JPH0632086B2 - Pattern recognizer - Google Patents
Pattern recognizerInfo
- Publication number
- JPH0632086B2 JPH0632086B2 JP60226731A JP22673185A JPH0632086B2 JP H0632086 B2 JPH0632086 B2 JP H0632086B2 JP 60226731 A JP60226731 A JP 60226731A JP 22673185 A JP22673185 A JP 22673185A JP H0632086 B2 JPH0632086 B2 JP H0632086B2
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- JP
- Japan
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- character
- recognition
- word
- unit
- pattern
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- Expired - Lifetime
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- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、文字または音声を対象とし、あらかじめ登録
した単語辞書を用いた単語照合を併用したパターン認識
装置に関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a pattern recognition apparatus that targets characters or voices and also uses word matching using a previously registered word dictionary.
従来、パターン認識装置、例えば文字認識装置におい
て、特に、漢字のように字種数の多いものを認識対象に
した場合には、認識結果に対し、単語照合など前後の文
字の連接情報や言語情報を利用して性能向上を図る処理
を併用することが知られている(たとえば、特開昭58
−39378号)。この場合、認識の対象とする単語の
組みあわせは、一般には、ユーザの使用目的に応じて異
なってくる。このために、従来の文字認識装置では単語
照合に用いられる単語辞書は、例えば、住所、氏名など
限られた範囲の単語からなり、したがって、対象を限定
した使い方をしていた。このように、使用する単語辞書
に対応して認識対象字種(例えば、「東」,「京」など
の文字コードで区別されるものの種類で、以下、字種と
いう)が限定されることから、単語辞書や文字認識のた
めの認識辞書は共に固定のものとなっており、特に、ユ
ーザの使い方に適応する配慮はなされていなかった。Conventionally, in a pattern recognition device, for example, a character recognition device, particularly when a character having a large number of character types, such as a Chinese character, is targeted for recognition, the recognition result is used to concatenate information and linguistic information of characters before and after word matching. It is known to use a process for improving performance by utilizing (see, for example, JP-A-58).
-39378). In this case, the combination of words to be recognized generally differs depending on the purpose of use of the user. For this reason, in the conventional character recognition device, the word dictionary used for word matching is composed of words in a limited range such as an address and a name, and therefore the usage of the target is limited. In this way, the character types to be recognized (for example, the types that are distinguished by the character code such as “East” and “Kyo” and are referred to as “character types” below) are limited according to the word dictionary used. However, both the word dictionary and the recognition dictionary for character recognition are fixed, and no particular consideration is given to how they are used by the user.
一方、英数字、片仮名記号を対象とする文字認識装置で
は、数字だけを読み取る数字モードや全字種を読み取る
混在モードなど読み取り対象字種セットに応じて認識辞
書の内容を切換えることにより、認識性能を向上させる
ことが知られている。その1例として、字種セットの内
容をユーザがフラグなどを用いて指定するものであり、
これにより、認識対象字種を限定することで認識性能の
向上を図るものである。しかしながら、漢字のように、
認識対象字種が多く(1000〜3000字種)なると、個々の
字種に対応したフラグをセットするなどしてユーザが個
々の字種を指定することは非常に手間がかかるという欠
点があった。On the other hand, in the character recognition device for alphanumeric characters and katakana symbols, the recognition performance can be improved by switching the contents of the recognition dictionary according to the character type set to be read, such as the number mode for reading only numbers or the mixed mode for reading all character types. Is known to improve. As one example, the user specifies the contents of the character type set using a flag or the like,
As a result, the recognition performance is improved by limiting the recognition target character type. However, like Kanji,
When there are many recognition target character types (1000 to 3000 character types), it is very troublesome for the user to specify each character type by setting a flag corresponding to each character type. .
本発明の目的は、上記従来技術の欠点を除き、ユーザの
使用目的に応じて認識対象字種を容易に限定し、認識性
能を向上させることができるようにしたパターン認識装
置を提供するにある。An object of the present invention is to provide a pattern recognition device which can easily limit the recognition target character type according to the purpose of use of the user and improve the recognition performance, excluding the above-mentioned drawbacks of the prior art. .
