JPH0433084A - パターン識別装置 - 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］ 本発明は文字認識装置などのパターン識別装置に関する
。

［従来の技術］ 従来のパターン識別装置においては最初に標準特徴デー
タ記憶手段に持っているすべての標準特徴データとパタ
ーンから抽出した特徴データとの類似度を計算し、個々
のパターンの属するカテゴリを決めた後で、後処理とし
て単語の知識などを用いて補正や、修正を行フていた。

例えば、　「パターン認識」　（森健−監修、コロナ社
刊、７５頁）のなかでは、文字認識の後処理として記述
されている。

［発明が解決しようとする課題］ そのため、標準特徴データ記憶手段にあるすべての標準
特徴データの中から正しいカテゴリを決定することは困
難でかつ類似度の計算時間が長くなり、その上に単語の
知識゛を用いた補正に要する時間がパターン識別に要す
る時間に加算されて全体として処理時間を著しく長くさ
せる要因となっており、短時間でパターン識別と単語知
識を用いた補正処理ができる装置の出現が望まれていた
。

本発明は係る問題点を解決するために、入力パターンに
ある電話番号、郵便番号などの特定形式のパターンの識
別において使用文字が限定されていることを利用し頻出
するカテゴリをあらかじめ登録しておき、最初に頻出す
るカテゴリの標準パターンとのみ照合処理を行なった後
、それぞれの特定パターンの形式の知識を用いた補正処
理を行い、補正が適用できなかった人カバターンについ
てのみ全標準パターンとの照合処理を行うことで標準パ
ターンとの照合回数を大幅に削減し、パターン識別処理
を高速に実行すると同時に識別率の高いパターン識別装
置を提供することを目的としている。

［課題を解決するための手段］ 本発明のパターン識別装置は、入力パターン列を信号に
変換するパターン人力手段と、人力されたパターン列信
号を個々のパターン信号に分離するパターン分離手段と
、パターン信号から人カバターンの特徴データを抽出す
る特徴抽出手段と、標準となる特徴データを格納する標
準特徴データ記憶手段と、あらかしめ抽出しておいた単
語などのような頻出するカテゴリ列を記憶しておくカテ
ゴリ列記憶手段と、特徴データと標準特徴データを照合
し、パターンの属するカテゴリを決定するカテゴリ識別
手段と、前記カテゴリ識別手段において照合される標準
特徴データの種類を前記カテゴリ列記憶手段に記憶され
ているカテゴリ列をもとにして決定する照合カテゴリ選
択手段と、前記カテゴリ列記憶手段に記憶されているカ
テゴリ列を用いて標準特徴データ記憶手段に記憶されて
いるすべての標準特徴データとの照合を行うか否かを判
定するカテゴリ列判定手段と、前記カテゴリ列判定手段
で必要と判断された場合、前記標準特徴データ記憶手段
に記憶されているすべての標準特徴データとの照合を行
うカテゴリ識別手段とを有することを特徴としている。

［作用］ 本発明においては、識別しようとする入力パターン列は
パターン入力手段に人力され電気信号列に変換されメモ
リに記憶される。記憶された電気信号列はパターン分離
手段により個々の信号に分離された後、特徴抽出手段に
よりパターンの特徴データが抽出される。特徴抽出手段
により抽出された個々の特徴データと、標準特徴データ
記憶手段に記憶された標準特徴データから照合カテゴリ
選択手段により選択された標準特徴データとの照合がカ
テゴリ識別手段で行なわれる。ここで照合カテゴリ選択
手段で選択されるカテゴリはカテゴリ列記憶手段に記憶
されているカテゴリ列で使用されているカテゴリに特定
の形式のパターンで使用されるカテゴリを加えたもので
ある。次にカテゴリ判定手段てカテゴリ列記憶手段に記
憶されているカテゴリ列と一致するカテゴリ列が存在す
るか調へられ、一致したカテゴリのパターンにフラグが
立てられる。さらにそのカテゴリ列が特定の形式を示す
ものであれは形式にマツチするパターンにもフラグが立
てられる。次にフラグの立っていないパターンについて
のみ標進特徴データ記憶手段に記憶されているすべての
カテゴリの標準特徴データとの照合かカテゴリ識別手段
で行なわれ、パターンの属するカテゴリが決定される。

