JPH0440579A - パタン正規化装置及びパタン識別装置 - 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〕 本発明はパタン認識において形状を正規化する装置及び
識別する装置に関する。

〔従来の技術〕

パタン認識の中でも重要な分野の１つである文字認識は
、一般に前処理、特徴抽出、識別、後処理の４つのプロ
セスに大別される。前処理では入力される文字画像に対
して、雑音の除去や形状の正規化を行い、特徴抽出にお
いてはマスク処理。

輪郭トレース、射影等の画像処理手法を用いて、交点・
端点といった特徴点やクロストークの配置。

濃度分布等に依存した特徴量を求める。次に特徴量を成
分として構成される特徴ベクトルと、各カテゴリに対応
した特徴ベクトルとのマツチングによってカテゴリを識
別し、最後に後処理として識別結果の確認を行う。

文字認識の難しさの要因の１つとして、同じカテゴリに
属する文字パタンの形状の多様性がある。

これは特に手書き文字やマルチフォントの印刷文字にお
いて顕著に現れる問題であり、これを解決するために既
にいくつかの方式が提案されている。

これらの方式のうち大部分のものは、形状に対しである
正規化基準を設け、その上で最適化がなされるように前
処理プロセスにおいて変形を行うものである。例えばＧ
、ネイキーとＮ、ツォンにより、°“手書き数字の正規
化手法（ＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｑｕ
ｅ　ｆｏｒ　Ｈａｎｄｐｒｉｎｔｅｄ　Ｎｕｍｅｒａｌ
ｓ）　”と題して、Ａｓ５ｏｃｉａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　
Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ＭａｃｈｉｎｅｒｙのＣｏｍｍｕ
ｎｉｃａｔｉｏｎ、　Ｖｏｌ、１３＋　Ｎｏ、８　（１
９７０）の４７５ページから４８１ページに掲載された
論文においては、手書き数字に対して外接矩形を求め、
これが一定の形状となるような変形を行い形状を正規化
している。また津雲、田中により「階層的な位置ずれ補
正処理に基づく手書き漢字認識」と題して、電子情報通
信学会の研究会（資料番号ＰＲＵ８７−１０４゜１９８
８年２月）に発表された論文においては、手書き漢字に
対して、ストロークの間隔が均等化されるようにストロ
ークの位置の補正を行う方式が提案されている。

〔発明が解決しようとする課題］ 以上の方式においては、ある正規化基準に対する最適な
変形が一定の処理により求められるから、処理量の面か
らみても効率的である。しかし正規化基準の選択は非常
に難しい問題であり、これは特徴抽出や識別のアルゴリ
ズムだけでなく認識の対象にも依存している。設定され
る正規化基準に対し、一定処理によって最適な変形を求
めることは−・般に困難であり、その場合には反復収束
計算が必要であると考えられる。このとき新たに問題と
なるのは、反復収束計算が最適解に至る前に終了してし
まう場合があることである。これは正規化基準を示す評
価関数が、入力パラメータに対して一般に単調減少（ま
たは増加）とならないため、収束すべき最小値に至る前
に、局所最小値において反復が収束することを表してい
る。

本発明の目的は、局所最小値ではなく全体の最小４Ｆｉ
ｃこ収束しやすい最適化計算手法を用いて、幾何学変換
を反復することにより、更に汎用性の高いパタン正規化
装置とパタン識別装置を提供することにある。

（課題を解決するだめの手段〕 本発明は、パタン認識処理において、入カバクンと参照
パタンから各々特徴抽出を行って得られる特徴へりｌ・
ル間の距冊が最小となるように、入力パタンに対する幾
何学変換を実行し、前記入力パタンの形状を正規化する
装置であって、与えられた変形パラメータに従って、入
力パタンに対する幾何学変換を実行し、変形パタンを求
める幾何学変換部と、 与えられた特徴抽出パラメータに従って、前記変形パタ
ンに対する特徴抽出を行い、変形パタンの特徴ベクトル
を求める特徴抽出部と、個々の参照パタンに対し、あら
かしめ特徴抽出を行って得られる参照パタンの特徴ベク
トルを貯えておく辞書と、 前記特徴抽出部から出力される特徴ベクトルと、前記辞
書から読み出される特徴ベクトルとの間の距離を計算す
る距離計算部と、 前記特徴抽出パラメータの値を変化させながら、前記距
離の値を最小とする前記変形パラメータの最適値を求め
、最適化されるまでの反復処理の制御を行う制御部と、 を有することを特徴とする。

また本発明は、パタン認識処理において、入力パタンと
参照パタンから各々特徴抽出を行って得られる特徴ベク
トル間の距離が最小となるように、入カバクンに対する
幾何学変換を実行し、前記入カバクンの形状を正規化し
た後に識別処理を行う装置であって、 与えられた変形パラメータに従って、入力パタンに対す
る幾何学変換を実行し、変形パタンを求める幾何学変換
部と、 与えられた特徴抽出パラメータに従って、前記変形パタ
ンに対する特徴抽出を行い、変形パタンの特徴ベクトル
を求める第１の特徴抽出部と、個々の参照パタンに対し
、あらかじめ特徴抽出を行って得られる参照パタンの特
徴ベクトルを貯えておく第１の辞書と、 前記第１の特徴抽出部から出力される特徴ベクトルと、
前記第１の辞書から読み出される特徴ベクトルとの間の
距離を計算する第１の距離計算部と、 前記特徴抽出パラメータの値を変化させながら、前記距
離の値を最小とする前記変形パラメータの値を求め、最
適化されるまでの反復処理の制御を行い、最適化終了後
に識別処理の起動を行う制９１１１部と、 最小化された前記距離値に対応する最適変形パタンを入
力し、前記識別処理用の特徴抽出を行う第２の特徴抽出
部と、 個々の参照パタンに対し、あらかじめ前記識別処理用の
特徴抽出を行って得られる特徴ベクトルを貯えておく第
２の辞書と、 前記第２の特徴抽出部から出力される特徴ベクトルと、
前記第２の辞書から読み出される特徴ベクトルとの間の
距離を計算する第２の距離計算部と、 前記第２の距離計算部から出力される距離の値を貯えて
ソーティングを行い、値が最小のものから順に上位候補
として出力するソータと、を有することを特徴とする。

〔作用〕

本発明のパタン正規化装置は、入力パタンと参照パタン
から各々得られる特徴ベクトル間の距離が最小となるよ
うに、最適化計算手法による反復処理を実行するもので
あり、入力パタンが参照パタンに対してより重なるよう
に、幾何学変換が繰り返される。入力パタンは全ての参
照パタンに対して変形される。２つのパタン間の距離を
最小化するためには、各パタンを構成するストローク同
士を正しく対応させることが必要であるが、多数のスト
ロークを含むパタンにおいては、誤った対応が生じやす
い。そこで制御部から特徴抽出部に対して特徴抽出パラ
メータを与え、粗いパタンマツチングから詳細なパタン
マツチングへと変化させることにより、ストローク間の
正しい対応付けを行い、特徴ベクトル間の距離がより小
さい値に収束するようにする。

また本発明のパタン識別装置は、パタン正規化装置によ
って得られる変形パタンに対し、新たに識別処理用の第
２の特徴抽出を行い、第２の辞書との距離計算の結果得
られる距離値が最小のものから順に幾つかを選択し、上
位候補とする。変形を最適化する際には、変形に対しで
ある程度敏感な特徴を用いる必要があるが、これを識別
に用いると次のような問題が生しる。例えば対応するス
トロークの位置が合っていても、太さや長さの違いなど
が特徴に反映し、識別結果に影響を及ぼす。

従って識別処理においては、こういった形状の微妙な違
いに対して鈍感な特徴を抽出し、ストロークの位置合わ
せがなされたパタン間のマツチングを行う。

〔実施例〕

本発明の実施例について図面を参照して説明する。

第１図は本発明のパタン正規化装置の一実施例を示すブ
ロック図である。

このパタン正規化装置は、入力パタン１００と変形パラ
メータ１０１の２つを入力とし、入力パタン１００を各
参照パタンにより重なるように変形した結果のパタンを
信号１０２として外部に出力する。

ここでは各パタンは、いずれも文字画像を表すものとす
る。

幾何学変換部１０は、入力パタン１００と変形パラメー
タ１０１の２つを入力とし、変形パラメータ１０１によ
り与えられる幾何学変換を入力パタン１００に対して施
した結果を、変形パタン１０２として出力する。

幾何学変換の方法について説明する。

まず簡単のため１次元のパタンの場合を考える。

変形前のパタン１００のアドレスをｘ（０≦Ｘ≦Ｍ）、
変形後のパタン１０２のアドレスをｆ　（ｘ）と表す。

ここで関数ｆ（χ）は以下の条件を満たすものとする。

ｆ（０）−〇　　　　　　　　　　　　　　　　　（１
）ｆ　　（Ｍ）　−Ｍ　　　　　　　　　　　　　　　
　（２）ｆ’　（ｘ）≧０　　　（０≦Ｘ≦Ｍ　）　　
　　　　（３）この３つの条件により、パタンは変形前
と変形後で同じ大きさを保つ。特に式（３）により、関
数ｆは単調増加となるため、パタンの各成分の順序を保
ちながら変形を行うことができる。

例えばｆ　（ｘ）として、 ｆ　（ｘ）＝ａ３Ｘ”＋ａｚＸ”＋ａｌＸ＋ａｏ　　　
（４）と表される３次関数を用いる場合、Ｘのほかにパ
ラメータとしてａ３．　ａｔ、　ａ　Ｉ＋　ａｏの４個
が必要である。しかじ式（＋）、　（２）を代入するご
とにより次の式（５）が得られるため、実際に与えるパ
ラメータは２個でよい。このパラメータが、変形パラメ
ータ１０１に対応している。

ｆ　　（ｘ）　−ａ３ｘ３＋ａ２ｘ”＋　（１−ａ３Ｍ
２−ａ２Ｍ）ｘ・・・（５） ｆ　（ｘ）として非線形の関数を用いれば、パタンのあ
る部分のみを膨張または収縮するといった変形が可能で
ある。

次に２次元パタンの変形前のアドレスを（Ｘ　＋ｙ）、
変形後のアドレスを（Ｘ、Ｙ）で表し、上記の条件（１
）〜（３）を満たす関数ｆとｇにより、以下の式（６）
、　（７）に従って２次元パタンの幾何学変換を実行す
ると、各方向ごとに独立な変形が行われる。

Ｘ＝ｆ（ｘ）　　　　　　　　　　　　　　　　（６）
Ｙ＝ｇ（ｙ）　　　　　　　　　　　　　　　　（７）
一方、次の式（８）、　（９）のように、他方向のアド
レス値の項を加えると、更に長方形から平行四辺形への
変形や、回転といったことが可能となる。

Ｘ＝Ｆ　（ｘ、　ｙ）　＝ｆ　（ｘ）　十ｂ　−ｙ　　
　　（８）Ｙ＝Ｇ　（ｘ、　ｙ）　−ｇ　（ｙ）　十ｃ
　−ｘ　　　　（９）この場合、変形パラメータ１０１
の個数はＸ方向とＸ方向に関して各３個の計６個となる
。

以上の変形においては関数ｆ　（０）、　　ｆ　（Ｍ）
の値が一定であるため、第３図（ａ）に示すように、０
≦Ｘ≦Ｍ、Ｏ≦ｙ≦Ｎで表される矩形領域のうち両端の
成分は移動することができない。しかし第３回（ｂ）の
ように、パタンの外接正方形の外側に背景部分を加えて
正規化処理領域とすれば、パタンの両端の成分も移動す
ることができる。また更に領域によって異なる関数を用
いれば局所的な変形が実現される。

再び第１図に戻りパタン正規化装置の説明を行う。

特徴抽出部１１ば変形パタン１０２に対し、特徴抽出パ
ラメータ１０６を用いた特徴抽出処理を行い、得られる
特徴ベクトルを１０３として出力する。特徴抽出処理の
例としては、一定のり１少ンプリング点上で以下の式０
０）のようにガウシアンフィルタとのコンボリューショ
ン処理を行い、得られた値を特徴ベクトル１．０３の要
素として出力する。

Ｆ　（ｉ、ｊ、ｒ） Ｇ　　（ｍ、　　ｎ、　　ｒ） ＝　（１／２　πｒ２）　　・ｅｘｐ　（−（ｍ２＋ｎ
２）　／２　ｒ２）・　・（１１） 但しｒ（≧０）が特徴抽出パラメータ１０６に対応して
おり、Ｉ　　（ｉ　−ｍ、　　ｊ−ｎ）は座標（ｉｍ　
　ｊ−ｎ）における画素値、Ｇ　（ｍ、ｎ、ｒ）はガウ
シアン関数、Ｆ　（ｉ、ｊ、ｒ）はりサンプリング点（
ｉ、ｊ）において得られる特徴の値を示す。

ｒの値が大きい場合、弐〇〇）は元画像から高周波成分
を除去して得られる粗い形状同士のマツチングを表し、
逆に小さい場合は詳細なマツチングを表している。周波
数空間で考えると、ｒの大きい場合は低周波成分のみの
マツチングであり、ｒを段階的に小さくすることにより
、徐々に高周波成分を加えてマツチングを行うことを意
味している。

また別の例として、抽出された特徴に対し主成分分析を
適応し、第１主成分から順にマツチングに用いる次元数
を特徴抽出パラメータ１０６によって与えることにより
、マツチングの粗さを制御することができる。

辞書１２は、特徴抽出部１１において述べた処理を、あ
らかしめ全参照パタンに対して実行して得られる特徴ベ
クトルを格納し、制御部１４からの読み出し要求信号１
０７に同期してこれを読め出し、信号１０４　とする。

距離計算部１３は、変形パタンから得られる特徴ベクト
ル１０３と、参照パタンから得られる特徴ベクトル１０
／ｌを入力し、両者の距離を求め信号１０５として出力
する。距離としては、例えばＬ１ノルム、 Ｃ１−Σｌａ；−ｂｌ　　　　　　　　　　　　　　０
２）またば■、２ノルム、 Ｃ８−Σ（ａ；−ｂ＋）２　　　　　　　　０３）等を
用いることができる。

制御部１４は、変形パラメータ１０１　と距離値１０５
を入力し、特徴抽出パラメータＪ０６を特徴抽出部１１
に与え、距離値１０５が最小となるような変形パラメー
タ１０１　の値を最適化計算手法を用いた反復処理によ
って求める。

次に最適化計算手法の１つである最急勾配法に関して説
明を行う。幾何学変換部１０へ入力する変形パラメータ
１０１　をベクトルに−（ｋ、、に２．に３・・・、　
　ｋＬｌで表し、Ｉ（と変形パラメータｒを与えたとき
に距離計算部１３において得られる距離１０５をＤ（Ｋ
、ｒ）とすると、以下の処理■〜■のようになる。

■にの初期値を与える。

■ｒ＝Ｒ，Ｒ−１．・・・、２．１に対して以下の処理
■〜■を実行する（Ｒ＞１）。

■ｉ＝１．２，３．・・・、Ｌに対して、ｇｔ　＝Ｄ　
（Ｋｔ”、　　ｒ）　−Ｄ　（Ｋ＝−、ｒ）　　　（１
４）を求める。但しベクトルに８＋とに、−ばＫの第ｉ
成分のみを、各々正の方向と負の方向にΔ（〉０）だけ
変化させたベクトルであり、次の弐〇〇のように表すこ
とができる。

Ｋ、゛ −［ｋＪ”］ｋ、”＝ｋ、（ｊ≠ｉ　）　、　　ｋＨ”
　＝ｋＨ−１−Δ）Ｋ。

−（ｋＪ−ｌ　ｋＪ−＝ｋＪ　（ｊ−ｌ＝ｉ）、に＋−
−に；−Δ）（１≦ｊ≦Ｌ）　　（Ｊつ ■ベクトルＧ−（ｇｔ、ｇｚ、ｇ３＋・・・、　　ｇＬ
）とし、Ｄ’　＝Ｄ　（Ｋ−α・Ｇ／ＩＩＧＩＩ、　　
ｒ）　　　　Ｑωを最小にするような正のスカラ値αを
求める。

■αが十分に小さくなり、Ｋの値が収束すれば終了。そ
うでなければ、 Ｋ４−に−α・Ｇ／ＩＩＧＩＩ　　　　　　　　　　ｏ
力として処理■へ。

Ｒは１より大きな整数であり、ベクトルＧが最象、勾配
方向を表し、スカシαが更新量を表す。制御部１４は、
参照パタンの特徴ベクトルに対し、変形パラメータ１０
１　と特徴抽出パラメータ１０６を与えて得られる距離
値１０５を用いて、上述の処理■〜■を収束するまで繰
り返す。ある参照パタンに対する距離の収束値が求まっ
たならば、辞書Ｉ２に対して読み出し要求信号１０７を
出力し、次の参照パタンの特徴ベクトルの読み出しを行
う。収束値に対応する変形パタン１０２が最適変形パタ
ンを表す。

ここでは２つの特徴ベクトル間の距離を最小にする装置
として説明を行ったが、例えば距離最小ではなく類似度
を最大にするような場合に関しても、同様に実行するこ
とができる。

第２図は本発明のパタン識別装置の一実施例を示すブロ
ック図である。

このパタン識別装置においては、パタン正規化装置に含
まれているモジュール１０〜１３を、第１の特徴抽出部
、第１の辞書、第１の距離計算部として用いる。また制
御部２０は第１図で説明した制御部１４に、新たに第２
の辞書２２に対する読み出し要求信号２０２を付加した
ものである。

このパタン識別装置は、入力パタン１００と変形パラメ
ータ１０１の２つを入力とし、第１図の実施例で説明し
たパタン正規化装置と同様に最適変形パタン１０２を求
めた後、これに対するカテゴリを決定し信号２０４とし
て外部に出力する。

第２の特徴抽出部２１は、最適変形パタン１０２を入力
し、このカテゴリを識別するための特徴抽出処理を行う
。

第１の特徴抽出部１１で得られる特徴は、変形パラメー
タに関して連続的に変化するため、ストロークの位置合
わせ等に用いることができる。その反面、対応するスト
ロークの位置が合っていても、ストロークの太さや長さ
の違いがそのまま現れるという性質を持っているため、
これより生しる特徴ベクトル間の距離が識別結果に影響
を及ぼすことが考えられる。最適変形パタン１０２は各
参照パタンに対して、ストロークの位置に関してはほぼ
重なるように変形されているため、これを識別するだめ
にはストロークの重なっていない部分を求めればよい。

そこで第２の特徴抽出部２１において、変形に関して不
連続な特徴量を抽出することにより、ストロークの太さ
や長さの微妙な違いに影響されず、未対応のストローク
の有無を反映させることができる。

第４図は上述の条件を満たす特徴抽出の例であり、以下
これを用いて説明を行う。（ａ）は人力される最適変形
パタン１０２の例であり、（ｂ）においてこれを１６Ｘ
１６の小領域に分割する。次に３×３のマスク処理によ
り、各画素に対し４種類の方向ラベル（縦・横・斜め）
を与え、小領域内の各方向ラベルの生起数を合計する。

生起数を各方向ラベルに対応した平面に表示する（Ｃ）
のようになる。ここでは小領域の色が濃いほど生起数が
多いことを示している。次に（ｄ）では、各平面毎に３
×３のガウシアンフィルタとのコンボリューションを行
い、生起数を平滑化する。最後に（ｅ）では小領域を統
合して４×４とし、統合された領域内の生起数を合計し
たものを特徴要素とする。従ってこの例では、４Ｘ４Ｘ
４＝６４次元の特徴ベクトルが得られ、これが第２図の
信号２００として出力される。この方法では同一領域内
に対応するストロークが存在すれば、同様の特徴を得る
ことができ、ストロ〜りの太さや長さの違いからの影響
を受けにくいという性質がある。

再び第２図ムこ戻りパタン識別装置の説明を行う。

第２の辞書２２は、第２の特徴抽出部２１において述べ
た処理を、あらかじめ全参照パタンに対して実行して得
られる特徴ベクトルを格納し、制御部２０からの読み出
し要求信用２０２に同期してこれを読み出し、信号２０
１　とする。

第２の距離計算部２３は、第２の特徴抽出部２１から出
力される特徴ベクトル２００と、第２の辞書２２から読
み出される信号２０１を入力し、両者の距離を求め信号
２０３として出力する。

制御部２０は、第１図の制御部１４と同様に、まず変形
パラメータ１０１　と距離値１０５を入力し、特徴抽出
パラメータ１０６を第１の特徴抽出部１１に与え、距離
値１０５が最小となるような変形パラメータ１０１の値
を最適化計算手法を用いた反復処理によって求める。こ
れにより最適変形パタンか信号１０２として得られたな
らば、信号２０２により第２の辞書２２から特徴ベクト
ル２０１の読み出しを行い、識別処理を行う。

ソーク２４ば、第２の距離計算部２３より出力される距
離値２０３を貯えるメモリと、比較演算器等を含んで構
成される。距離値２０３をメモリ上でソートし、その上
位候補データを対応するカテゴリ番号と共に信号２０４
に出力する。

（発明の効果〕 以上説明したように、本発明のパタン正規化装置を用い
ることにより、従来に比べ、入力パタンの更に多様な変
形に対応することができる。特にストロークを多く含ん
だパタン間のマッチンクニおいても、特徴抽出パラメー
タを用いて粗いマツチングから詳細なマツチングへと制
御することにより、正しいストローク間の対応を求めや
ずいという効果を持つ。

また本発明のパタン識別装置を用いるごとによす、入力
パタンと参照パタンでストロークの太さや長さが異なる
場合においても、これらに影響されずに識別を行うこと
ができるという効果を持つ。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のパタン正規化装置の一実施例を示すブ
ロック図、 第２図は本発明のパタン識別装置の一実施例を示すブロ
ック図、 第３図は正規化領域内の幾何学変換を示す図、第４図は
識別用の特徴抽出の例を示す図である。 １０・・・・・幾何学変換部 ＩＬ　２１・・・特徴抽出部 １２、２２・・・辞書 １３、２３・・・距離計算部 １４、２０・・・制御部 １５・　・・　・　・ソータ 代理人　弁理士　　岩　佐　　義　幸 シ イ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）パタン認識処理において、入力パタンと参照パタ
   ンから各々特徴抽出を行って得られる特徴ベクトル間の
   距離が最小となるように、入力パタンに対する幾何学変
   換を実行し、前記入力パタンの形状を正規化する装置で
   あって、 与えられた変形パラメータに従って、入力パタンに対す
   る幾何学変換を実行し、変形パタンを求める幾何学変換
   部と、 与えられた特徴抽出パラメータに従って、前記変形パタ
   ンに対する特徴抽出を行い、変形パタンの特徴ベクトル
   を求める特徴抽出部と、 個々の参照パタンに対し、あらかじめ特徴抽出を行って
   得られる参照パタンの特徴ベクトルを貯えておく辞書と
   、 前記特徴抽出部から出力される特徴ベクトルと、前記辞
   書から読み出される特徴ベクトルとの間の距離を計算す
   る距離計算部と、 前記特徴抽出パラメータの値を変化させながら、前記距
   離の値を最小とする前記変形パラメータの最適値を求め
   、最適化されるまでの反復処理の制御を行う制御部と、 を有することを特徴とするパタン正規化装置。
2. （２）前記特徴抽出部が、前記制御部の指示に従い、前
   記特徴ベクトルの次元数を段階的に増加させる手段を含
   む、 ことを特徴とする請求項１記載のパタン正規化装置。
3. （３）前記特徴抽出部が、特徴抽出量として周波数スペ
   クトル成分を抽出し、前記制御部の指示に従って、低域
   側から順に高域側の成分を段階的に増加させる手段を含
   む、 ことを特徴とする請求項１記載のパタン正規化装置。
4. （４）パタン認識処理において、入力パタンと参照パタ
   ンから各々特徴抽出を行って得られる特徴ベクトル間の
   距離が最小となるように、入力パタンに対する幾何学変
   換を実行し、前記入力パタンの形状を正規化した後に識
   別処理を行う装置であって、 与えられた変形パラメータに従って、入力パタンに対す
   る幾何学変換を実行し、変形パタンを求める幾何学変換
   部と、 与えられた特徴抽出パラメータに従って、前記変形パタ
   ンに対する特徴抽出を行い、変形パタンの特徴ベクトル
   を求める第１の特徴抽出部と、個々の参照パタンに対し
   、あらかじめ特徴抽出を行って得られる参照パタンの特
   徴ベクトルを貯えておく第１の辞書と、 前記第１の特徴抽出部から出力される特徴ベクトルと、
   前記第１の辞書から読み出される特徴ベクトルとの間の
   距離を計算する第１の距離計算部と、 前記特徴抽出パラメータの値を変化させながら、前記距
   離の値を最小とする前記変形パラメータの値を求め、最
   適化されるまでの反復処理の制御を行い、最適化終了後
   に識別処理の起動を行う制御部と、 最小化された前記距離値に対応する最適変形パタンを入
   力し、前記識別処理用の特徴抽出を行う第２の特徴抽出
   部と、 個々の参照パタンに対し、あらかじめ前記識別処理用の
   特徴抽出を行って得られる特徴ベクトルを貯えておく第
   ２の辞書と、 前記第２の特徴抽出部から出力される特徴ベクトルと、
   前記第２の辞書から読み出される特徴ベクトルとの間の
   距離を計算する第２の距離計算部と、 前記第２の距離計算部から出力される距離の値を貯えて
   ソーティングを行い、値が最小のものから順に上位候補
   として出力するソータと、 を有することを特徴とするパタン識別装置。
5. （５）前記第１の特徴抽出部が、前記特徴抽出パラメー
   タの変化に対し連続的に変化する特徴量を抽出し、 前記第２の特徴抽出部が、前記特徴抽出パラメータの変
   化に対して不連続に変化する特徴量を抽出する、 ことを特徴とする請求項２記載のパタン識別装置。