この目的を達成するために、本発明は、ユーザの使用目
的に応じた単語辞書を登録可能とするとともに、該単語
辞書の字種によって認識辞書の認識対象字種を限定する
ようにした点に特徴がある。In order to achieve this object, the present invention makes it possible to register a word dictionary according to the purpose of use of the user and to limit the recognition target character type of the recognition dictionary according to the character type of the word dictionary. There are features.
ここで、本発明の処理手順を第4図によって概略的に説
明する。Here, the processing procedure of the present invention will be schematically described with reference to FIG.
同図において、ユーザは、まず、読み取りの対象とした
い単語をあらかじめキーボードなどから登録し、単語辞
書を作成するための情報を入力する。次に、登録された
単語辞書から互いに異なる字種のみを抽出し(出現字種
の解析)、認識対象字種テーブルを自動的に作成する。
従来のOCRでは、約150種の英字数字、片仮名記号の
中からユーザが使用する字種を定義するために、フラグ
情報を用いることが知られている。この場合、字種セッ
トの定義は、個々の字種にフラグを立てるなどする必要
があり、約150種の中から必要な字種を選択する場合に
は、字種数が少ないことからほとんど問題はないが、漢
字のように、1000字種以上の場合には、必要な字種を選
択するのに手間がかかる欠点が存在した。In the figure, the user first registers the word to be read from a keyboard or the like in advance, and inputs information for creating a word dictionary. Next, only different character types are extracted from the registered word dictionary (analysis of appearance character types), and a recognition target character type table is automatically created.
In the conventional OCR, it is known to use flag information in order to define a character type used by a user from about 150 types of alphanumeric characters and katakana symbols. In this case, it is necessary to set a flag for each character type in the definition of the character type set, and when selecting the necessary character type from about 150 types, the number of character types is small, so there is almost no problem. However, there is a drawback that it takes a lot of time to select the required character type when there are more than 1000 character types such as Kanji.
本発明では、この欠点を解消するため、上述のように、
使用するために登録された単語により、自動的に認識辞
書から認識文字種セットを登録することを1つのポイン
トとしている。In the present invention, in order to eliminate this drawback, as described above,
One of the points is to automatically register the recognized character type set from the recognition dictionary according to the words registered for use.
本発明において、文字を認識する場合には、例えば、J
IS第1水準などのように、汎用的に用いられる比較的
大きい字種セットを対象とした認識用字種を用いる。従
って、使用単語を登録する際には、認識辞書に登録して
ない字種があるか否かのチェックを行い、もし認識辞書
に存在しない字種がある場合には、登録単語を変更する
必要がある。このような場合に対処するために、認識用
辞書としては、JIS第2水準までのもの、更には、特
殊文字を追加したものなどいくつかをオプションとして
用意しておく必要がある。In the present invention, when recognizing a character, for example, J
A character type for recognition, which is intended for a relatively large character type set that is generally used, such as the IS first level is used. Therefore, when registering a used word, it is necessary to check whether there are character types that are not registered in the recognition dictionary, and if there are character types that do not exist in the recognition dictionary, it is necessary to change the registered word. There is. In order to deal with such a case, it is necessary to prepare some recognition dictionaries up to JIS Level 2 and some with special characters added as options.
ここで、文字認識のための認識辞書として比較的大きい
字種セットのものを使用する理由を述べる。一般的に
は、字種セットに応じて認識辞書を構成する方が、処理
量,認識性能などの点から効率が良い。しかしながら、
字種セットに応じて認識辞書を再構成させるためには、
単に必要な字種の標準パターンを集めるだけでは不十分
であり、字種セットの変化により対象パターン空間の構
造が変化するため、判定用閾値など相互関係に関するパ
ラメータを調整する必要がある。このパラメータ調整を
自動的に行うことは、実際上、困難であり、試行錯誤に
よる調整が行われるのが普通であって、これが各メーカ
の重要なノウハウとなっている。したがって、できるだ
け字種セット対応の認識用辞書は、固定にする方が開発
効率の点から有利である。Here, the reason for using a relatively large character type set as a recognition dictionary for character recognition will be described. In general, it is more efficient to construct the recognition dictionary according to the character type set in terms of processing amount and recognition performance. However,
To reconstruct the recognition dictionary according to the character type set,
It is not enough to simply collect the required standard patterns of the character type, and the structure of the target pattern space changes due to the change of the character type set. Therefore, it is necessary to adjust the parameters related to the interrelation such as the judgment threshold value. Actually, it is difficult to automatically perform this parameter adjustment, and adjustment is usually performed by trial and error, which is an important know-how of each manufacturer. Therefore, it is advantageous in terms of development efficiency to fix the recognition dictionary corresponding to the character set as much as possible.
さて、上述のようにして文字認識された結果は、入力単
語ごとに認識結果候補文字テーブルの形で出力される。
この認識結果候補文字テーブルの中から、認識対象字種
テーブルに存在する字種のみが抽出され、修正された候
補文字テーブルを作成する。この処理によって、認識用
辞書を変更することなく、認識対象字種のみが認識結果
となる。The result of character recognition as described above is output in the form of a recognition result candidate character table for each input word.
Only character types existing in the recognition target character type table are extracted from the recognition result candidate character table, and a corrected candidate character table is created. By this processing, only the recognition target character type becomes the recognition result without changing the recognition dictionary.
そして、既に登録してある単語辞書を用い、修正された
候補文字テーブルに対して単語照合を行い、最も確から
しい単語が認識結果として出力される。Then, using the already registered word dictionary, word matching is performed on the corrected candidate character table, and the most probable word is output as the recognition result.
第5図は登録された単語辞書から異なる字種セットを抽
出した例を示している。この例では、4つの単語が登録
された場合を示しており、丸で囲んだ「日」,「月」…
「究」の11文字が異なる字種であって、これらが認識
対象字種となる。FIG. 5 shows an example in which different character type sets are extracted from the registered word dictionary. In this example, four words are registered, and the circled "day", "month" ...
The 11 characters of "Kaku" are different character types, and these are the character types to be recognized.
第6図は第4図における文字認識から単語照合までの処
理の例を示している。第6図の(a)は「日月研究所」を
入力単語とした場合の第4図の認識結果候補文字テーブ
ルを示しており、最大3位までの候補が出力されてい
る。これらの候補のうち、第5図で示した認識対象字種
テーブル(第4図)認識対象字種に入ったものを丸で囲
んである。第6図(b)は第6図(a)の丸を囲んだ候補文字
をピックアップして作成した、修正された候補文字テー
ブル(第4図)を示しており、最大2位までの候補が上
っている。この修正された候補文字テーブルを第5図で
示した単語辞書と照合すると、第6図(b)の丸で囲んだ
「日月研究所」と最も良く整合がとれ、第6図(c)に示
す結果が得られる。FIG. 6 shows an example of processing from character recognition to word matching in FIG. FIG. 6 (a) shows the recognition result candidate character table of FIG. 4 when "Sun Moon Research Institute" is used as an input word, and the candidates of up to the third place are output. Among these candidates, the ones that have entered the recognition target character type table (FIG. 4) recognition target character type shown in FIG. 5 are circled. FIG. 6 (b) shows a modified candidate character table (FIG. 4) created by picking up the circled candidate characters of FIG. 6 (a), and the candidates up to the second place are It is rising. When this modified candidate character table is collated with the word dictionary shown in FIG. 5, it is most consistent with the circled “Higetsu Institute” in FIG. 6 (b), and FIG. 6 (c). The results shown in are obtained.
以上のように、ユーザが登録した単語辞書から認識対象
字種セットを自動的に抽出することによって、従来のよ
うに、個別に字種定義フラグをセツトする手間をなくし
たことができ、これが本発明の第1の特徴がある。As described above, by automatically extracting the recognition target character type set from the word dictionary registered by the user, it is possible to eliminate the trouble of individually setting the character type definition flags as in the conventional method. There is a first feature of the invention.
また、認識用辞書は汎用の字種セットに対応する標準パ
ターン辞書とし、認識対象字種セットの変化には、認識
後の認識結果候補文字テーブルの修正で対応し、認識用
辞書の変更を必要しない。これが本発明の第2の特徴が
ある。このことにより、認識対象字種セットの変化に対
応して認識用判定パラメータの再調整が不要となる。The recognition dictionary is a standard pattern dictionary corresponding to a general-purpose character type set, and changes in the recognition target character type set are handled by modifying the recognition result candidate character table after recognition, and the recognition dictionary needs to be changed. do not do. This is the second feature of the present invention. As a result, it is not necessary to readjust the recognition determination parameter in response to the change in the recognition target character type set.
以下、本発明の実施例を図面によって説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
第1図は本発明によるパターン認識装置の一実施例を示
すブロック図である。全体の制御は制御部100で行わ
れ、これは通常のマイクロコンピュータにより実現され
る。同図においては、制御部100からの制御情報の流れ
を示す線の表記を省略してある。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a pattern recognition device according to the present invention. The entire control is performed by the control unit 100, which is realized by an ordinary microcomputer. In the figure, the line notation showing the flow of control information from the control unit 100 is omitted.
まず、ユーザは読み取りたい単語をビデオデータ端末
(VDT)とキーボードから成る端末機10から、例え
ば、仮名漢字変換を用いて入力し、単語登録部20にお
いて、単語辞書25に登録する。次に、認識対象字種抽
出部30において、互いに異なる字種を抽出し、認識対
象字種テーブル35を作成する。First, the user inputs a word to be read from the terminal 10 including a video data terminal (VDT) and a keyboard using, for example, kana-kanji conversion, and registers it in the word dictionary 25 in the word registration unit 20. Next, the recognition target character type extraction unit 30 extracts different character types and creates a recognition target character type table 35.
一方、帳票に書かれた文字パターンは、勧測部40によ
って観測され、スキャナによってディジタルパターン変
換される。一帳票分の画像パターン41は、文字切出し
部50において、一文字づつの文字パターンに分離さ
れ、正規化など文字認識に必要な前処理が施される。一
文字毎に切り出された文字パターン51は認識部60に
送られる。この認識部60では、認識に使用する特徴が
抽出された後、標準パターン辞書65との整合および判
定による文字認識が行われる。文字認識の結果、単語毎
の複数候補文字系列61、すなわち、第4図における認
識結果候補文字テーブルが得られ、あらかじめ作成した
認識対象字種テーブル35と共に認識結果修正部70に
送られる。この認識結果修正部70では、複数候補文字
系列61の中から認識対象字種テーブル35に存在する
文字種のみが抽出され、修正された候補文字系列71
(すなわち、第4図の修正された候補文字テーブル)が
作成される。次に、この候補文字系列71は単語照合部
80に送られ、単語辞書25と、例えば第1位候補との
順位差を距離として照合を行い、最も距離の小さい単語
81を出力する。出力された単語81は表示部90にて
表示すると共に、認識結果記憶部95に順次格納され
る。On the other hand, the character pattern written on the form is observed by the solicitation unit 40 and converted into a digital pattern by the scanner. The image pattern 41 for one form is separated into character patterns for each character in the character cutting section 50, and pre-processing required for character recognition such as normalization is performed. The character pattern 51 cut out for each character is sent to the recognition unit 60. In the recognition unit 60, after the features used for recognition are extracted, character recognition is performed by matching with the standard pattern dictionary 65 and determination. As a result of the character recognition, a plurality of candidate character sequences 61 for each word, that is, the recognition result candidate character table in FIG. 4 is obtained and sent to the recognition result correction unit 70 together with the recognition target character type table 35 created in advance. In the recognition result correction unit 70, only the character types existing in the recognition target character type table 35 are extracted from the plurality of candidate character sequences 61, and the corrected candidate character sequence 71 is extracted.
(That is, the corrected candidate character table of FIG. 4) is created. Next, the candidate character string 71 is sent to the word matching unit 80, and the word dictionary 25 is matched with the rank difference between the word dictionary 25 and the first-ranked candidate, for example, and the word 81 having the smallest distance is output. The output word 81 is displayed on the display unit 90 and is sequentially stored in the recognition result storage unit 95.
