JPH05210763A - 自動学習型文字認識装置 - Google Patents
自動学習型文字認識装置Info
- Publication number
- JPH05210763A JPH05210763A JP4016732A JP1673292A JPH05210763A JP H05210763 A JPH05210763 A JP H05210763A JP 4016732 A JP4016732 A JP 4016732A JP 1673292 A JP1673292 A JP 1673292A JP H05210763 A JPH05210763 A JP H05210763A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- data
- neural network
- recognition
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- Pending
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- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000002950 deficient Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 文字認識装置において、認識不良が発生した
際、自動的に再学習を行い自動的に認識率を向上させ
る。 【構成】 文字画像を取り込むカメラ１と、取り込み画
像を格納する画像メモリ２と、画像メモリ２より１文字
分の文字データを切り出す文字切出し部３と、文字切出
し部３より文字データを受け取り文字選定を行うニュー
ラルネットワーク４と、ニューラルネットワーク４の出
力値より文字の判定を行う文字判定部５と、文字判定部
５で認識不良となった文字の正しい文字データを格納す
る認識不良文字格納部６と、認識不良文字格納部６内の
文字データを再学習してニューラルネットワーク４内の
荷重データ８を自動的に変更する自動学習部７とを備え
ている。
際、自動的に再学習を行い自動的に認識率を向上させ
る。 【構成】 文字画像を取り込むカメラ１と、取り込み画
像を格納する画像メモリ２と、画像メモリ２より１文字
分の文字データを切り出す文字切出し部３と、文字切出
し部３より文字データを受け取り文字選定を行うニュー
ラルネットワーク４と、ニューラルネットワーク４の出
力値より文字の判定を行う文字判定部５と、文字判定部
５で認識不良となった文字の正しい文字データを格納す
る認識不良文字格納部６と、認識不良文字格納部６内の
文字データを再学習してニューラルネットワーク４内の
荷重データ８を自動的に変更する自動学習部７とを備え
ている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、入力文字を自動的に認
識する文字認識装置に利用され、特に、認識不良文字を
自動的に学習して正しく認識する自動学習型文字認識装
置に関する。
識する文字認識装置に利用され、特に、認識不良文字を
自動的に学習して正しく認識する自動学習型文字認識装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の文字認識装置は、図３に示すよう
に、画像を取り込むカメラ１と、取り込み画像を格納す
る画像メモリ２と、画像メモリ２内の画像から１文字を
切り出す文字切出し部３と、文字データを受け取り文字
選定を行うニューラルネットワーク４と、ニューラルネ
ットワーク４の出力値より文字の判定を行う文字判定部
５と、ニューラルネットワーク４内の荷重データ８の設
定を行うオフライン学習部９とを備えている。
に、画像を取り込むカメラ１と、取り込み画像を格納す
る画像メモリ２と、画像メモリ２内の画像から１文字を
切り出す文字切出し部３と、文字データを受け取り文字
選定を行うニューラルネットワーク４と、ニューラルネ
ットワーク４の出力値より文字の判定を行う文字判定部
５と、ニューラルネットワーク４内の荷重データ８の設
定を行うオフライン学習部９とを備えている。
【０００３】ここで、カメラ１により取り込まれた画像
は、画像メモリ２に格納され、文字切出し部３により１
文字分の文字データが切り出され、ニューラルネットワ
ーク４に送られる。次に、ニューラルネットワーク４
は、入力文字データから、オフライン学習部９によりあ
らかじめ設定されている荷重データ８を用いて文字選定
を行い、ニューラルネットワーク４からの出力を文字判
定部５が判定することにより、文字認識が行われる。
は、画像メモリ２に格納され、文字切出し部３により１
文字分の文字データが切り出され、ニューラルネットワ
ーク４に送られる。次に、ニューラルネットワーク４
は、入力文字データから、オフライン学習部９によりあ
らかじめ設定されている荷重データ８を用いて文字選定
を行い、ニューラルネットワーク４からの出力を文字判
定部５が判定することにより、文字認識が行われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】この従来の文字認識装
置では、ニューラルネットワークの荷重データはオフラ
イン学習部で設定するため、認識率を向上させるために
は、オフラインでの認識不良文字の取り込みおよび再学
習を行う必要があり、自動的に認識率を向上させること
は困難である欠点があった。
置では、ニューラルネットワークの荷重データはオフラ
イン学習部で設定するため、認識率を向上させるために
は、オフラインでの認識不良文字の取り込みおよび再学
習を行う必要があり、自動的に認識率を向上させること
は困難である欠点があった。
【０００５】本発明の目的は、前記の欠点を除去するこ
とにより、自動的に認識率を向上させることができる自
動学習型文字認識装置を提供することにある。
とにより、自動的に認識率を向上させることができる自
