JPH0326877B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0326877B2 JPH0326877B2 JP59123175A JP12317584A JPH0326877B2 JP H0326877 B2 JPH0326877 B2 JP H0326877B2 JP 59123175 A JP59123175 A JP 59123175A JP 12317584 A JP12317584 A JP 12317584A JP H0326877 B2 JPH0326877 B2 JP H0326877B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- category
- features
- categories
- input pattern
- recognition
- Prior art date
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- Expired - Lifetime
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- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は認識速度の向上を図つたパターン認識
装置に関する。
装置に関する。
パターン認識装置たとえば文字認識装置におい
ては、通常、カテゴリ（文字の種別）毎に標準文
字パターンから抽出した特徴を特徴辞書として備
え、入力文字パターンすなわち被認識文字パター
ンから抽出した特徴と最も高い類似度が得られる
カテゴリを前記特徴辞書の中から選び出し、これ
をもつて被認識文字パターンのカテゴリとして決
定している。
ては、通常、カテゴリ（文字の種別）毎に標準文
字パターンから抽出した特徴を特徴辞書として備
え、入力文字パターンすなわち被認識文字パター
ンから抽出した特徴と最も高い類似度が得られる
カテゴリを前記特徴辞書の中から選び出し、これ
をもつて被認識文字パターンのカテゴリとして決
定している。
また前記の特徴として、例えば漢字等において
は、投影の形状・閉ループの数・分離ストローク
の数など複数種の特徴が用いられる。
は、投影の形状・閉ループの数・分離ストローク
の数など複数種の特徴が用いられる。
ところで、前記最も高い類似度が得られるカテ
ゴリを選び出すために、被認識文字パターンから
抽出した特徴と特徴辞書に記憶されるすべてのカ
テゴリ毎の特徴との類似度を計算をおこなうとす
ると、例えば特徴の種類が10種、またカテゴリが
2000種の場合には、類似度の計算を20000回もお
こなう必要がある。
ゴリを選び出すために、被認識文字パターンから
抽出した特徴と特徴辞書に記憶されるすべてのカ
テゴリ毎の特徴との類似度を計算をおこなうとす
ると、例えば特徴の種類が10種、またカテゴリが
2000種の場合には、類似度の計算を20000回もお
こなう必要がある。
このため、類似度計算の回数を減らすために、
認識を一次認識と二次認識との２段回に分け、一
次認識では、一部の特徴のみを用いた粗い認識に
よつて、類似度の高い複数のカテゴリを侯補とし
て選択し、二次認識では、一次認識で選択された
複数のカテゴリの中から、すべての特徴を用いた
精密な認識によつて、入力パターンと最も類似度
の高いカテゴリを選ぶという方式のパターン認識
装置が提案されている。
認識を一次認識と二次認識との２段回に分け、一
次認識では、一部の特徴のみを用いた粗い認識に
よつて、類似度の高い複数のカテゴリを侯補とし
て選択し、二次認識では、一次認識で選択された
複数のカテゴリの中から、すべての特徴を用いた
精密な認識によつて、入力パターンと最も類似度
の高いカテゴリを選ぶという方式のパターン認識
装置が提案されている。
この際、一次認識における複数のカテゴリの選
択を能率的におこなうことによつて、認識速度を
更に向上することが望まれる。
択を能率的におこなうことによつて、認識速度を
更に向上することが望まれる。
第２図は入力パターンから抽出した特徴と特徴
辞書に記憶する特徴との類似度計算の回数の減少
を図つたパターン認識装置の従来例である。
辞書に記憶する特徴との類似度計算の回数の減少
を図つたパターン認識装置の従来例である。
図において、１はカテゴリ毎に標準文字パター
ンから抽出した所定の複数種類の特徴を特徴辞書
として備え記憶する特徴辞書、２は入力パターン
から所定の前記と同じ複数種類の特徴を抽出する
特徴抽出部、３は特徴抽出部２によつて抽出され
た入力パターンの特徴の中の所定の一部の特徴
と、特徴辞書１に記憶されるカテゴリ毎の標準特
徴の中の前記と同じ一部の特徴との類似度を求め
る第一の認識部（一次認識）、４は第一の認識部
３によつて得られた類似度の順に上位所定位まで
のカテゴリを選択する選択部、５は選択部４によ
つて選択された各カテゴリの標準特徴を特徴辞書
１の中から取出して記憶するバツフア、６は特徴
抽出部２によつて抽出された入力パターンの特徴
と、バツフア５に記憶される所定数のカテゴリ毎
の標準特徴との類似度を求め、類似度が最も高い
カテゴリを入力パターンのカテゴリとして決定す
る第二の認識部（二次認識）である。
ンから抽出した所定の複数種類の特徴を特徴辞書
として備え記憶する特徴辞書、２は入力パターン
から所定の前記と同じ複数種類の特徴を抽出する
特徴抽出部、３は特徴抽出部２によつて抽出され
た入力パターンの特徴の中の所定の一部の特徴
と、特徴辞書１に記憶されるカテゴリ毎の標準特
徴の中の前記と同じ一部の特徴との類似度を求め
る第一の認識部（一次認識）、４は第一の認識部
３によつて得られた類似度の順に上位所定位まで
のカテゴリを選択する選択部、５は選択部４によ
つて選択された各カテゴリの標準特徴を特徴辞書
１の中から取出して記憶するバツフア、６は特徴
抽出部２によつて抽出された入力パターンの特徴
と、バツフア５に記憶される所定数のカテゴリ毎
の標準特徴との類似度を求め、類似度が最も高い
カテゴリを入力パターンのカテゴリとして決定す
る第二の認識部（二次認識）である。
上記構成のものにおいては、たとえば、特徴辞
書１に記憶するカテゴリの数を2000種類、特徴辞
書１に記憶するカテゴリ毎の標準特徴の種類、す
なわち特徴抽出部２において抽出する特徴の種類
を10種類、第一の認識部３において用いる特徴の
数を１種類、第二の認識部６において用いる特徴
の数を10種類、選択部４において選択するカテゴ
リを上位20位までとすると、第一の認識部３では
類似度の計算を2000回、また第二の認識部６では
類似度の計算を（20×10）回、合わせて2200回の
類似度計算をおこなうことになり、前記20000回
に比べると計算回数を大幅に減少できることが分
かる。
書１に記憶するカテゴリの数を2000種類、特徴辞
書１に記憶するカテゴリ毎の標準特徴の種類、す
なわち特徴抽出部２において抽出する特徴の種類
を10種類、第一の認識部３において用いる特徴の
数を１種類、第二の認識部６において用いる特徴
の数を10種類、選択部４において選択するカテゴ
リを上位20位までとすると、第一の認識部３では
類似度の計算を2000回、また第二の認識部６では
類似度の計算を（20×10）回、合わせて2200回の
類似度計算をおこなうことになり、前記20000回
に比べると計算回数を大幅に減少できることが分
かる。
しかし前記構成のものにおいては、選択部４に
おいては、2000種類のカテゴリに対して第一の認
識部で求められた類似度の中から、ソーテイング
処理等によつて上位20位までを選びだす必要があ
り、そのための処理に長時間を要するという問題
点がある。
おいては、2000種類のカテゴリに対して第一の認
識部で求められた類似度の中から、ソーテイング
処理等によつて上位20位までを選びだす必要があ
り、そのための処理に長時間を要するという問題
点がある。
上記の如く問題点は本発明によりカテゴリ毎の
標準特徴を記憶する第一の特徴辞書と、カテゴリ
毎にそれぞれのカテゴリとそれに類似するカテゴ
リを含むカテゴリ群及びこのカテゴリ群の特徴の
平均値を記憶する第二の特徴辞書と、入力パター
ンの特徴を抽出する特徴抽出部と、前記抽出され
た入力パターンの特徴と第二の特徴辞書に記憶さ
れる特徴の平均値との類似度によつて入力パター
ンの属するカテゴリ群を決定する第一の認識部
と、前記抽出された入力パターンの特徴と第一の
特徴辞書に記憶される標準特徴のうち前記第一の
認識部によつて決定されたカテゴリ群に含まれる
カテゴリの標準特徴との類似度によつて前記入力
パターンのカテゴリを決定する第二の認識部とを
備えてなることを特徴とするパターン認識装置に
よつて解決される。
標準特徴を記憶する第一の特徴辞書と、カテゴリ
毎にそれぞれのカテゴリとそれに類似するカテゴ
リを含むカテゴリ群及びこのカテゴリ群の特徴の
平均値を記憶する第二の特徴辞書と、入力パター
ンの特徴を抽出する特徴抽出部と、前記抽出され
た入力パターンの特徴と第二の特徴辞書に記憶さ
れる特徴の平均値との類似度によつて入力パター
ンの属するカテゴリ群を決定する第一の認識部
と、前記抽出された入力パターンの特徴と第一の
特徴辞書に記憶される標準特徴のうち前記第一の
認識部によつて決定されたカテゴリ群に含まれる
カテゴリの標準特徴との類似度によつて前記入力
パターンのカテゴリを決定する第二の認識部とを
備えてなることを特徴とするパターン認識装置に
よつて解決される。
すなわち本発明では、カテゴリ毎の標準特徴を
記憶する第一の特徴辞書のほかに、カテゴリ毎に
それぞれのカテゴリに類似するカテゴリとこれら
カテゴリ群毎の平均特徴とを記憶する第二の特徴
辞書を設け、入力パターンの特徴と第二の特徴辞
書に記憶される平均特徴との類似度によつて、入
力パターンの属するカテゴリ群を決定することに
よつて、たとえば、第二の特徴辞書に記憶するカ
テゴリ群毎のカテゴリの数を10個とすれば、第一
の認識部で求められた類似度の中から、上位２位
までのカテゴリ群を選びだすことによつて、入力
パターンに類似する上位約20位までのカテゴリが
選択でき、前記従来例に比しソーテイングに要す
る時間を大幅に減少することができる。
記憶する第一の特徴辞書のほかに、カテゴリ毎に
それぞれのカテゴリに類似するカテゴリとこれら
カテゴリ群毎の平均特徴とを記憶する第二の特徴
辞書を設け、入力パターンの特徴と第二の特徴辞
書に記憶される平均特徴との類似度によつて、入
力パターンの属するカテゴリ群を決定することに
よつて、たとえば、第二の特徴辞書に記憶するカ
テゴリ群毎のカテゴリの数を10個とすれば、第一
の認識部で求められた類似度の中から、上位２位
までのカテゴリ群を選びだすことによつて、入力
パターンに類似する上位約20位までのカテゴリが
選択でき、前記従来例に比しソーテイングに要す
る時間を大幅に減少することができる。
次に本発明の要旨を第１図に示す実施例によつ
て具体的に説明する。
て具体的に説明する。
第１図は本発明一実施例の構成を示すブロツク
図であり、第２図と共通する符号は同一の対象物
を指すほか、７はカテゴリ毎にそれぞれのカテゴ
リに類似するカテゴリとこれらカテゴリ群毎の平
均特徴とを記憶する第二の特徴辞書である。
図であり、第２図と共通する符号は同一の対象物
を指すほか、７はカテゴリ毎にそれぞれのカテゴ
リに類似するカテゴリとこれらカテゴリ群毎の平
均特徴とを記憶する第二の特徴辞書である。
また３′は特徴抽出部２によつて抽出された入
力パターンの特徴と第二の特徴辞書に７記憶され
る平均特徴との類似度によつて前記入力パターン
の属するカテゴリ群を決定する第一の認識部、ま
た４′は第一の認識部３′によつて得られた類似度
の順に上位所定位までのカテゴリ群を選択する選
択部、５′は選択部４′によつて選択されたカテゴ
リ群に含まれる各カテゴリの標準特徴を第一の特
徴辞書１の中から取出して記憶するバツフアであ
る。
力パターンの特徴と第二の特徴辞書に７記憶され
る平均特徴との類似度によつて前記入力パターン
の属するカテゴリ群を決定する第一の認識部、ま
た４′は第一の認識部３′によつて得られた類似度
の順に上位所定位までのカテゴリ群を選択する選
択部、５′は選択部４′によつて選択されたカテゴ
リ群に含まれる各カテゴリの標準特徴を第一の特
徴辞書１の中から取出して記憶するバツフアであ
る。
なお第二の特徴辞書をさらに説明すると、認識
すべきカテゴリをC1，C2，……Coとしたとき各
カテゴリについてそのカテゴリの類似カテゴリを
調べる。即ちカテゴリCiのｋ個の類似カテゴリを
Ci(1)、Ci(2)、……Ci(k)としこれを総べてのｉにつ
いて決定する。
すべきカテゴリをC1，C2，……Coとしたとき各
カテゴリについてそのカテゴリの類似カテゴリを
調べる。即ちカテゴリCiのｋ個の類似カテゴリを
Ci(1)、Ci(2)、……Ci(k)としこれを総べてのｉにつ
いて決定する。
ついでカテゴリCiについての大分類辞書にカテ
ゴリCiとカテゴリCi(1)、Ci(2)、……Ci(k)の特徴の
平均値を用いる。
ゴリCiとカテゴリCi(1)、Ci(2)、……Ci(k)の特徴の
平均値を用いる。
このことはCiとその類似カテゴリを全部平均し
たような仮のカテゴリ例えばカテゴリGiとよぶ
ことにすると、カテゴリGiの辞書を作成するこ
とに相当する。
たような仮のカテゴリ例えばカテゴリGiとよぶ
ことにすると、カテゴリGiの辞書を作成するこ
とに相当する。
かかる大分類辞書を第３図に示す。この大分類
辞書が本発明での第二の特徴辞書である。
辞書が本発明での第二の特徴辞書である。
以上のような構成において、第二の特徴辞書７
に記憶するカテゴリ群毎のカテゴリの数を10個と
するほか、前記実施例と同様に、同一の特徴辞書
１に記憶するカテゴリの数を2000種類、第一の特
徴辞書１に記憶するカテゴリ毎の標準特徴の種
類、すなわち特徴抽出部２において抽出する特徴
の種類を10種類、第一の認識部３′において用い
る特徴の数を１種類、第二の認識部６において用
いる特徴の数を10種類とすると、第一の認識部
３′では類似度の計算を従来例と同様に2000回お
こない、この結果第３図の例でカテゴリCi即ち
Gi辞書が選ばれたら、これはGi辞書作成に関与
したCiの類似のカテゴリとCiの計（ｋ＋１）個、
即ち10個のカテゴリが選択されたことになる。こ
れは一つの大分類辞書の選択によつて10個のカテ
ゴリの選択を行なつたのと等価の効果を示す。こ
のようにして選び出されたGi辞書はその中から
上位２位までのカテゴリ群を選びだすことによつ
て、入力パターンに類似する上位約20位までのカ
テゴリが選択でき、このあと第二の認識部６にお
ける約（20×10）回の類似度計算によつて入力パ
ターンのカテゴリを決定することができる。
に記憶するカテゴリ群毎のカテゴリの数を10個と
するほか、前記実施例と同様に、同一の特徴辞書
１に記憶するカテゴリの数を2000種類、第一の特
徴辞書１に記憶するカテゴリ毎の標準特徴の種
類、すなわち特徴抽出部２において抽出する特徴
の種類を10種類、第一の認識部３′において用い
る特徴の数を１種類、第二の認識部６において用
いる特徴の数を10種類とすると、第一の認識部
３′では類似度の計算を従来例と同様に2000回お
こない、この結果第３図の例でカテゴリCi即ち
Gi辞書が選ばれたら、これはGi辞書作成に関与
したCiの類似のカテゴリとCiの計（ｋ＋１）個、
即ち10個のカテゴリが選択されたことになる。こ
れは一つの大分類辞書の選択によつて10個のカテ
ゴリの選択を行なつたのと等価の効果を示す。こ
のようにして選び出されたGi辞書はその中から
上位２位までのカテゴリ群を選びだすことによつ
て、入力パターンに類似する上位約20位までのカ
テゴリが選択でき、このあと第二の認識部６にお
ける約（20×10）回の類似度計算によつて入力パ
ターンのカテゴリを決定することができる。
すなわち類似度計算の回数は従来例とほぼ同数
であるが、前記従来例に比し、選択部４′におい
てソーテイングに要する時間を大幅に減少するこ
とができる。
であるが、前記従来例に比し、選択部４′におい
てソーテイングに要する時間を大幅に減少するこ
とができる。
以上説明したように、本発明によればパターン
認識装置の認識速度を大幅に向上することができ
る。
認識装置の認識速度を大幅に向上することができ
る。
第１図は本発明一実施例の構成図、第２図は従
来例の構成図を示す。第３図は本発明における第
２の特徴辞書を示す。 図中、１は第一の特徴辞書、２は特徴抽出部、
３′は第一の認識部、６は第二の認識部、７は第
二の特徴辞書である。
来例の構成図を示す。第３図は本発明における第
２の特徴辞書を示す。 図中、１は第一の特徴辞書、２は特徴抽出部、
３′は第一の認識部、６は第二の認識部、７は第
二の特徴辞書である。
Claims (1)
- １ カテゴリ毎の標準特徴を記憶する第一の特徴
辞書と、カテゴリ毎にそれぞれのカテゴリとそれ
に類似するカテゴリを含むカテゴリ群及びこのカ
テゴリ群の特徴の平均値を記憶する第二の特徴辞
書と、入力パターンの特徴を抽出する特徴抽出部
と、前記抽出された入力パターンの特徴と第二の
特徴辞書に記憶される特徴の平均値との類似度に
よつて入力パターンの属するカテゴリ群を決定す
る第一の認識部と、前記抽出された入力パターン
の特徴と第一の特徴辞書に記憶される標準特徴の
うち前記第一の認識部によつて決定されたカテゴ
リ群に含まれるカテゴリの標準特徴との類似度に
よつて前記入力パターンのカテゴリを決定する第
二の認識部とを備えてなることを特徴とするパタ
ーン認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59123175A JPS6121583A (ja) | 1984-06-15 | 1984-06-15 | パタ−ン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59123175A JPS6121583A (ja) | 1984-06-15 | 1984-06-15 | パタ−ン認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6121583A JPS6121583A (ja) | 1986-01-30 |
| JPH0326877B2 true JPH0326877B2 (ja) | 1991-04-12 |
Family
ID=14854040
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59123175A Granted JPS6121583A (ja) | 1984-06-15 | 1984-06-15 | パタ−ン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6121583A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2988697B2 (ja) * | 1990-08-21 | 1999-12-13 | 三菱電機株式会社 | 図形認識方式 |
| JP2728117B2 (ja) * | 1994-12-06 | 1998-03-18 | 日本電気株式会社 | 文字認識装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5549780A (en) * | 1978-10-06 | 1980-04-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Multi-stage classification processing system of character pattern |
| JPS5699583A (en) * | 1980-01-09 | 1981-08-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Character decision processing system |
-
1984
- 1984-06-15 JP JP59123175A patent/JPS6121583A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6121583A (ja) | 1986-01-30 |
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