かくしてパターン列の個々のパターンの属するカテゴリ
がすべて決定されることになる。

［実施列］ 第１図は、本発明によるパターン識別装置を文字認識に
応用した一実施例の構成を示すブロック図である。

パターン入力手段１であるスキャナから人力された文字
列パターンは二値データ信号としてパターン分離手段２
である文字切り出し装置に送られ、各文字の外接枠を抽
出することで文字単位に分離される。次に特徴抽出手段
３により個々の文字の特徴データが抽出される。その特
徴データをもとにカテゴリ識別手段４て個々の文字が属
する可能性のもっとも高い文字カテゴリが決定され、パ
ターン識別結果記憶手段７に記憶される。ただし、この
とき標準特徴データ記憶手段１０である標準特徴辞書の
文字カテゴリのなかで照合対象になるのは照合カテゴリ
選択手段８によって選択される文字カテゴリのみである
。次に文字列の識別結果はカテゴリ列判定手段５でその
文字列の中にカテゴリ列記憶手段９である単語辞書に登
録されている単語が存在するか否が判定され単語を構成
する文字にフラグが立られる。さらにその単語が電話番
号、郵便番号など特定の形式を示す単語であれば特定形
式における番号部分を構成する文字にもフラグが立られ
る。最後に、文字列の中にフラグの立っていない文字が
あれば、その文字パターンについてのみカテゴリ識別手
段６で標準特徴辞書に記憶されているすべての文字カテ
ゴリを対象として照合処理が実行され、文字パターンの
属する文字カテゴリが決定される。上記構成により入力
文字パターン列を、標準辞書中のすへての文字カテゴリ
と照合することなく、個々の文字パターンが属する文字
カテゴリ列に変換することを可能とし・でいる。

第２図は、本発明を実施するためのパターン識別装置を
文字認識に応用したハードウェアとしての一構成例を示
しており、２０の中味は中央制御装置としてのＣＰＵ、
メモリとしてのＲＡＭとＲＯＭ、文字認識される対象物
を光学的にスキャンするスキャナ、表示体のＣＲＴ、フ
ロッピーディスク装置などの補助記憶装置、キーボード
とこれらを接続するパスラインをそれぞれ示している。

次に、第４図（ａ）で示す「本装置０２６３　（３６）
１２１２代表」という文字パターンの認識を例にして詳
細な説明を行う。

カテゴリ列記憶手段９である単語辞書には１００語程鹿
の単語が登録されているが説明を容易にするため、　ｒ
置Ｊ、「本社」、　「電話」の３つの単語のみが登録さ
れているものとする［第４図（ｆ）］。また各単語はア
トリビュートフラグを持っており、　「電話」、　ｒ置
」などのように単語の次に必ず数字列（番号）が続く単
語にはアトリビュートフラグに１を立てておく。

第３図（ａ）のフローチャート図におけるステップＦ１
てスキャナ（パターン入力手段１）から入力された文字
列パターンはステップＦ２の文字切り出し手段（パター
ン分離手段２）によって１文字ずつ分離される。ステッ
プＦ３てポインタを第４図（ａ）の先頭の文字である「
本」にセットする。ステップＦ４でポインタの指してい
る文字パターンの特徴が抽出される（特徴抽出手段３）
。

ステップＦ５て第４図（ｆ）で示される照合対象文字リ
ストから１文字読みだしく照合カテゴリ選択手段８）、
ステ・ンブＦ６でその文字に対応する標準特徴データを
辞書（標準特徴データ記憶手段１０）から読み出す。ス
テップＦ７で標準特徴データと、ポインタが指している
文字から抽出された特徴データとの類似度が計算され、
類似度は記憶装置に記憶される。ステップＦ８て照合対
象文字リストのすべての文字カテゴリについで類似度計
算かなされたかどうかをチエツクし、文字カテゴリが残
っている場合にはステップＦ５に戻る。

