JPH0632086B2 - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
- 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
- Prior art keywords
- character
- recognition
- word
- unit
- pattern
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
明する。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
以下、本発明の実施例を図面によって説明する。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
0の処理を第2図を用いて詳細に説明する。
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。
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。
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。
ついて第3図を用いて説明する。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Claims (3)
- 【請求項1】読み取るべき単語が入力される入力手段
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。 - 【請求項2】特許請求の範囲第1項記載のパターン認識
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。 - 【請求項3】特許請求の範囲第1項記載のパターン認識
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60226731A JPH0632086B2 (ja) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | パターン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60226731A JPH0632086B2 (ja) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | パターン認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6286475A JPS6286475A (ja) | 1987-04-20 |
| JPH0632086B2 true JPH0632086B2 (ja) | 1994-04-27 |
Family
ID=16849723
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60226731A Expired - Lifetime JPH0632086B2 (ja) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | パターン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0632086B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02230488A (ja) * | 1989-03-03 | 1990-09-12 | Nec Corp | 文字認識装置 |
| JPH02302888A (ja) * | 1989-05-18 | 1990-12-14 | Nec Corp | 単語辞書照合装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5847066A (ja) * | 1981-09-16 | 1983-03-18 | Nippon Oil & Fats Co Ltd | 防汚塗料 |
-
1985
- 1985-10-14 JP JP60226731A patent/JPH0632086B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6286475A (ja) | 1987-04-20 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |