JPH08329194A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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- JPH08329194A JPH08329194A JP7161433A JP16143395A JPH08329194A JP H08329194 A JPH08329194 A JP H08329194A JP 7161433 A JP7161433 A JP 7161433A JP 16143395 A JP16143395 A JP 16143395A JP H08329194 A JPH08329194 A JP H08329194A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 12
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
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Abstract
(57)【要約】
【目的】各候補文字間の認識結果の距離値が同程度でな
い場合でもリジェクトでき、高精度認識を可能とする文
字認識装置を提供する。 【構成】文字パターンの特徴と標準文字の特徴間の距離
値を求め、距離値の小さい順に認識候補として出力、記
憶しておき、また、各認識候補の距離値を、認識候補の
うち、最も距離値の小さい第一位候補の前記距離値で割
り各認識候補の距離比を求め、上記距離値と距離比及び
所定のパラメータに基づいて各認識候補の認識結果の信
頼度を求め、求めた信頼度に基づいて認識制御を行う認
識処理を制御している。
い場合でもリジェクトでき、高精度認識を可能とする文
字認識装置を提供する。 【構成】文字パターンの特徴と標準文字の特徴間の距離
値を求め、距離値の小さい順に認識候補として出力、記
憶しておき、また、各認識候補の距離値を、認識候補の
うち、最も距離値の小さい第一位候補の前記距離値で割
り各認識候補の距離比を求め、上記距離値と距離比及び
所定のパラメータに基づいて各認識候補の認識結果の信
頼度を求め、求めた信頼度に基づいて認識制御を行う認
識処理を制御している。
Description
【０００１】本発明は、文字認識装置に関し、特に文字
認識結果の確からしさの評価機能を有し、高精度認識を
可能とする文字認識装置に関する。
認識結果の確からしさの評価機能を有し、高精度認識を
可能とする文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字認識装置は、例えば、文字情報を光
学的に読み取り電気信号に変換して入力パターンを得た
後、得られた信号に基づいて当該文字情報の文字特徴を
抽出し、予め登録されている標準文字に対応する特徴と
の類似度を評価する尺度として両特徴間の距離を求め、
この距離が最小の標準文字を認識結果として出力するの
が一般的である。
学的に読み取り電気信号に変換して入力パターンを得た
後、得られた信号に基づいて当該文字情報の文字特徴を
抽出し、予め登録されている標準文字に対応する特徴と
の類似度を評価する尺度として両特徴間の距離を求め、
この距離が最小の標準文字を認識結果として出力するの
が一般的である。
【０００３】一方、誤認識を低減するため、認識結果の
確からしさを求める手法が種々提案されている。例えば
“松村博：「卓上型手書き漢字ＯＣＲの開発」昭和６０
年度電子通信学会総合全国大会”に記載されているよう
に、文字認識により得られた文字の距離値を認識結果と
しての確からしさとして求める手法が提案されている。
また、例えば、“竹之内他：特開平２−２２８７８８
「文字認識装置」”では、文字認識により得られた文字
の距離値の比を用いて認識候補文字の認識結果としての
確からしさを求める手法が、更には、例えば、“北村
他：特開平３−１５０６９２「単語照合方式」”では、
文字候補のうち、第１位の候補文字の距離値と各候補文
字の距離値との比と、予め設定した定数との積を正規化