以上説明した実施例において、観測部40、文字切出し
部50、認識部60、単語照合部80、表示部90、認
識結果記憶部95は、公知の技術で実現可能である。In the embodiment described above, the observation unit 40, the character cutout unit 50, the recognition unit 60, the word matching unit 80, the display unit 90, and the recognition result storage unit 95 can be realized by known techniques.
ここでは、単語登録部20および認識対象字種抽出部3
0の処理を第2図を用いて詳細に説明する。Here, the word registration unit 20 and the recognition target character type extraction unit 3
The process of 0 will be described in detail with reference to FIG.
まず、VDTおよびキーボード端末機10から入力され
た仮名文字系列が、入力文字バッフア11に格納され
る。入力バッフア11に格納された仮名文字系列は、仮
名漢字変換部21において、仮名漢字変換辞書22を用
いて漢字系列に変換され、変換文字バッファ23に格納
される。次に、単語登録部24において、変換文字バッ
ファ23から取り出された単語の文字系列が順次チェッ
クされて標準パターン辞書65に登録してあることが確
認された後、単語辞書25に登録される。もし、標準パ
ターン辞書65に登録されていない文字が出現した場合
には、その旨VDT10に表示し、登録する単語を変更
するよう指示する。次に、登録された単語の文字系列に
対し、31において、互いに異なる文字のチェックを行
う。これは、既に登録してある認識対象字種テーブル3
5と、順次取り出した文字との比較を行い、新たに出現
した字種の場合には、文字登録部32によって認識対象
字種テーブル35に登録する。First, the kana character sequence input from the VDT and keyboard terminal 10 is stored in the input character buffer 11. The kana character series stored in the input buffer 11 is converted into a kanji series by the kana-kanji conversion section 21 using the kana-kanji conversion dictionary 22 and stored in the converted character buffer 23. Next, in the word registration unit 24, the character series of the words extracted from the converted character buffer 23 are sequentially checked, and after it is confirmed that they are registered in the standard pattern dictionary 65, they are registered in the word dictionary 25. If a character not registered in the standard pattern dictionary 65 appears, the fact is displayed on the VDT 10 and an instruction to change the registered word is given. Next, at 31 in the character series of the registered words, different characters are checked. This is the recognition target character type table 3 that has already been registered.
5 is compared with the sequentially extracted characters, and in the case of a newly appeared character type, the character registration unit 32 registers it in the recognition target character type table 35.
次に、第1図における認識結果修正部70の処理内容に
ついて第3図を用いて説明する。Next, the processing contents of the recognition result correction unit 70 in FIG. 1 will be described with reference to FIG.
認識部60から出力された候補文字系列61は、入力単
語長をL、単語中第i番目の文字の認識結果候補文字数
をn(i)とすると、 と表わされる。一方、認識対象字種テーブルは、 {D(k),k=1…,M} ただし、Mは認識対象字種数 と表わされる。In the candidate character sequence 61 output from the recognition unit 60, if the input word length is L and the recognition result candidate character number of the i-th character in the word is n (i), Is represented. On the other hand, the recognition target character type table is: {D (k), k = 1 ..., M} where M is the number of recognition target character types.
このとき、認識結果修正部70では、第3図に示す処理
によって、修正された候補文字系列71を出力する。こ
こで修正された候補文字系列71を と表わす。At this time, the recognition result correction section 70 outputs the corrected candidate character sequence 71 by the process shown in FIG. The candidate character sequence 71 corrected here Represents.
すなわち、まず、カウンタiを0にセットしておき、順
次カウンタiを増加させ、入力単語長Lとなるまで以下
の処理Aを繰り返す。That is, first, the counter i is set to 0, the counter i is sequentially incremented, and the following processing A is repeated until the input word length L is reached.
処理A:まずカウンタlを0にセットしておき、カウン
タJを使用して、第i番目の文字の認識結果候補文字数
n(i)に達するまで以下の処理Bを繰り返す。Process A: First, the counter l is set to 0, and the counter J is used to repeat the following process B until the recognition result candidate character number n (i) of the i-th character is reached.
処理B:カウンタkを使用して、認識対象字種数Mに達
するまで、候補C(i,J)が認識対象字種テーブルD
(k)と一致するか否かを比較し、一致する場合にはカウ
ンタlを増加させて、新たな候補テーブルC′(i,
J)にD(k)をセットする。kがMを越えた場合には、
処理AのカウンタJの増加処理に戻る。Process B: Using the counter k, the candidate C (i, J) is recognized as a character type table D until the number of character types for recognition M is reached.
(k) is compared or not, and if they match, the counter 1 is incremented, and a new candidate table C ′ (i,
Set D (k) to J). If k exceeds M,
The process returns to the increment process of the counter J of the process A.
この実施例において、登録する単語の入力方法として、
キーボードを用いた仮名漢字変換を採用しているが、こ
の他にペンタッチによるタブレット入力、連想コードに
よる入力、OCRを用いた入力、音声認識装置と仮名漢
字変換の組合せによる入力、あるいはオンライン文字認
識装置による入力などの方法を用いても実現可能なこと
は云うまでもない。また、互いに異なる文字種の抽出を
単語登録の後に行っているが、単語登録の前に行っても
同様の効果が得られることは明らかである。In this example, as a method of inputting a word to be registered,
Kana-to-Kanji conversion using a keyboard is adopted. In addition to this, tablet input by pen touch, input by associative code, input by OCR, input by combination of voice recognition device and Kana-Kanji conversion, or online character recognition device It goes without saying that it can be realized even by using a method such as input by. Further, although different character types are extracted after the word registration, it is clear that the same effect can be obtained even before the word registration.
更に、登録単語の文字が認識辞書に登録されていない場
合に、その旨表示して登録単語を変更させる代りに、字
種数の更に大きい認識辞書に切替させても良いことは言
うまでもない。Further, if the characters of the registered word are not registered in the recognition dictionary, it is needless to say that instead of displaying that effect and changing the registered word, the recognition dictionary having a larger number of character types may be switched.
また、認識対象を音声とした場合にも、大規模語彙単語
音声認識方式として適用可能であることは言うまでもな
い。この場合、認識単位は音韻あるいは音素、音節など
を採用することが考えられ、これらが上記の単語という
ことになる。Needless to say, even when the recognition target is speech, it can be applied as a large-scale vocabulary word speech recognition method. In this case, it is conceivable to adopt a phoneme, a phoneme, a syllable, or the like as the recognition unit, and these are the above words.
以上のように、この実施例によれば、ユーザ毎に読み取
り単語を登録できるうえ、認識対象字種を個々に指定す
る必要がないため、認識部および認識用辞書を変更する
ことなく、使用目的に適した単語の文字読み取りが可能
となる利点がある。As described above, according to this embodiment, since the read word can be registered for each user and the recognition target character type need not be individually specified, the purpose of use can be achieved without changing the recognition unit and the recognition dictionary. There is an advantage that the character reading of the word suitable for can be performed.
以上説明したように、本発明によれば、ユーザの使用目
的に最適な認識対象を限定した認識が実現でき、かつ、
その調整が微妙な認識用辞書のパラメータ調整が不要と
なるため、個別の認識単位に対応した辞書作成の工数が
削減できるという優れた効果が得られる。As described above, according to the present invention, it is possible to realize the recognition in which the recognition target most suitable for the purpose of use of the user is limited, and
Since the parameter adjustment of the recognition dictionary that is delicately adjusted is unnecessary, the excellent effect that the number of steps for creating a dictionary corresponding to each recognition unit can be reduced can be obtained.
