JPH03116392A - パターン認識後処理方式 - 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〕 本発明は、パターン認識結果に対してオペレータが訂正
した情報などから訂正の規則を導き出しパターンＬＷＩ
１．装置に自動訂正機能を付与することにより、読み取
り精度を高めることを目的とするパターン認識後処理方
式に関するものである。

〔従来の技術〕

一般に、パターン認識方式では特徴空間の中にカテゴリ
の中心を設け、隣接するカテゴリの間に境界面を置いて
類似文字の識別を行うが、実際のパターンの分布は必ず
しも各カテゴリの中心座標の周囲に一様に分布してはお
らず、たとえば第７図（ａ）、第７図（ｂ）、第７図（
Ｃ）のような分布の場合には、パターン認識結果がカテ
ゴリ判別の境界面を越えてしまい、誤認識となる。

なお図中、ＩＩＡおよびＩＩＢは夫々カテゴリＡおよび
Ｂに属するパターンの分布範囲、Ａ′Ｂ′は夫々分布の
中心座標、１２はカテゴリを分離する境界面を表わして
いる。一般に上記境界面１２はＡ’　、　　Ｂ’　間の
距離の中心に引かれる。第７図（ａ）、［有］）、　（
Ｃ）のいずれも、上記境界面１２による分離を用いると
２本来カテゴリＡに属するパターン（斜線部のパターン
）がカテゴリＢのものとして誤認される。

この誤認識結果を判別するために、従来は誤認識するカ
テゴリの中心座標を誤認光のカテゴリの側にずらす方法
や、境界面を設定し直す方法があった。

カテゴリの中心座標をずらす方法を用いれば。

第７図（ａ）のような場合には第８図（ａ）のように認
識誤りをなくすことができる。また境界面をずらす方法
を用いても、第８図ら）のように誤りをなくすことがで
きる。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかし、これらの方法で第７図う）、第７図（Ｃ）のよ
うな関係にある場合は認識誤りをなくすことはできない
。例えば第８図（Ｃ）は第７図（ｂ）の場合にカテゴリ
Ａの中心座標をずらす方法を採用したものであるが、カ
テゴリＡに近いカテゴリＢのパターンがカテゴリＡへと
誤認識してしまう例が新たに発生し、完全に誤りをなく
すことはできない。これは境界面を設定し直す方法の場
合でも同様である。また第８図（ｄ）では、第７図（Ｃ
）の場合をカテゴＵ　Ａの中心座標をずらす方法で誤り
をなくそうとする試みだが、この場合もやはり完全に誤
りをなくすことはできないことが明らかにされている。

これは境界面を設定し直す方法の場合でも同様である。

本発明はこの２つの場合のうち、第７図ら）の関係にあ
る如き場合における認識誤りをなくすことを目的とする
。

〔課題を解決するための手段〕

第１図（ａ）は本発明の原理図である。第１図（ａ）は
第７図（ｂ）に対応する図である。

第１図（ａ）において斜線で示した２つの領域１３Ａと
領域１３Ｂとが、従来の方法では判別できなかった領域
である。この２つの領域のうち、カテゴリＡに属する領
域を領域１３Ａ、カテゴリＢに属する領域を領域１３Ｂ
とする。

先に従来の方法ではこの場合には補正することはできな
いと書いたが、ここでもし第１図（ａ）のように、ＳＩ
Ｊ！ｔ１３Ａと領域１３Ｂとの中心を結んだ直線２の近
辺に別のカテゴリＣが存在するとすれば、この場合には
当該カテゴリＣからの領域１３Ａと領域１３Ｂとの距離
が異なるので、領域１３Ａに属すパターン認識結果に含
まれるものと領域１３Ｂに属すパターン認識結果に含ま
れるものとではカテゴリＣまでの距離値が異なるはずで
ありこれによって領域１３Ａと領域１３Ｂとの判別がで
きる。

（作用〕 領域１３Ａと領域１３Ｂとでは、カテゴリＡおよびカテ
ゴリＢへの距離はほぼ等しいので、正解カテゴリの異な
る２つのパターン認識結果が第１図（ａ）の領域１３Ａ
と１’３Ｂとの関係にあるかどうかは、１位候補カテゴ
リと２位候補カテゴリとがそれぞれ等しく、またそれぞ
れの距離値も互いに近く、かつカテゴリＡとカテゴリＢ
と以外のカテゴリＣに対する距離値が異なることで判別
することができる。

しかし、第１図（ｂ）は、第７図（Ｃ１を第１図（ａ）
と同じように描いたものであるが、この場合は領域１３
Ａと領域１３Ｂとは重なりあっていて１第１図（ａ）の
ように外部のカテゴリＣとの距離値の違いによって判別
することはできない。

正解カテゴリの異なる２つのパターン認識結果が第１図
（ｂ）の領域１３Ａと１３Ｂとの関係にある場合、１位
候補カテゴリと２位候補カテゴリとは。

第１図（ａ）の場合と同じようにそれぞれ等しく、また
それぞれの距離値も互いに近い。

本発明の場合には、第１図（ａ）の場合が成立つとき、
これを利用するようにしている。第１図（ａ）の場合と
第１図（ｂ）の場合とを区別する方法は、パターン認識
結果中にカテゴリＡとカテゴリＢと以外の距離値が異な
るカテゴリＣが存在すれば第１図（ａ）の場合、存在し
なければ第１［Ｊ（ｂ）の場合とすることである。

〔実施例〕

第２図は１以上の原理に基づくパターン認識後処理方式
の一構成例である。

図において１は手動訂正部、２は履歴情報蓄積部、３は
近接カテゴリ抽出部、４は判別規則作成部、５は判別規
則格納部、６は自動訂正部である。

まず、パターン認識された結果であるパターン認識結果
は、自動訂正部６に入力される。自動訂正部６に入力さ
れたパターン認識結果は、ここで判別規則格納部５に蓄
積された判別規則の集合を参照し、該当する判別規則が
存在すれば、その判別規則を用いて自動的に訂正もしく
は確認を受け。

その結果は手動訂正部１へと送られる。該当する判別規
則が存在しなかった場合には、パターン認識結果は訂正
も確認もされずに手動訂正部１へ送られる。

手動訂正部１では、自動訂正部６から送られたデータを
操作者がデイスプレィを見ながら訂正もしくは確認する
。デイスプレィに表示されるデータは、自動訂正部６に
よって訂正されたデータの場合には自動訂正部６によっ
て正解と指示されたカテゴリ、それ以外の場合はパター
ン認識結果の１位候補カテゴリである。

デイスプレィに表示されたデータの中で、操作者によっ
て正しいと確認されたデータは画面に表示されたそのま
まのカテゴリが、読み取り結果として外部へ出力される
。また操作者によって訂正されたデータは操作者によっ
て指令されたカテゴリが、読み取り結果として外部へと
出力される。

またそれとは別に、正解カテゴリを付加されたパターン
認識結果が履歴情報蓄積部２へと送られてここに蓄積さ
れる。この正解カテゴリとは、外部へ出力された読み取
り結果と同じである。

パターン認識作業が進んで履歴情報蓄積部２に十分な量
のパターン認識結果が蓄積された時、近接カテゴリ抽出
部３が作動する。

近接カテゴリ抽出部３は、履歴情報蓄積部２に蓄積され
た正解カテゴリを付加されたパターン認識結果の集合を
分析し、近接カテゴリを見つけ。

その中から第１図（ａ）における領域１３Ａと領域１３
Ｂとの近傍のみを抽出する。

このために、まず条件「１位候補カテゴリと２位候補カ
テゴリとが両方とも両方に共通した２つのカテゴリのい
ずれかであり、かつ１位候補カテゴリおよび２位候補カ
テゴリにおいて共通した候補カテゴリの距離値が近く、
かつ１位候補カテゴリもしくは２位候補カテゴリが正解
カテゴリであること」を満足するような正解カテゴリを
付加されたパターン認識結果の集合を抽出する。

次に１　こうして抽出した集合の正解カテゴリが２種類
かどうかを確認する。１種類であれば、それ以上の処理
は行わない。

正解カテゴリが１種類の場合とは、第１図（ａ）および
第１図（ｂ）のうちのいずれでもない場合であり。

本発明による訂正の枠外であり別途の手段が考慮される
。

正解カテゴリが２種類であれば、第１図（ａ）もしくは
第１図（ロ）のうちのいずれかの場合であることがわか
る。そこで、このどちらの場合であるかを判別するため
にカテゴリＣを探す次の処理を行う。

第３図は近接カテゴリ抽出部の処理で抽出された。正解
カテゴリを付加されたパターン認識結果の近接カテゴリ
対の例である。この例では１位候補カテゴリと２位候補
カテゴリとが「玉」か「王」のどちらかであるパターン
認識結果の集合が抽出されている。正解カテゴリは「玉
」と「王Ｊとの２種類である。距離値はここでは上限と
下限とをもちいて表現することとする。第３図の例で示
すと、「玉」の距離値αと「王」の距離値βとの関係は
。

９≦α≦１２　かつ　１３≦β≦１５　となる。

そして近接カテゴリ抽出部３は、上記のようにして抽出
されたパターン認識結果の近接カテゴリ対の集合を分析
し、３位候補以降の候補カテゴリの距離値の分布を作成
する。第４図はその例である。第４図（ａ）は「主」を
カテゴリＣと見なした場合の「主」の距離値の分布、第
４図（ｂ）は「圭」をカテゴリＣと見なした場合の「圭
」の距離値の分布、第４図（Ｃ）は「五」をカテゴリＣ
と見なした場合の「五」の距離値の分布である。第４図
において、実線は「玉」を正解カテゴリとするパターン
認識結果の分布、破線は「王」を正解カテゴリとするパ
ターン認識結果の分布を示す０判別規則作成部４はこう
して作成した３位以降の候補カテゴリの分布を調べ、正
解カテゴリによって分布が大きく異なる候補カテゴリＣ
を探す。

ここで、そのような候補カテゴリが存在すれば第１図（
ａ）の場合であることがわかり１本発明による原理で判
別が可能であることがわかる。存在しなければ第１図ら
）の場合であり９本発明による原理では判別はできない
ことがわかる。

第４図の場合では「五」の分布が大きく異なることがわ
かり、第１図（ａ）の場合であることがわかる。すなわ
ち、正解カテゴリが「玉」であれば「五」の距離値は３
５から４０の間に分布し、正解カテゴリが「王」であれ
ば「五」の距離値は４２から４８の間に分布する。この
「五」が第１図（ａ）のカテゴリＣに相当するカテゴリ
である。

この後に、近接カテゴリ抽出部３はこうして作成した１
位候補カテゴリと２位候補カテゴリとのいずれかである
２つのカテゴリとその距離値、カテゴリＣに相当するカ
テゴリとその距離値を判別規則作成部４へ送る。ここで
はカテゴリＣの距離値も上限と下限とを用いて表現する
。

判別規則作成部４では、上記の情報から判別規則を作成
する。この図の例における判別規則を文章で書くと。

もし１位候補カテゴリと２位候補カテゴリとが両方とも
「玉」か「王」のうちのいずれかであり。

９　≦　玉の距離値　≦　１２ かつ １３　≦　王の距離値　≦　１５ である時。

３５≦五の距離値≦４０　であれば玉を出力４２≦五の
距離値≦４８　であれば王を出力となる。

実際のシステムでは、これは第５図のような形式で判別
規則格納部５に追加登録される。第５図では例えば条件
番号「１５」の位置に登録されている。

自動訂正部６は、パターン認識装置から受は取ったパタ
ーン認識結果の１位候補と２位候補を調べ２判別規則格
納部５に該当する判別規則があるかどうかを調べ、もし
あれば、その判別規則にしたがって回答を出力する。第
６図はこの処理の例である。

まず、王を正解とする入カバターンのパターン認識結果
「玉（１１）、王（１４）、主（２１）。

圭（３２）、五（４７）Ｊがパターン認識装置から入力
された時、自動訂正部６はこれをレジスタａにセットす
る。これ以降の処理は第６図に示した■〜■の順番に進
む。

即ち、まず自動訂正部６は、レジスタａのデータの１位
候補と２位候補との夫々のカテゴリと距離値とを手がか
りとして、該当する判別規則を判別規則格納部５の中か
ら探し出す、ここでは先はど登録した判別規則１５（条
件番号ｒ１５」）に該当することがわかる。

そして判別規則１５の判別カテゴリとその距離値および
出力カテゴリとをレジスタｂにセットする。そして入カ
バターンのパターン認識結果の中の判別カテゴリ「五」
の距離値を調べた後、４２≦４７≦４８　という条件を
満足していることから「王」を出力する。

このように１本発明においては特徴空間内で近接した２
つのカテゴリの近傍にある別のカテゴリとの距離を用い
て補正を行うため、従来の方法では救済できなかった場
合でも救済することが可能となる。

なお１本発明では近接したカテゴリを検出するために上
位１位と２位の候補を用いたが、これ以外の候補カテゴ
リでも可能である。

〔発明の効果］ 以上説明した如く１本発明によれば訂正の規則を導き出
して自動訂正する機能をもつようにしており、読み取り
精度を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理図、第２図は本発明の一構成例の
ブロック図、第３図は近接カテゴリ抽出部の処理過程の
一結果例、第４図は判別規則作成部における処理の過程
の一部を説明する候補カテゴリの距離値の分布図、第５
図は判別規則格納部の内部の一例、第６図は自動訂正処
理の一例、第７図は一般のパターン認識の誤認識の特徴
空間内のモデル、第８図は第７図で示した誤認識の改善
の従来の方法を示す図である。 図中、１は手動訂正部、２は履歴情報蓄積部。 ３は近接カテゴリ抽出部、４は判別規則作成部。 ５は判別規則格納部、６は自動訂正部である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 パターン認識装置のパターン認識結果を自動訂正するパ
   ターン認識後処理方式において、自動訂正部から出力さ
   れたデータを操作者が確認もしくは訂正する手動訂正部
   と、 手動訂正部から送られた、正解カテゴリを付加されたパ
   ターン認識結果を蓄積する履歴情報蓄積部と、 履歴情報蓄積部に蓄積されたデータから、２種の候補カ
   テゴリとその距離値を用いて近接したカテゴリを検出す
   る近接カテゴリ抽出部と、 近接カテゴリ抽出部で抽出された近接したカテゴリを判
   別する判別規則を、前記２種の候補カテゴリ以外の候補
   カテゴリとその距離値から作成する判別規則作成部と、 判別規則作成部で作成された判別規則を格納する判別規
   則格納部と、 パターン認識装置から送られてきたパターン認識結果を
   、判別規則格納部に格納された判別規則に従って訂正も
   しくは確認したのち手動訂正部に出力する自動訂正部と から構成される ことを特徴とするパターン認識後処理方式。