動学習型文字認識装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、画像を取り込
むカメラと、前記カメラに接続され画像データを格納す
る画像メモリと、前記画像メモリより文字データを切り
出す文字切出し部と、前記文字切出し部より文字データ
を受け取り荷重データにより文字選定を行うニューラル
ネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力値
より文字判定を行う文字判定部とを備えた文字認識装置
において、前記文字判定部で認識不良となった文字デー
タの正しい文字データを入力格納する認識不良文字格納
部と、前記認識不良文字格納部に格納された文字データ
を自動的に学習し前記ニューラルネットワークの荷重デ
ータを変更する自動学習部とを備えたことを特徴とす
る。
むカメラと、前記カメラに接続され画像データを格納す
る画像メモリと、前記画像メモリより文字データを切り
出す文字切出し部と、前記文字切出し部より文字データ
を受け取り荷重データにより文字選定を行うニューラル
ネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力値
より文字判定を行う文字判定部とを備えた文字認識装置
において、前記文字判定部で認識不良となった文字デー
タの正しい文字データを入力格納する認識不良文字格納
部と、前記認識不良文字格納部に格納された文字データ
を自動的に学習し前記ニューラルネットワークの荷重デ
ータを変更する自動学習部とを備えたことを特徴とす
る。
【０００７】
【作用】文字判定部で認識不良と判定された文字データ
について、その正しい文字データを入力し認識不良文字
格納部に格納する。そして、自動学習部はこの格納され
た正しい文字について自動的に再学習し、ニューラルネ
ットワークの荷重データを変更する。
について、その正しい文字データを入力し認識不良文字
格納部に格納する。そして、自動学習部はこの格納され
た正しい文字について自動的に再学習し、ニューラルネ
ットワークの荷重データを変更する。
【０００８】従って、ニューラルネットワークでは、常
に精度の高い荷重データにより文字選定を行うので、文
字認識率の向上を図ることが可能となる。
に精度の高い荷重データにより文字選定を行うので、文
字認識率の向上を図ることが可能となる。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１０】図１は本発明の一実施例を示すブロック構
成図である。
成図である。
【００１１】本実施例は、画像を取り込むカメラ１と、
カメラ１に接続され画像データを格納する画像メモリ２
と、画像メモリ２より文字データを切り出す文字切出し
部３と、文字切出し部３より文字データを受け取り荷重
データ８により文字選定を行うニューラルネットワーク
４と、ニューラルネットワーク４の出力値より文字判定
を行う文字判定部５とを備えた文字認識装置において、
本発明の特徴とするところの、文字判定部５で認識不良
となった文字データの正しい文字データを入力格納する
認識不良文字格納部６と、認識不良文字格納部６に格納
された文字データを自動的に学習しニューラルネットワ
ーク４の荷重データ８を変更する自動学習部７とを備え
ている。
カメラ１に接続され画像データを格納する画像メモリ２
と、画像メモリ２より文字データを切り出す文字切出し
部３と、文字切出し部３より文字データを受け取り荷重
データ８により文字選定を行うニューラルネットワーク
４と、ニューラルネットワーク４の出力値より文字判定
を行う文字判定部５とを備えた文字認識装置において、
本発明の特徴とするところの、文字判定部５で認識不良
となった文字データの正しい文字データを入力格納する
認識不良文字格納部６と、認識不良文字格納部６に格納
された文字データを自動的に学習しニューラルネットワ
ーク４の荷重データ８を変更する自動学習部７とを備え
ている。
【００１２】次に、本実施例の動作について図２に示す
流れ図を参照して説明する。
流れ図を参照して説明する。
【００１３】ステップＳ１でカメラ１により取り込まれ
た文字画像は、画像メモリ２に格納され（ステップＳ
２）、文字切出し部３により１文字分の文字データが切
り出され、ニューラルネットワーク４および文字判定部
５に送られる（ステップＳ３）。次に、ニューラルネッ
トワーク４は荷重データ８を用いて文字の選定を行い
（ステップＳ４）、文字判定部５がニューラルネットワ
ーク４の出力値より文字の判定を行う（ステップＳ
５）。そして、認識可能であればその文字を認識し（ス
テップＳ６）、認識不良が発生した場合、認識不良文字
の正しい文字を人間がキーボード等より入力すると、文
字データは認識不良文字格納部６に格納され（ステップ
Ｓ７）、自動学習部７が認識不良文字格納部６内の文字
データを再学習し（ステップＳ８）、ニューラルネット
ワーク４内の荷重データ８を自動的に変更する（ステッ
プＳ９）。
た文字画像は、画像メモリ２に格納され（ステップＳ
２）、文字切出し部３により１文字分の文字データが切
り出され、ニューラルネットワーク４および文字判定部
５に送られる（ステップＳ３）。次に、ニューラルネッ
トワーク４は荷重データ８を用いて文字の選定を行い
（ステップＳ４）、文字判定部５がニューラルネットワ
ーク４の出力値より文字の判定を行う（ステップＳ
５）。そして、認識可能であればその文字を認識し（ス
テップＳ６）、認識不良が発生した場合、認識不良文字
の正しい文字を人間がキーボード等より入力すると、文
字データは認識不良文字格納部６に格納され（ステップ
Ｓ７）、自動学習部７が認識不良文字格納部６内の文字
データを再学習し（ステップＳ８）、ニューラルネット
ワーク４内の荷重データ８を自動的に変更する（ステッ
プＳ９）。
【００１４】これにより、ステップＳ４での文字選定が
正しく行われることになり、認識率を向上させることが
できる。
正しく行われることになり、認識率を向上させることが
できる。
【００１５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
認識不良文字格納部と自動学習部とを設けることによ
り、認識不良が発生するごとにニューラルネットワーク
の荷重データが自動的に変更されるため、自動的に認識
率の向上を図ることができ、その効果は大である。
認識不良文字格納部と自動学習部とを設けることによ
り、認識不良が発生するごとにニューラルネットワーク
の荷重データが自動的に変更されるため、自動的に認識
率の向上を図ることができ、その効果は大である。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック構成図。
【図２】その動作を示す流れ図。
【図３】従来例を示すブロック構成図。
１ カメラ ２ 画像メモリ ３ 文字切出し部 ４ ニューラルネットワーク ５ 文字判定部 ６ 認識不良文字格納部 ７ 自動学習部 ８ 荷重データ ９ オフライン学習部 Ｓ１〜Ｓ９ ステップ
Claims (1)
- 【請求項１】 画像を取り込むカメラと、前記カメラに
接続され画像データを格納する画像メモリと、前記画像
メモリより文字データを切り出す文字切出し部と、前記
文字切出し部より文字データを受け取り荷重データによ
り文字選定を行うニューラルネットワークと、前記ニュ
ーラルネットワークの出力値より文字判定を行う文字判
定部とを備えた文字認識装置において、 前記文字判定部で認識不良となった文字データの正しい
文字データを入力格納する認識不良文字格納部と、前記
認識不良文字格納部に格納された文字データを自動的に
学習し前記ニューラルネットワークの荷重データを変更
する自動学習部とを備えたことを特徴とする自動学習型
文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4016732A JPH05210763A (ja) | 1992-01-31 | 1992-01-31 | 自動学習型文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4016732A JPH05210763A (ja) | 1992-01-31 | 1992-01-31 | 自動学習型文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05210763A true JPH05210763A (ja) | 1993-08-20 |
Family
ID=11924441
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4016732A Pending JPH05210763A (ja) | 1992-01-31 | 1992-01-31 | 自動学習型文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05210763A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1098402A (ja) * | 1996-09-19 | 1998-04-14 | Nippon Columbia Co Ltd | 情報受信装置 |
| JP2005122720A (ja) * | 2003-09-25 | 2005-05-12 | Fuji Photo Film Co Ltd | 特定シーンの画像を選別する装置、プログラムおよびプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2022500783A (ja) * | 2018-09-21 | 2022-01-04 | ポジション イメージング, インコーポレイテッドPosition Imaging, Inc. | 機械学習支援による自己改善型オブジェクト識別システム及び方法 |
-
1992
- 1992-01-31 JP JP4016732A patent/JPH05210763A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1098402A (ja) * | 1996-09-19 | 1998-04-14 | Nippon Columbia Co Ltd | 情報受信装置 |
| JP2005122720A (ja) * | 2003-09-25 | 2005-05-12 | Fuji Photo Film Co Ltd | 特定シーンの画像を選別する装置、プログラムおよびプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2022500783A (ja) * | 2018-09-21 | 2022-01-04 | ポジション イメージング, インコーポレイテッドPosition Imaging, Inc. | 機械学習支援による自己改善型オブジェクト識別システム及び方法 |
| US11961279B2 (en) | 2018-09-21 | 2024-04-16 | Position Imaging, Inc. | Machine-learning-assisted self-improving object-identification system and method |
| JP2025041945A (ja) * | 2018-09-21 | 2025-03-26 | ポジション イメージング， インコーポレイテッド | 機械学習支援による自己改善型オブジェクト識別システム及び方法 |
| US12541944B2 (en) | 2018-09-21 | 2026-02-03 | Position Imaging, Inc. | Machine-learning-assisted self-improving object-identification system and method |
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