ
ラーをオペレータが訂正した情報と識別結果と識別辞書
のカテゴリ間の類似情報とからパターン訂正規則を生成
し、実時間でより性能のよいパターン認識処理方式を提
供することにある。
ラーをオペレータが訂正した情報と識別結果と識別辞書
のカテゴリ間の類似情報とからパターン訂正規則を生成
し、実時間でより性能のよいパターン認識処理方式を提
供することにある。
（４）発明の構成
（４−１）発明の特徴と従来の技術との差異本発明は上
記の目的を達成Ｖるため、認識できなかったパターンを
オペレータが訂正する情報と識別結果の候補カテゴリと
その類似情報（距離など）と、更には識別辞書内のカテ
ゴリ間のＷｉ似情報とから特徴空間におけるパターンの
分布を予測し、他のカテゴリの認識に影響を与えないよ
うに候補カテゴリと類（以情報の値とを含む識別結果の
訂正規則を複数個生成し５識別辞書から大きく変形した
パターンや識別辞書に存在しないカテゴリのパターンを
も認識できるようにして１即時により性能のよいパター
ン認識を提供するものである。
記の目的を達成Ｖるため、認識できなかったパターンを
オペレータが訂正する情報と識別結果の候補カテゴリと
その類似情報（距離など）と、更には識別辞書内のカテ
ゴリ間のＷｉ似情報とから特徴空間におけるパターンの
分布を予測し、他のカテゴリの認識に影響を与えないよ
うに候補カテゴリと類（以情報の値とを含む識別結果の
訂正規則を複数個生成し５識別辞書から大きく変形した
パターンや識別辞書に存在しないカテゴリのパターンを
も認識できるようにして１即時により性能のよいパター
ン認識を提供するものである。
従来の技術との差異は、識別できなかった人カバターン
に対するオペレータの訂正情報と人カバターンの候補カ
テゴリとその類似情報と更には候補カテゴリ間の類（以
情報とを含めた情報から入力パターンのカテゴリを推定
し、類似カテゴリに影響を与えないように識別結果の訂
正規則を生成して。
に対するオペレータの訂正情報と人カバターンの候補カ
テゴリとその類似情報と更には候補カテゴリ間の類（以
情報とを含めた情報から入力パターンのカテゴリを推定
し、類似カテゴリに影響を与えないように識別結果の訂
正規則を生成して。
以後の入力パターンの認識を行うことにある。
（／１−２）実施例［１）
以下１本発明の一実施例について図を用いて説明する。
第６図は従来のパターン認識装置の構成である。１はパ
ターン入力部５２は前処理部、３は特徴抽出部、４は識
別部、４１は識別辞書、５は後処理部、６は操作部、７
は認識結果出力部、８はオペレータ修正部である。第１
図は本発明で対象とするパターン認識処理方式を含むパ
ターン認Ａｇ１ｉ装置の構成である。図中の記号１ない
し８は第６図に対応し、５１は訂正処理部、５２は訂正
規則格納部、６１は履歴情報格納部、６２は訂正規則生
成処理部である。なお、第１図において、５１．５２，
６１．．６２の部分が第６図に図示した従来のものに追
加した部分である。
ターン入力部５２は前処理部、３は特徴抽出部、４は識
別部、４１は識別辞書、５は後処理部、６は操作部、７
は認識結果出力部、８はオペレータ修正部である。第１
図は本発明で対象とするパターン認識処理方式を含むパ
ターン認Ａｇ１ｉ装置の構成である。図中の記号１ない
し８は第６図に対応し、５１は訂正処理部、５２は訂正
規則格納部、６１は履歴情報格納部、６２は訂正規則生
成処理部である。なお、第１図において、５１．５２，
６１．．６２の部分が第６図に図示した従来のものに追
加した部分である。
本装置の動作は、まず、パターン人力部１より入力され
たパターンが、従来公知の如く、前処理部２．特徴抽出
部３．識別部４．後処理部５０順に各処理を経て認識さ
れる。
たパターンが、従来公知の如く、前処理部２．特徴抽出
部３．識別部４．後処理部５０順に各処理を経て認識さ
れる。
本発明の場合、識別結果は後処理部５の訂正処理部５１
において、訂正規則格納部５２の訂正規則と照合され１
条件に合致したものが認識結果として操作部６に転送さ
れる。操作部６では入力パターンが正しく認識されてい
る場合には、認識結果の情報（候補カテゴリ、候補カテ
ゴリの類似情報）をそのまま履歴情報格納部６１に格納
し、エラーやリジェクトしている場合にはオペレータ修
正部８からの指示により正しいカテゴリに修正した情報
とともに１認識結果の情報をも履歴情報格納部６１に登
録する。訂正規則生成処理部６２では、オペレータ修正
部８からオペレータが修正情報を入力するごとに自動的
に、あるいは一定の指示があるごとに履歴情報格納部６
１を参照して訂正規則を生成し、その結果を訂正規則格
納部５２に登録する。
において、訂正規則格納部５２の訂正規則と照合され１
条件に合致したものが認識結果として操作部６に転送さ
れる。操作部６では入力パターンが正しく認識されてい
る場合には、認識結果の情報（候補カテゴリ、候補カテ
ゴリの類似情報）をそのまま履歴情報格納部６１に格納
し、エラーやリジェクトしている場合にはオペレータ修
正部８からの指示により正しいカテゴリに修正した情報
とともに１認識結果の情報をも履歴情報格納部６１に登
録する。訂正規則生成処理部６２では、オペレータ修正
部８からオペレータが修正情報を入力するごとに自動的
に、あるいは一定の指示があるごとに履歴情報格納部６
１を参照して訂正規則を生成し、その結果を訂正規則格
納部５２に登録する。
訂正規則格納部５２の訂正規則は第２図に示すような構
成に成っており７識別結果と照合をとる識別結果テーブ
ルと、その条件を示す距離の許容範囲値テーブルとから
成っている６訂正規則を通用する訂正処理部５１では１
人カバターンの候補カテゴリＸ、Ｙ、Ｚ・・・・・・と
、その類似情報（距離値）χ、ｙ、ｚ・・・・・・とが
訂正規則の条件に合致するか否かを調べ１合致する場合
には識別結果を自動的に訂正し、訂正したカテゴリを認
識結果として操作部６へ出力する。すなわち２識別結果
Ｘ５Ｙ、Ｚが訂正規則の候補カテゴＩＪＡＢｃと一致し
、かつその距離値ｘ、ｙ、ｚが訂正条件における距離の
許容範囲 （ａ−α＜ｘ＜ａ＋α）。
成に成っており７識別結果と照合をとる識別結果テーブ
ルと、その条件を示す距離の許容範囲値テーブルとから
成っている６訂正規則を通用する訂正処理部５１では１
人カバターンの候補カテゴリＸ、Ｙ、Ｚ・・・・・・と
、その類似情報（距離値）χ、ｙ、ｚ・・・・・・とが
訂正規則の条件に合致するか否かを調べ１合致する場合
には識別結果を自動的に訂正し、訂正したカテゴリを認
識結果として操作部６へ出力する。すなわち２識別結果
Ｘ５Ｙ、Ｚが訂正規則の候補カテゴＩＪＡＢｃと一致し
、かつその距離値ｘ、ｙ、ｚが訂正条件における距離の
許容範囲 （ａ−α＜ｘ＜ａ＋α）。
（ｂ−β＜ｙ＜ｂ＋β）
（Ｃ−γ＜ｚ＜ｃ＋７）
に合致すれば、過去の訂正結果において第２図図示の如
くカテゴリ °Ｄ“ として登録されているカテゴリ
Ｄ′をそのときの認識結果として出力する。
くカテゴリ °Ｄ“ として登録されているカテゴリ
Ｄ′をそのときの認識結果として出力する。
履歴情報格納部６１は、第３図に示すような構成になっ
ており、（ｉ）訂正や修正などの処理種別テーブル、（
ｉｉ）認識結果のカテゴリのチーフル、 （ｉｉ）お
よび候補カテゴリと候補カテゴリの類似情報（ここでは
類似の度合いを距離値で示す）のテーブルから成ってい
る。この中での処理種別テーブルには識別結果をそのま
ま出力した場合■と訂正規則に基づいて訂正結果を出力
した場合■とオペレータの修正結果を出力した場合■と
の各情報が格納される。認識結果のカテゴリテーブルに
は認識結果として出ノＪされたカテゴリ（サブカテゴリ
の区別を含む）の種別が格納される。当該認識結果のカ
テゴリテーブルには修正された正解カテゴリおよび識別
結果を判定したカテゴリが格納されている。候補カテゴ
リテーブルとその類似情報テーブルとには、それぞれの
識別結果候補となったものの候補カテゴリとその’Ｉ（
Ｕ文情報とが格納される。
ており、（ｉ）訂正や修正などの処理種別テーブル、（
ｉｉ）認識結果のカテゴリのチーフル、 （ｉｉ）お
よび候補カテゴリと候補カテゴリの類似情報（ここでは
類似の度合いを距離値で示す）のテーブルから成ってい
る。この中での処理種別テーブルには識別結果をそのま
ま出力した場合■と訂正規則に基づいて訂正結果を出力
した場合■とオペレータの修正結果を出力した場合■と
の各情報が格納される。認識結果のカテゴリテーブルに
は認識結果として出ノＪされたカテゴリ（サブカテゴリ
の区別を含む）の種別が格納される。当該認識結果のカ
テゴリテーブルには修正された正解カテゴリおよび識別
結果を判定したカテゴリが格納されている。候補カテゴ
リテーブルとその類似情報テーブルとには、それぞれの
識別結果候補となったものの候補カテゴリとその’Ｉ（
Ｕ文情報とが格納される。
訂正規則生成処理部６２では２第４図に示す処理フロー
に基づいて処理が行われる。即ち、処理４−■において
識別結果が入力されたとき、処理４−■において第２図
に示す訂正規則に示す訂正条件に一致するか否かが調べ
られる。上記説明においてカテゴリ ′Ｄ”を出力した
如く一致すれば処理４−■において訂正結果としてＤ′
を出力する。処理４−■において不一致の場合には直ち
に処理４−■に進み第３図図示の如く履歴情報に書き込
む。
に基づいて処理が行われる。即ち、処理４−■において
識別結果が入力されたとき、処理４−■において第２図
に示す訂正規則に示す訂正条件に一致するか否かが調べ
られる。上記説明においてカテゴリ ′Ｄ”を出力した
如く一致すれば処理４−■において訂正結果としてＤ′
を出力する。処理４−■において不一致の場合には直ち
に処理４−■に進み第３図図示の如く履歴情報に書き込
む。
処理４−■はオペレータによる修正が行われたか否かを
調べ、ＮＯであれば直ちに処理４−■に進んでＥＮＤと
なる。ＹＥＳであれば５処理４−■において当該修正結
果を第３図図示の如く履歴情報に書き込む、そして処理
４−■において履歴情報が調査される。当該オペレータ
によって修正されたカテゴリが“Ｄｏであるとしかつ修
正される前の候補カテゴリがＡ゛と”Ｂｏと“Ｃｏとで
あったとすると２第３図図示の（今第３図回示の入力パ
ターンの通番「３」に相当する欄が存在していないもの
として説明する）（ｉ）履歴情報格納部において候補カ
テゴリとして“Ａ′と“Ｂと“Ｃｏとの３者が挙がって
いる通番のものと（１１）認識結果において“Ｄｏが記
述されている通番のものとを抽出する。即ち第３図図示
の例では１通番ｒｌ、、ｒ２Ｊ、ｒ４」のものが抽出さ
れる。そして、この３者の通番のものの距離を勘案して
、第２図図示の訂正規則における項番「１」における距
離の許容範囲値α、β、Ｔが定められることになる。
調べ、ＮＯであれば直ちに処理４−■に進んでＥＮＤと
なる。ＹＥＳであれば５処理４−■において当該修正結
果を第３図図示の如く履歴情報に書き込む、そして処理
４−■において履歴情報が調査される。当該オペレータ
によって修正されたカテゴリが“Ｄｏであるとしかつ修
正される前の候補カテゴリがＡ゛と”Ｂｏと“Ｃｏとで
あったとすると２第３図図示の（今第３図回示の入力パ
ターンの通番「３」に相当する欄が存在していないもの
として説明する）（ｉ）履歴情報格納部において候補カ
テゴリとして“Ａ′と“Ｂと“Ｃｏとの３者が挙がって
いる通番のものと（１１）認識結果において“Ｄｏが記
述されている通番のものとを抽出する。即ち第３図図示
の例では１通番ｒｌ、、ｒ２Ｊ、ｒ４」のものが抽出さ
れる。そして、この３者の通番のものの距離を勘案して
、第２図図示の訂正規則における項番「１」における距
離の許容範囲値α、β、Ｔが定められることになる。
次に処理４−■において入力パターンのエラーやリジェ
クトがどの原因によるものか（識別結果によるものか、
訂正規則によるものか）を調べ識別結果による場合には
新たな訂正規則を生成しく４−［相］）、訂正規則によ
る場合には過去の訂正規則を修正したり、新たな訂正規
則を追加する（４−■）。
クトがどの原因によるものか（識別結果によるものか、
訂正規則によるものか）を調べ識別結果による場合には
新たな訂正規則を生成しく４−［相］）、訂正規則によ
る場合には過去の訂正規則を修正したり、新たな訂正規
則を追加する（４−■）。
第５図（ａ）は第３図図示の人カバターンの通番「３」
の場合に対応する説明図を示している。
の場合に対応する説明図を示している。
当該式カバターンの通番「３」の場合には、候補カテゴ
リがＡ、Ｂ、Ｃの３個であったとして夫々の候補カテゴ
リに対応する距離が夫々ａ、 ｂ、 ｃであったと
し、このときにオペレータが修正を行い候補カテゴリＤ
が認識結果として出力され、第２図図示の訂正規則にお
ける項番ｒｌＪの如く規則が登録された場合に対応して
いる。
リがＡ、Ｂ、Ｃの３個であったとして夫々の候補カテゴ
リに対応する距離が夫々ａ、 ｂ、 ｃであったと
し、このときにオペレータが修正を行い候補カテゴリＤ
が認識結果として出力され、第２図図示の訂正規則にお
ける項番ｒｌＪの如く規則が登録された場合に対応して
いる。
第５図（ａ）において、候補カテゴリＡ Ｂ。
Ｃが夫々図示の位置関係にあるとして、（１）候補カテ
ゴリＡから距離（ａ＋α）と距離（ａ−α）との範囲内
にあり、（ｉｉ）候補カテゴリＢから距、１（ｂ＋β）
と距離（ｂ−β）との範囲内にあり（ｉｊ ）候補カテ
ゴリＣから距離（ｃ＋γ）と距離（ｃ−ｒ）の範囲内に
ある範囲が図示斜線の領域５１１として示されており、
オペレータにより修正された上記候補カテゴＩＪ Ｄは
当該斜線の領域５１１内にある。
ゴリＡから距離（ａ＋α）と距離（ａ−α）との範囲内
にあり、（ｉｉ）候補カテゴリＢから距、１（ｂ＋β）
と距離（ｂ−β）との範囲内にあり（ｉｊ ）候補カテ
ゴリＣから距離（ｃ＋γ）と距離（ｃ−ｒ）の範囲内に
ある範囲が図示斜線の領域５１１として示されており、
オペレータにより修正された上記候補カテゴＩＪ Ｄは
当該斜線の領域５１１内にある。
第５図（ａ）の例の場合には、（ｉ）明らかにカテゴリ
“Ａ′であるとみなされる範囲（第５図（ａ）におい
てＡ点を囲む白抜きの円の中）は。
“Ａ′であるとみなされる範囲（第５図（ａ）におい
てＡ点を囲む白抜きの円の中）は。
第３図図示の通番ｒｌ、における距離から、距Ａ１「４
」の範囲内であり、かつ第５図（ａ）における点りの位
Ｎ（実際には真にその位置か否かは未定）は゛点Ａから
距離ａにあることから（ａ）点Ａから距離ａの範囲内で
は明らかにカテゴリ “Ａ であるとされ。
」の範囲内であり、かつ第５図（ａ）における点りの位
Ｎ（実際には真にその位置か否かは未定）は゛点Ａから
距離ａにあることから（ａ）点Ａから距離ａの範囲内で
は明らかにカテゴリ “Ａ であるとされ。
（ｂ）点Ａからの距離が
４＋
範囲内であってかつ距離４よりも大である範囲は、カテ
ゴリが′Ａ°であるか否かは明確でない範囲とされる。
ゴリが′Ａ°であるか否かは明確でない範囲とされる。
勿論カテゴリ ′Ｂ°や“Ｃ゛からも同様なチエツクが
行われることとなる。
行われることとなる。
（４−３）実施例［２］
訂正規則に用いるカテゴリとして実施例（１）では第５
図（ａ）に示すように単純に距離値の近いＡ、Ｂ、Ｃを
選んで用いた。しかし、第５図（ａ）図示の場合には、
“Ｄｏの存在する可能性のある範囲を示すハンチング
域の面積がＪト所望に大きい。このため当該実施例では
第５図（ｂ）に示すようにする。即ち予め識別辞書にお
けるカテゴリ間の距離情報を抽出しておいて、訂正規則
生成処理部６２に格納しておき５人カバターンの識別結
果における候補カテゴリの中で、入力パターンに対して
は距＃値が近くて、しかも当該候補カテゴリ相互の間で
は距離値の遠いものを使用するようにする。このように
訂正規則に用いるカテゴリを選択することによって、訂
正の対象となるカテゴリの存在領域５１１は第５図（ｂ
）図示の場合のように限定することができエラーやリジ
ェクトを精度よく訂正することができる。
図（ａ）に示すように単純に距離値の近いＡ、Ｂ、Ｃを
選んで用いた。しかし、第５図（ａ）図示の場合には、
“Ｄｏの存在する可能性のある範囲を示すハンチング
域の面積がＪト所望に大きい。このため当該実施例では
第５図（ｂ）に示すようにする。即ち予め識別辞書にお
けるカテゴリ間の距離情報を抽出しておいて、訂正規則
生成処理部６２に格納しておき５人カバターンの識別結
果における候補カテゴリの中で、入力パターンに対して
は距＃値が近くて、しかも当該候補カテゴリ相互の間で
は距離値の遠いものを使用するようにする。このように
訂正規則に用いるカテゴリを選択することによって、訂
正の対象となるカテゴリの存在領域５１１は第５図（ｂ
）図示の場合のように限定することができエラーやリジ
ェクトを精度よく訂正することができる。
この認識処理方式の構成において、Ｈ層情報格納部６１
内の履歴情報や訂正規則格納部５２の規則の数は認識パ
ターンの増加につれて増加するが。
内の履歴情報や訂正規則格納部５２の規則の数は認識パ
ターンの増加につれて増加するが。
訂正に使用されたカテゴリや自動訂正に使用された訂正
規則を履歴として記録しておき、使用頻度の小さいもの
や、最後に通用されてから長期間利用されないカテゴリ
や規則は訂正規則から除去するなどにより２情報格納領
域を一定範囲のサイズに抑えることができる。また１本
文中の実施例（１）では識別結果の候補カテゴリは距離
値の近い３個を用いて説明したが、原理的には何個とっ
ても同様である。
規則を履歴として記録しておき、使用頻度の小さいもの
や、最後に通用されてから長期間利用されないカテゴリ
や規則は訂正規則から除去するなどにより２情報格納領
域を一定範囲のサイズに抑えることができる。また１本
文中の実施例（１）では識別結果の候補カテゴリは距離
値の近い３個を用いて説明したが、原理的には何個とっ
ても同様である。
（５）発明の効果
以上のように１本発明によれば、パターン認識を行うに
際して誤って認識された箇所をオペレータが訂正する操
作の情報を訂正規則として自動登録し、以後の識別結果
に通用して認識誤りを自動訂正するもので、識別辞書に
パターンの特徴を登録する方法よりも、装置構成が容易
になるとともに、識別した結果の候補カテゴリの出現順
序によって正解を選んだものにより、精度のよいパター
ン認識が可能である。
際して誤って認識された箇所をオペレータが訂正する操
作の情報を訂正規則として自動登録し、以後の識別結果
に通用して認識誤りを自動訂正するもので、識別辞書に
パターンの特徴を登録する方法よりも、装置構成が容易
になるとともに、識別した結果の候補カテゴリの出現順
序によって正解を選んだものにより、精度のよいパター
ン認識が可能である。
は特徴抽出部、４は識別部、４１は識別辞書、５は後処
理部１５１は訂正処理部、５２は訂正規則格納部、６は
操作部、６１はＭ層情報格納部、６２は訂正規則生成処
理部、７は認識結果出力部。
理部１５１は訂正処理部、５２は訂正規則格納部、６は
操作部、６１はＭ層情報格納部、６２は訂正規則生成処
理部、７は認識結果出力部。
８はオペレータ修正部である。
特許出願人 日本電信電話株式会社
Claims (2)
- （１）文字や音声などの入力パターンからその特徴を抽
出し、識別辞書と照合して、単数または複数の候補カテ
ゴリを認識結果として出力するパターン認識処理方式に
おいて、 入力パターンの特徴と識別辞書との照合から、識別結果
の情報として候補カテゴリとその類似性を示す類似情報
とを生成する識別工程と、識別結果のリジェクトやエラ
ーに対し、オペレータが訂正する正解カテゴリの情報と
識別結果の情報とを用いて、入力パターンの特徴と正解
カテゴリとの関係を求めて訂正規則を逐次生成・更新す
る訂正規則生成工程と、 該訂正規則をパターンの識別結果に通用し、条件を満た
したものを訂正カテゴリを候補カテゴリとする訂正工程
と を有し、訂正規則が生成されるまで認識できなかった入
力パターンを自動的に、あるいはオペレータの指示を契
機に認識できるようにすることを特徴とするパターン認
識処理方式。 - （２）上記訂正規則生成工程が、識別結果のリジェクト
やエラーに対し、オペレータが訂正する正解カテゴリの
情報と識別結果の情報と識別辞書内におけるカテゴリ間
情報とを用いて、入力パターンの特徴と正解カテゴリと
の関係を求めて訂正規則を逐次生成・更新することを特
徴とする請求項第（１）項記載のパターン認識処理方式
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63325432A JPH02171876A (ja) | 1988-12-23 | 1988-12-23 | パターン認識処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63325432A JPH02171876A (ja) | 1988-12-23 | 1988-12-23 | パターン認識処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02171876A true JPH02171876A (ja) | 1990-07-03 |
Family
ID=18176794
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63325432A Pending JPH02171876A (ja) | 1988-12-23 | 1988-12-23 | パターン認識処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02171876A (ja) |
Cited By (3)
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1988
- 1988-12-23 JP JP63325432A patent/JPH02171876A/ja active Pending
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