値された確からしさとする手法が提案されている。
確からしさを求める手法が種々提案されている。例えば
“松村博：「卓上型手書き漢字ＯＣＲの開発」昭和６０
年度電子通信学会総合全国大会”に記載されているよう
に、文字認識により得られた文字の距離値を認識結果と
しての確からしさとして求める手法が提案されている。
また、例えば、“竹之内他：特開平２−２２８７８８
「文字認識装置」”では、文字認識により得られた文字
の距離値の比を用いて認識候補文字の認識結果としての
確からしさを求める手法が、更には、例えば、“北村
他：特開平３−１５０６９２「単語照合方式」”では、
文字候補のうち、第１位の候補文字の距離値と各候補文
字の距離値との比と、予め設定した定数との積を正規化
値された確からしさとする手法が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記第
１番目の手法のように文字の距離値だけを用いて文字認
識結果の評価を行う場合、入力パターンと予め準備され
た辞書との絶対的な関係しか評価できないので、第１位
認識候補文字の距離値が閾値以下であるとリジェクトで
きないという問題点があった。また、上記第２番目の手
法のように文字の距離比だけを用いて文字認識結果の評
価を行う場合、各候補文字間の相対的な関係だけしか評
価することができないので、複数個の認識候補文字の距
離値が同程度になったときにしかリジェクトが行えず精
度面の問題があった。更に、上記第３番目の手法のよう
に、文字候補のうち、第１位の候補文字の距離値と各候
補文字の距離値との比と、予め設定した定数との積を正
規化値された確からしさとする手法は、小数点表示され
ている距離比を定数を乗算することにより整数化して取
り扱いを容易とするもので、結局、第２の手法の距離比
に基づくものと同一の考え方であり、精度面での問題は
依然残る。
１番目の手法のように文字の距離値だけを用いて文字認
識結果の評価を行う場合、入力パターンと予め準備され
た辞書との絶対的な関係しか評価できないので、第１位
認識候補文字の距離値が閾値以下であるとリジェクトで
きないという問題点があった。また、上記第２番目の手
法のように文字の距離比だけを用いて文字認識結果の評
価を行う場合、各候補文字間の相対的な関係だけしか評
価することができないので、複数個の認識候補文字の距
離値が同程度になったときにしかリジェクトが行えず精
度面の問題があった。更に、上記第３番目の手法のよう
に、文字候補のうち、第１位の候補文字の距離値と各候
補文字の距離値との比と、予め設定した定数との積を正
規化値された確からしさとする手法は、小数点表示され
ている距離比を定数を乗算することにより整数化して取
り扱いを容易とするもので、結局、第２の手法の距離比
に基づくものと同一の考え方であり、精度面での問題は
依然残る。
【０００５】そこで、本発明は、このような問題点を改
善し、各候補文字間の認識結果の距離値が同程度でない
場合でもリジェクトできる文字認識装置を提供すること
にある。
善し、各候補文字間の認識結果の距離値が同程度でない
場合でもリジェクトできる文字認識装置を提供すること
にある。
【０００６】本発明の他の目的は、高精度認識を可能と
する文字認識装置を提供することにある。
する文字認識装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前述の課題を解決するた
め、本発明による文字認識装置は、文字パターンを入力
して認識を行う文字認識装置において、二値化された文
字パターンを入力する入力部と、入力された前記文字パ
ターンから文字特徴を抽出する特徴抽出部と、標準文字
の特徴を記憶する文字認識辞書記憶部と、前記標準文字
特徴と前記文字特徴を照合し、前記文字パターンのそれ
ぞれを特定する文字コードと前記文字特徴と前記標準文
字特徴の間の距離値を得て距離値の小さい順に認識候補
として出力する距離値計算部と、前記認識候補の前記文
字コードと前記距離値を一時的に記憶する距離値バッフ
ァと、前記各認識候補の前記距離値を、前記認識候補の
うち、最も距離値の小さい第一位候補の前記距離値で割
り各認識候補の距離比を求める距離比計算部と、前記距
離値と前記距離比及び所定のパラメータに基づいて各認
識候補の認識結果の信頼度を求める信頼度計算部と、前
記信頼度を用いて認識制御を行う認識制御部と、認識結
果を出力する出力部と、を備えて構成される。
め、本発明による文字認識装置は、文字パターンを入力
して認識を行う文字認識装置において、二値化された文
字パターンを入力する入力部と、入力された前記文字パ
ターンから文字特徴を抽出する特徴抽出部と、標準文字
の特徴を記憶する文字認識辞書記憶部と、前記標準文字
特徴と前記文字特徴を照合し、前記文字パターンのそれ
ぞれを特定する文字コードと前記文字特徴と前記標準文
字特徴の間の距離値を得て距離値の小さい順に認識候補
として出力する距離値計算部と、前記認識候補の前記文
字コードと前記距離値を一時的に記憶する距離値バッフ
ァと、前記各認識候補の前記距離値を、前記認識候補の
うち、最も距離値の小さい第一位候補の前記距離値で割
り各認識候補の距離比を求める距離比計算部と、前記距
離値と前記距離比及び所定のパラメータに基づいて各認
識候補の認識結果の信頼度を求める信頼度計算部と、前
記信頼度を用いて認識制御を行う認識制御部と、認識結
果を出力する出力部と、を備えて構成される。
【０００８】ここで、第ｎ位候補の距離値及び距離比を
ｄ（ｎ）及びＤｒ（ｎ）としたとき、第ｎ位候補の前記
信頼度Ｒ（ｎ）は、α（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）を
前記所定のパラメータとすると、 Ｒ（ｎ）＝α（ｎ）ｄ（ｎ）＋β（ｎ）Ｄｒ（ｎ）＋γ
（ｎ） として求める。前記認識制御部における認識制御は、前
記信頼度に基づいて出力する候補数を制御する。また、
前記信頼度のｎに関する累積値が予め定めた閾値より大
きくなる数ｎを前記出力する候補数とすることができ
る。
ｄ（ｎ）及びＤｒ（ｎ）としたとき、第ｎ位候補の前記
信頼度Ｒ（ｎ）は、α（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）を
前記所定のパラメータとすると、 Ｒ（ｎ）＝α（ｎ）ｄ（ｎ）＋β（ｎ）Ｄｒ（ｎ）＋γ
（ｎ） として求める。前記認識制御部における認識制御は、前
記信頼度に基づいて出力する候補数を制御する。また、
前記信頼度のｎに関する累積値が予め定めた閾値より大
きくなる数ｎを前記出力する候補数とすることができ
る。
【０００９】前記信頼度計算部における信頼度を求める
際に用いられる前記所定のパラメータは、予め正解の分
かっている文字パターンを入力として与えたとき得られ
る前記距離値と距離比に基づいて学習的に求める手段を
有することができる。
際に用いられる前記所定のパラメータは、予め正解の分
かっている文字パターンを入力として与えたとき得られ
る前記距離値と距離比に基づいて学習的に求める手段を
有することができる。
【００１０】そして、予め正解の分かっている文字パタ
ーンを入力として与えたとき、文字認識結果が正解であ
るか誤読であるかを判断し、正解データと誤読データの
分布を推定することにより前記所定のパラメータ最適化
したり、前記距離値を距離化により張られる空間上で、
最も正解データと誤読データの分離が良い軸を求めて、
前記所定のパラメータを最適化する。
ーンを入力として与えたとき、文字認識結果が正解であ
るか誤読であるかを判断し、正解データと誤読データの
分布を推定することにより前記所定のパラメータ最適化
したり、前記距離値を距離化により張られる空間上で、
最も正解データと誤読データの分離が良い軸を求めて、
前記所定のパラメータを最適化する。
【００１１】また、前記認識制御部は、認識結果の信頼
度が予め定められた値より低かった場合、再度詳細に認
識処理を実行し、例えば、より高い解像度で実行する処
理とすることができる。
度が予め定められた値より低かった場合、再度詳細に認
識処理を実行し、例えば、より高い解像度で実行する処
理とすることができる。
【００１２】
【作用】本発明では、文字パターンの特徴と標準文字の
特徴間の距離値を求め、距離値の小さい順に認識候補と
して出力、記憶しておき、また、各認識候補の距離値
を、認識候補のうち、最も距離値の小さい第一位候補の
前記距離値で割り各認識候補の距離比を求め、上記距離
値と距離比及び所定のパラメータに基づいて各認識候補
の認識結果の信頼度を求め、求めた信頼度に基づいて認
識制御を行う認識処理を制御している。
特徴間の距離値を求め、距離値の小さい順に認識候補と
して出力、記憶しておき、また、各認識候補の距離値
を、認識候補のうち、最も距離値の小さい第一位候補の
前記距離値で割り各認識候補の距離比を求め、上記距離
値と距離比及び所定のパラメータに基づいて各認識候補
の認識結果の信頼度を求め、求めた信頼度に基づいて認
識制御を行う認識処理を制御している。
【００１３】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
ながら詳細に説明する。認識結果と距離値には一般に図
２のような関係がある。図２（Ａ）と（Ｂ）は、第１順
位〜第５順位の正解とされた文字の距離値を示す。誤読
した場合は一位候補の距離値が大きく、しかも各候補の
距離が同程度になる傾向がある。また、正読した場合は
第一位候補の値が比較的小さく、他の候補の距離値は大
きめになる傾向がある。
ながら詳細に説明する。認識結果と距離値には一般に図
２のような関係がある。図２（Ａ）と（Ｂ）は、第１順
位〜第５順位の正解とされた文字の距離値を示す。誤読
した場合は一位候補の距離値が大きく、しかも各候補の
距離が同程度になる傾向がある。また、正読した場合は
第一位候補の値が比較的小さく、他の候補の距離値は大
きめになる傾向がある。
【００１４】距離値自体は入力された未知パターンと自
分自身との近さを表す絶対的な尺度であり、距離比は自
分以外に類似した文字があるかどうかを表す相対的な尺
度である。これらの二つの尺度によるリジェクトの効果
を図３に示す。縦軸は距離値を、横軸は距離比を意味
し、エラーデータを×印、正解データを○印でプロット
してある。これらのデータを距離値の軸に投影して度数
分布を求めたものが図４であり、距離比の軸に投影して
度数分布を求めたものが図５である。
分自身との近さを表す絶対的な尺度であり、距離比は自
分以外に類似した文字があるかどうかを表す相対的な尺
度である。これらの二つの尺度によるリジェクトの効果
を図３に示す。縦軸は距離値を、横軸は距離比を意味
し、エラーデータを×印、正解データを○印でプロット
してある。これらのデータを距離値の軸に投影して度数
分布を求めたものが図４であり、距離比の軸に投影して
度数分布を求めたものが図５である。
【００１５】図４は距離比のみを用いてリジェクトを行
うことを説明する図である。距離比のみを用いてリジェ
クトを行う場合も、やはり正解とエラーの分布に重なり
が多く、リジェクトしきれない場合が残る。
うことを説明する図である。距離比のみを用いてリジェ
クトを行う場合も、やはり正解とエラーの分布に重なり
が多く、リジェクトしきれない場合が残る。
【００１６】図５は、距離値のみを用いてリジェクトを
行うことを説明する図である。距離値のみを用いてリジ
ェクトを行う場合、正解とエラーの分布に重なりが多
く、リジェクトできる場合は非常に限定される。
行うことを説明する図である。距離値のみを用いてリジ
ェクトを行う場合、正解とエラーの分布に重なりが多
く、リジェクトできる場合は非常に限定される。
【００１７】また、距離値のみを用いてリジェクトする
場合も、距離比のみを用いてリジェクトする場合も、誤
認識を少なくしようとすると、認識結果が正解だったも
のまでリジェクトしてしまう場合が多いという問題点が
ある。
場合も、距離比のみを用いてリジェクトする場合も、誤
認識を少なくしようとすると、認識結果が正解だったも
のまでリジェクトしてしまう場合が多いという問題点が
ある。
【００１８】本発明では、図３に示すように、距離値と
距離比の両方の尺度を同時に用いることにより、正解と
エラーの分布に重なりを少なくすることにより、各候補
文字間の認識結果が同程度でなくとも精度の高いリジェ
クトを行うことを可能とせしめる。
距離比の両方の尺度を同時に用いることにより、正解と
エラーの分布に重なりを少なくすることにより、各候補
文字間の認識結果が同程度でなくとも精度の高いリジェ
クトを行うことを可能とせしめる。
【００１９】図１は、本発明の一実施例による文字認識
装置の構成ブロック図である。本実施例による文字認識
装置は、二値化された文字パターンを入力する入力部１
１と、文字認識を行う認識部１２、すなわち、入力され
た文字パターンから特徴を抽出する特徴抽出部１２ａ
と、標準パターンを記憶する文字認識辞書記憶部１２ｃ
と、標準パターンと入力パターンを照合し、距離値の小
さい順に文字コードと距離値を得る距離値計算部１２ｂ
と、認識結果の確からしさを求め認識結果の評価を行う
認識結果評価部１３、すなわち、文字コードと距離値を
一時的に記憶する距離値バッファ部１３ａと、各候補の
距離値を一位候補の距離値で割ることにより距離比を求
める距離比計算部１３ｂと、距離値と距離比を用いて認
識結果の信頼度を求める信頼度計算部１３ｃと、信頼度
を用いて認識の制御を行う認識制御部１４と認識結果を
出力する出力部１５とを備えて成る。
装置の構成ブロック図である。本実施例による文字認識
装置は、二値化された文字パターンを入力する入力部１
１と、文字認識を行う認識部１２、すなわち、入力され
た文字パターンから特徴を抽出する特徴抽出部１２ａ
と、標準パターンを記憶する文字認識辞書記憶部１２ｃ
と、標準パターンと入力パターンを照合し、距離値の小
さい順に文字コードと距離値を得る距離値計算部１２ｂ
と、認識結果の確からしさを求め認識結果の評価を行う
認識結果評価部１３、すなわち、文字コードと距離値を
一時的に記憶する距離値バッファ部１３ａと、各候補の
距離値を一位候補の距離値で割ることにより距離比を求
める距離比計算部１３ｂと、距離値と距離比を用いて認
識結果の信頼度を求める信頼度計算部１３ｃと、信頼度
を用いて認識の制御を行う認識制御部１４と認識結果を
出力する出力部１５とを備えて成る。
【００２０】特徴抽出部１２ａは、入力部１１で入力さ
れた文字パターンから特徴を抽出する。ここで、特徴の
抽出は、例えば津雲：「方向パタンマッチング法の改良
と手書き漢字認識への応用」信学技報、ＰＲＵ９０−２
０（１９９０）に記載されている手法を用いることによ
り実現できる。
れた文字パターンから特徴を抽出する。ここで、特徴の
抽出は、例えば津雲：「方向パタンマッチング法の改良
と手書き漢字認識への応用」信学技報、ＰＲＵ９０−２
０（１９９０）に記載されている手法を用いることによ
り実現できる。
【００２１】距離値計算部１２ｂは、特徴抽出部１２ａ
から得られた特徴と、文字認識辞書記憶部１２ｃから標
準パターンとして記憶された標準特徴を読み込んで入力
文字の特徴との距離計算を行い、距離値の小さい順に、
入力文字パターンの文字コードと距離値を求める。
から得られた特徴と、文字認識辞書記憶部１２ｃから標
準パターンとして記憶された標準特徴を読み込んで入力
文字の特徴との距離計算を行い、距離値の小さい順に、
入力文字パターンの文字コードと距離値を求める。
【００２２】距離値バッファ部１３ａは、距離値計算部
１２ｂで求められた文字コードと距離値を記憶する。
１２ｂで求められた文字コードと距離値を記憶する。
【００２３】距離比計算部１３ｂは、距離値計算部１２
ｂで求められた、文字コードと距離値を読み込み、各候
補の距離値を第一位候補の距離値で割ることにより、各
候補の距離比を求める。この処理は次のような演算によ
り行うことができる。第ｎ＋１位の距離値ｄ（ｎ＋１）
として、第ｎ位候補の距離比Ｄｒ（ｎ）を、式（１）の
計算から算出する。 Ｄｒ（ｎ）＝ｄ（ｎ＋１）／ｄ（１） （１）
ｂで求められた、文字コードと距離値を読み込み、各候
補の距離値を第一位候補の距離値で割ることにより、各
候補の距離比を求める。この処理は次のような演算によ
り行うことができる。第ｎ＋１位の距離値ｄ（ｎ＋１）
として、第ｎ位候補の距離比Ｄｒ（ｎ）を、式（１）の
計算から算出する。 Ｄｒ（ｎ）＝ｄ（ｎ＋１）／ｄ（１） （１）
【００２４】信頼度計算部１３ｃは、距離値バッファ部
１３ａから各候補の距離値を読み込み、距離比計算部１
３ｂからの各候補の距離比に基づいて文字認識結果の信
頼度を求める。この処理は、例えば、次のようにして実
現できる。第ｎ位候補の信頼度Ｒ（ｎ）は、距離値をｄ
（ｎ）、距離比をＤｒ（ｎ）として、式（２）の計算を
施すことにより算出することができる。 Ｒ（ｎ）＝α（ｎ）ｄ（ｎ）＋β（ｎ）Ｄｒ（ｎ）＋γ（ｎ） （２） ここでα（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）は予め決められ
た定数である。
１３ａから各候補の距離値を読み込み、距離比計算部１
３ｂからの各候補の距離比に基づいて文字認識結果の信
頼度を求める。この処理は、例えば、次のようにして実
現できる。第ｎ位候補の信頼度Ｒ（ｎ）は、距離値をｄ
（ｎ）、距離比をＤｒ（ｎ）として、式（２）の計算を
施すことにより算出することができる。 Ｒ（ｎ）＝α（ｎ）ｄ（ｎ）＋β（ｎ）Ｄｒ（ｎ）＋γ（ｎ） （２） ここでα（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）は予め決められ
た定数である。
【００２５】認識制御部１４は、信頼度計算部１３ｃで
求められた各文字候補の信頼度が予め定められた或る一
定の値より大きいかどうかにより、認識結果として文字
コードを出力するか棄却するかを判定したり、文字認識
結果の信頼度に基づいて出力する候補数をコントロール
する。出力する候補数をコントロールする処理は、例え
ば、次のようにして実現できる。第ｎ位までの累積信頼
度Ｃ（ｎ）を、式（３）の計算を施すことにより算出す
る。 Ｃ（ｎ）＝Σε（ｎ）Ｒ（ｎ） （３） ここで、ε（ｎ）は予め決められた定数である。式
（３）から算出された累積信頼度Ｃ（ｎ）が予め定めら
れた或る閾値より大きくなるｎを求め、ｎを出力候補数
とする。
求められた各文字候補の信頼度が予め定められた或る一
定の値より大きいかどうかにより、認識結果として文字
コードを出力するか棄却するかを判定したり、文字認識
結果の信頼度に基づいて出力する候補数をコントロール
する。出力する候補数をコントロールする処理は、例え
ば、次のようにして実現できる。第ｎ位までの累積信頼
度Ｃ（ｎ）を、式（３）の計算を施すことにより算出す
る。 Ｃ（ｎ）＝Σε（ｎ）Ｒ（ｎ） （３） ここで、ε（ｎ）は予め決められた定数である。式
（３）から算出された累積信頼度Ｃ（ｎ）が予め定めら
れた或る閾値より大きくなるｎを求め、ｎを出力候補数
とする。
【００２６】出力部１５は、認識結果を出力する。
【００２７】次に、本発明の第２の実施例を説明する。
本実施例では、予め正解の分かっている文字パターンを
入力として与え、文字認識結果が正解であるか誤読であ
るかを自動的に判断し、正解データと誤読データの分布
を推定することにより、信頼度を求める際に用いるパラ
メータが最適になるように学習する。
本実施例では、予め正解の分かっている文字パターンを
入力として与え、文字認識結果が正解であるか誤読であ
るかを自動的に判断し、正解データと誤読データの分布
を推定することにより、信頼度を求める際に用いるパラ
メータが最適になるように学習する。
【００２８】信頼度計算部１３ｃにおいて、距離値バッ
ファ部１３ａから各候補の距離値を読み込み、距離比計
算部１３ｂから各候補の距離比を得、文字認識結果の正
解データ分布と誤読データ分布を推定して、式（２）で
用いられるα（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）を学習する
手段である。この処理は、例えば、距離値と距離比によ
って張られる空間上で、例えば、判別分析法によって最
も正解データと誤読データの分離が良くなる軸を求める
ことにより式（２）におけるα（ｎ）、β（ｎ）及びγ
（ｎ）を学習することにより実現することができる。
ファ部１３ａから各候補の距離値を読み込み、距離比計
算部１３ｂから各候補の距離比を得、文字認識結果の正
解データ分布と誤読データ分布を推定して、式（２）で
用いられるα（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）を学習する
手段である。この処理は、例えば、距離値と距離比によ
って張られる空間上で、例えば、判別分析法によって最
も正解データと誤読データの分離が良くなる軸を求める
ことにより式（２）におけるα（ｎ）、β（ｎ）及びγ
（ｎ）を学習することにより実現することができる。
【００２９】次に、本発明の第３の実施例を説明する。
本実施例では、文字認識結果の信頼度が、予め決められ
た或る一定の値より低かった場合、もう一度詳細に認識
をやり直す。詳細に認識をやり直す処理は、例えば、認
識部１２で行った処理を、より高い解像度でもう一度実
行することにより実現できる。
本実施例では、文字認識結果の信頼度が、予め決められ
た或る一定の値より低かった場合、もう一度詳細に認識
をやり直す。詳細に認識をやり直す処理は、例えば、認
識部１２で行った処理を、より高い解像度でもう一度実
行することにより実現できる。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の文字認識
装置によれば、認識候補の距離値と距離比を用いて認識
結果の信頼度を計算し認識制御を行うので、文字認識の
誤りを正確に棄却することができる。また、出力候補数
をコントロールすることにより、余分な候補が出力され
ることを防ぐことができる。また、信頼度を計算する際
のパラメータを学習することができるので、信頼度自体
も高い計算精度で計算することができるので、高い精度
で棄却できる。更に、認識制御を行う際に、再び詳細に
認識をやり直す機能が備わっているので、棄却によって
誤読を軽減するだけでなく一度棄却された文字も正しく
認識できる。
装置によれば、認識候補の距離値と距離比を用いて認識
結果の信頼度を計算し認識制御を行うので、文字認識の
誤りを正確に棄却することができる。また、出力候補数
をコントロールすることにより、余分な候補が出力され
ることを防ぐことができる。また、信頼度を計算する際
のパラメータを学習することができるので、信頼度自体
も高い計算精度で計算することができるので、高い精度
で棄却できる。更に、認識制御を行う際に、再び詳細に
認識をやり直す機能が備わっているので、棄却によって
誤読を軽減するだけでなく一度棄却された文字も正しく
認識できる。
【図１】本発明の一実施例による文字認識装置の構成ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】認識結果と距離値との関係を示す図である。
【図３】距離値と距離比の二つの尺度によるリジェクト
の効果を示す図である。
の効果を示す図である。
【図４】縦軸に距離値を、横軸に距離比をとったデータ
の距離比の軸に投影した度数分布図である。
の距離比の軸に投影した度数分布図である。
【図５】縦軸に距離値を、横軸に距離比をとったデータ
の距離値の軸に投影した度数分布図である。
の距離値の軸に投影した度数分布図である。
１１ 入力部 １２ 認識部 １２ａ 特徴抽出部 １２ｂ 距離値計算部 １２ｃ 文字認識辞書記憶部 １３ 認識結果評価部 １３ａ 距離値バッファ部 １３ｂ 距離比計算部 １３ｃ 信頼度計算部 １４ 認識制御部 １５ 出力部
Claims (9)
- 【請求項１】文字パターンを入力して認識を行う文字認
識装置において、 二値化された文字パターンを入力する入力部と、 入力された前記文字パターンから文字特徴を抽出する特
徴抽出部と、 標準文字の特徴を記憶する文字認識辞書記憶部と、 前記標準文字特徴と前記文字特徴を照合し、前記文字パ
ターンのそれぞれを特定する文字コードと前記文字特徴
と前記標準文字特徴の間の距離値を得て距離値の小さい
順に認識候補として出力する距離値計算部と、 前記認識候補の前記文字コードと前記距離値を一時的に
記憶する距離値バッファと、前記各認識候補の前記距離
値を、前記認識候補のうち、最も距離値の小さい第一位
候補の前記距離値で割り各認識候補の距離比を求める距
離比計算部と、 前記距離値と前記距離比及び所定のパラメータに基づい
て各認識候補の認識結果の信頼度を求める信頼度計算部
と、前記信頼度を用いて認識制御を行う認識制御部と、 認識結果を出力する出力部と、を備えて成ることを特徴
とする文字認識装置。 - 【請求項２】第ｎ位候補の距離値及び距離比をｄ（ｎ）
及びＤｒ（ｎ）としたとき、第ｎ位候補の前記信頼度Ｒ
（ｎ）は、α（ｎ）、β（ｎ）及びγ（ｎ）を前記所定
のパラメータとすると、 Ｒ（ｎ）＝α（ｎ）ｄ（ｎ）＋β（ｎ）Ｄｒ（ｎ）＋γ
（ｎ） として求められる請求項１に記載の文字認識装置。 - 【請求項３】前記認識制御部における認識制御は、前記
信頼度に基づいて出力する候補数を制御する請求項１に
記載の文字認識装置。 - 【請求項４】前記信頼度のｎに関する累積値が予め定め
た閾値より大きくなる数ｎを前記出力する候補数とする
請求項３に記載の文字認識装置。 - 【請求項５】前記信頼度計算部における信頼度を求める
際に用いられる前記所定のパラメータは、予め正解の分
かっている文字パターンを入力として与えたとき得られ
る前記距離値と距離比に基づいて学習的に求める手段を
有する請求項１に記載の文字認識装置。 - 【請求項６】予め正解の分かっている文字パターンを入
力として与えたとき、文字認識結果が正解であるか誤読
であるかを判断し、正解データと誤読データの分布を推
定することにより前記所定のパラメータ最適化する請求
項５に記載の文字認識装置。 - 【請求項７】前記距離値を距離化により張られる空間上
で、最も正解データと誤読データの分離が良い軸を求め
て、前記所定のパラメータを最適化する請求項５に記載
の文字認識装置。 - 【請求項８】前記認識制御部は、認識結果の信頼度が予
め定められた値より低かった場合、再度詳細に認識処理
を実行するように制御する請求項１に記載の文字認識装
置。 - 【請求項９】前記再度の詳細な認識処理は、より高い解
像度で実行する処理である請求項８に記載の文字認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7161433A JPH08329194A (ja) | 1995-06-05 | 1995-06-05 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7161433A JPH08329194A (ja) | 1995-06-05 | 1995-06-05 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08329194A true JPH08329194A (ja) | 1996-12-13 |
Family
ID=15735025
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7161433A Pending JPH08329194A (ja) | 1995-06-05 | 1995-06-05 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08329194A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005284634A (ja) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Japan Research Institute Ltd | 文字判定方法、文字判定装置及びコンピュータプログラム |
-
1995
- 1995-06-05 JP JP7161433A patent/JPH08329194A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005284634A (ja) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Japan Research Institute Ltd | 文字判定方法、文字判定装置及びコンピュータプログラム |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
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