このようにしてステップＦ５からＦ７まての処理を照合
対象文字リストにあるすべての文字について行う。照合
対象文字リストにある文字は、単語辞書に登録されてい
る２つの単語で使用されている文字に算用数字、漢数字
、括弧などを加えたものである。それらの文字との類似
度計算結果は記憶装置に記憶されステップＦ９において
、最も類似度の大きい文字が選択される（カテゴリ識別
手段４）。　ｒ本」の場合は当然「本」が最も可能性の
高い文字として選択される。ステップＦＩＯてポインタ
の指す文字が最後の文字がどうかを判断し末尾でない場
合はステップＦｉｌてポインタを次の文字「社」に設定
してステップＦ４にジャシブする。このようにして次々
に文字を認識した結果は第４図（ｂ）で示すように照合
対象文字リストのどれかになる。すなわち「代表」の２
文字は照合対象文字リスト中にない文字なので、　「社
電」になってしまう。

次にカテゴリ列判定手段５によりｒ置」、「本社」、　
「電話」の３種の単語のどれかとマツチする文字列が認
識結果のカテゴリ列中にないか調べる。まずステップＦ
１２で先頭の文字にポインタをセットする。ステップＦ
１３てポインタが指す文字から始まる単語が単語辞書中
にあるか調べる。この場合「本社」がマツチするのでス
テップＦ１４で「本」と「社」に対応する文字にフラグ
を立て、ステップＦ１５でポインタを単語の最後の文字
に対応する１社」にセットする。ステップＦ１６でポイ
ンタの指す文字が文書の末尾の文字かチエツクし、もし
末尾の文字でなければステップＦ１７てポインタを次の
文字「Ｔ」にセットしてステップＦ１３にジャンプする
。以下順次チエツクしていき最後の「電」で、ポインタ
が末尾に達すると、第３図（ａ）の［結合子Ｂｌは第３
図（ｂ）の［結合子Ｂ］に結合されてステップＦ１８に
進む。ここまでの処理を終えた段階での文字列の状態を
第４図（ｃ）に示す。下線は単語と判定された文字列を
表わし、文字の上にある点はフラグがセットされている
ことを示している。

ステップＦ１８でポインタを先頭の文字にセットした後
、ステップＦ１９で単語の探索を行うと、「本社」が見
つかる。ステップＦ２０で、見つかった単語にアトリビ
ュートフラグが立っているかどうか調へる。　「本社」
の場合はたっていないのでステップＦ２５に進み、終了
チエツクをした後、ステップＦ１９の単語の探索へ戻り
、次の単語としてｒ置Ｊが見つかる。　ｒ置Ｊはアトリ
ビュートフラグが立フているので、次に番号となる数字
列が続いている筈であるからステップＦ２１で単語の次
の文字にポインタをセットし、番号部分のチエツクに進
む。ステップＦ２２で、もし算用数字、漢数字、括弧な
どの文字であれば番号部分であるとしてステップＦ２３
でその文字にフラグを立てた後、ステップＦ２４でポイ
ンタを次の文字にセットし、ステップＦ２２に戻る。ス
テップＦ２２で算用数字、漢数字、括弧でない場合はス
テップＦ２５に進み、ポインタの指す文字が最後の文字
かどうかを判断し、末尾でない場合はステップ１９の単
語探索に戻る。末尾であった場合はカテゴリ列判定処理
を終了する。第４図（ｄ）はカテゴリ列判定処理の終了
状態を示した図であり、第４図（ｃ）の状態に比較して
電話番号の番号部分の文字にもフラグが立っている。

最後に、カテゴリ識別手段６により「代表」部分の認識
を行う。ステップＦ２６でポインタを先頭の文字にセッ
トする。ステップＦ２７でポインタの指す文字にフラグ
が立っているかどうかを調べ、立っている場合はステッ
プＦ３１で末尾の文字かどうかチエツクした後、末尾の
文字でなければステップＦ３２でポインタを次の文字に
セットしてステップＦ２７に戻る。第４図（ｄ）の場合
、最初の「本」からｔ話番号部分の最後の「２」までは
フラグが立っているのでポインタは「社電」の「社」ま
て進む。フラグが立っていない場合、ステップＦ２８で
ポインタが指している文字の特徴を抽出し、ステップＦ
２９で標準特徴データ記憶手段１０に登録されているす
べての標準特徴データとの類似度を計算した後、ステッ
プＦ３０て最も類似度の高い標準特徴データを選択する
。ステップ３１て「社」が末尾の文字かどうかがチエツ
クされ、末尾ではないのでステップ３２でポインタを次
の文字である「電」にセットしてステップＦ２７に戻る
。　「電」もフラグか立っていないためステップＦ２９
、Ｆ２Ｏの認識処理が行なわれ、その結果「社電」は「
代表」と正しく認識されることになる［第４図（ｅ）］
。以上の例では簡単のため単語辞書にはｒ置Ｊ、　「本
社」、「電話」の３つの単語であるとしたが、実際に名
刺の認識に応用した場合では単語数が１００語、照合対
象文字数が２００文字文字下ある。

［発明の効果コ 本発明によれば、カテゴリ列記憶部に記憶されているカ
テゴリ列で使用されるカテゴリ数が１０θ〜２００程度
と標準辞書にあるカテゴリ数３０００の数十分の１であ
るため、入力パターン列に存在するカテゴリ列部分（単
語部分）の認識における照合計算を大幅に減少させるこ
とで、認識を高速に実行することを可能とし、かつ単語
部分の認識における照合カテゴリ数を減少させることで
単語部分の認識率を向上させることが可能になった。

特徴抽出手段 カテゴリ識別手段 カテゴリ列判定手段 カテゴリ識別手段 パターン識別結果記憶手段 照合カテゴリ選択装置 カテゴリ列記憶装置 ０：標準特徴データ記憶装置

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明となるパターン識別装置の構成を示すブ
ロック図である。 第２図は本発明となるパターン識別装置のハードウェア
構成図である。 第３図は本発明の実施例である文字認識処理におけるフ
ローチャート図である。 第４図は本発明の実施例である文字認識処理における認
識過程を示す説明図である。 １：パターン入力手段 ２：パターン分離手段 出願人　セイコーエプソン株式会社 代理人　弁理士　鈴木喜三部　他−名

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力パターン列を信号に変換するパターン入力手段と、
   入力されたパターン列信号を個々のパターン信号に分離
   するパターン分離手段と、パターン信号から入力パター
   ンの特徴データを抽出する特徴抽出手段と、標準となる
   特徴データを格納する標準特徴データ記憶手段と、あら
   かじめ抽出しておいた単語などの頻出するカテゴリ列を
   記憶しておくカテゴリ列記憶手段と、前記特徴データと
   前記標準特徴データを照合し、パターンの属するカテゴ
   リを決定するカテゴリ識別手段と、前記カテゴリ識別手
   段において照合される標準特徴データの種類を前記カテ
   ゴリ列記憶手段に記憶されているカテゴリ列をもとにし
   て決定する照合カテゴリ選択手段と、前記カテゴリ列記
   憶手段に記憶されているカテゴリ列を用いて前記標準特
   徴データ記憶手段に記憶されているすべての標準特徴デ
   ータとの照合を行うか否かを判定するカテゴリ列判定手
   段とで構成されており、 前記カテゴリ識別手段は、前記カテゴリ列判定手段で必
   要と判断された場合に前記標準特徴データ記憶手段に記
   憶されているすべての標準特徴データとの照合を行うこ
   とを特徴とするパターン識別装置。