第1図は本発明によるパターン認識方式の一実施例を示
すブロック図、第2図は第1図における単語登録部およ
び認識対象字種抽出部の処理を示すフローチャート、第
3図は第1図における認識結果修正部の処理を示すフロ
ーチャート、第4図は本発明の処理手順の概略説明図、
第5図は第4図における認識対象字種テーブルの作成手
順の説明図、第6図は第4図における文字認識から単語
照合までの手順の説明図である。 20……単語登録部、30……認識対象字種抽出部、2
5……単語辞書、35……認識対象字種テーブル、60
……文字認識部、70……認識結果修正部、80……単
語照合部。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a pattern recognition system according to the present invention, FIG. 2 is a flow chart showing processing of a word registration unit and a recognition target character type extraction unit in FIG. 1, and FIG. 3 is FIG. FIG. 4 is a flowchart showing the processing of the recognition result correction unit in FIG. 4, FIG. 4 is a schematic explanatory view of the processing procedure of the present invention,
FIG. 5 is an explanatory diagram of the procedure for creating the recognition target character type table in FIG. 4, and FIG. 6 is an explanatory diagram of the procedure from character recognition to word matching in FIG. 20 ... Word registration unit, 30 ... Recognition target character type extraction unit, 2
5 ... word dictionary, 35 ... recognition target character type table, 60
...... Character recognition unit, 70 ...... Recognition result correction unit, 80 ...... Word matching unit.
Claims (3)
と、前記入力手段により入力された単語を登録される単
語登録辞書と、前記登録される単語の内、既に登録され
ている単語と異なる字種を抽出して作成される認識対象
字種テーブルと、帳票に書かれた文字パターンを観測し
画像パターンを出力する観測部と、前記観測部の出力か
ら文字パターンを作成する手段と、前記文字パターンと
標準パターンとの比較を行ない複数候補文字を出力する
認識部と、前記複数候補文字の中から前記認識対象字種
テーブルに存在する文字種のみを抽出し、修正された候
補文字テーブルを作成し出力する認識修正結果修正部
と、前記修正された候補文字テーブルと前記単語辞書と
を照合して認識結果を出力する単語照合部と、前記単語
照合部の出力を格納する認識結果格納部と、前記単語照
合部の出力を表示する表示手段とを有することを特徴と
するパターン認識装置。1. An input means for inputting a word to be read, a word registration dictionary for registering the word input by the input means, and a character different from the already registered word among the registered words. A recognition target character type table created by extracting seeds, an observation unit that observes a character pattern written on a form and outputs an image pattern, a unit that creates a character pattern from the output of the observation unit, and the character A recognition unit that compares a pattern with a standard pattern and outputs a plurality of candidate characters, and extracts only the character types existing in the recognition target character type table from the plurality of candidate characters to create a corrected candidate character table. A recognition correction result correction unit for outputting, a word matching unit for matching the corrected candidate character table with the word dictionary and outputting a recognition result, and an output of the word matching unit are stored. A recognition result storage section, a pattern recognition apparatus characterized by comprising a display means for displaying the output of the word collating unit.
装置において、前記入力手段から入力された単語を登録
する前記単語辞書には仮名漢字変換処理を行なった文字
を登録することを特徴とするパターン認識装置。2. The pattern recognition apparatus according to claim 1, wherein the word dictionary for registering a word input from the input means stores a character subjected to kana-kanji conversion processing. Pattern recognition device.
装置において、前記観測部からの出力を一文字づつ文字
パターンに分離する文字切出し部を介して、前記認識部
へ文字パターンを出力することを特徴とするパターン認
識装置。3. The pattern recognition device according to claim 1, wherein the character pattern is output to the recognition unit via a character cutout unit that separates the output from the observation unit into character patterns one by one. A pattern recognition device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60226731A JPH0632086B2 (en) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | Pattern recognizer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60226731A JPH0632086B2 (en) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | Pattern recognizer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6286475A JPS6286475A (en) | 1987-04-20 |
| JPH0632086B2 true JPH0632086B2 (en) | 1994-04-27 |
Family
ID=16849723
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60226731A Expired - Lifetime JPH0632086B2 (en) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | Pattern recognizer |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0632086B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02230488A (en) * | 1989-03-03 | 1990-09-12 | Nec Corp | Character recognizing device |
| JPH02302888A (en) * | 1989-05-18 | 1990-12-14 | Nec Corp | Word dictionary collating device |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5847066A (en) * | 1981-09-16 | 1983-03-18 | Nippon Oil & Fats Co Ltd | Antifouling paint |
-
1985
- 1985-10-14 JP JP60226731A patent/JPH0632086B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6286475A (en) | 1987-04-20 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |