JPS6162985A - 認識順位決定方式 - 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】 （イ）産業上の利用分野 本発明は、手書き漢字を認識する文字認識システムに係
り、候補字種カテゴリーの認識順位決定方式に関する。

（ロ）従来の技術 一般に、文字認識システムでは、入力文字パターンから
抽出した特徴パターンと、予め辞書部に登録された字種
カテゴリー毎の標準特徴パターンとの類似度を計算し、
類似度の大きいｎ個の候補字種カテゴリーを選択する。

そして、類似度の最も大きい候補字種カテゴリーを認識
結果として出力すると共に、誤認識の訂正のために、選
択したｎ個の候補字種カテゴリーには、類似度の大きい
順に第１位から第０位までの認識順位を決定しておく。

ところが、上述の如く、認識順位の決定に類似度のみを
用いていたのでは誤認識が多く、そこで、類似度による
複数の候補字種カテゴリーの選択後に、何らかの後処理
を施して認識順位を決定する方式が考えられるようにな
った。

そして、従来、後処理としては、特開昭５９−３２０８
２号公報に開示されているように、文法的処理を行なう
ものや、特開昭５９−２７３８１号公報のように、被認
識文字の前後の文字が、漢字か、カタカナかあるいはひ
らがなかを判定するものが提案されていた。

０→　発明が解決しようとする問題点 従来の技術においては、文法的処理を後処理として行な
うので、文法的な辞書等の知識部が莫大となり、更には
、その処理内容が非常に複雑になるという問題があり、
又、前後の文字が、漢字かカタカナか等を判定する方式
では、選択した候補字種カテゴリーが漢字やひらがなば
かりである場合には、認識率の向上は期待できなかった
。

に）問題点を解決するための手段 本発明は、字種カテゴリーの各々に、頻度に応じた優先
度を定めておき、計算により得られた類似度とこの優先
度とに基づいて、候補字種カテゴリーの認識順位を決定
するものである。

（羽　作用 本発明に依れば、類似度が大きく、且つ、頻繁に使用さ
れる字種カテゴリーの認識順位が上位に来るようになり
、又、知識部には、類似度と優先度との関係を記憶して
おけばよいこととなる。

（へ）実施例 第１図は、本発明を適用した文字認識システムのブロッ
ク図であり、（１）は入力用原稿に書かれた文字を読取
り、読取り結果を２値の文字パターンとして出力する文
字観測部、（２）は入力文字パターンから特徴パターン
を抽出する特徴抽出部、（３）は字種カテゴリー毎の標
準特徴パターンを記憶した辞書部、（４）は抽出した特
徴パターンと標準特徴パターンとのマツチングを行ない
、両パターンの類似度を計算するパターンマツチング部
である。

辞書部（３）の字種カテゴリーは、頻度の高いものをカ
テゴリーセット１、頻度の中位のものをカテゴリーセッ
ト２、頻度の低いものをカテゴリーセット３、というよ
うに頻度に応じてカテゴリー分けが為されており、各カ
テゴリーセット１〜３に順に優先度１〜３を定めている
。

パターンマツチング部（４）は、カテゴリーセット１〜
３に各々対応する３つの演算部（４ａ）〜（４ｃ）を備
えており、各演算部は各カテゴリーセットの中から類似
度の大きい順にｎ個の候補字種カテゴリーを選択し、そ
の字種コード及び計算結果としての類似度を、候補メモ
１月５）に格納する。この際、演算部では対応するカテ
ゴリーセットの優先度を字種コード及び類似度に付加し
、これら３つの情報が各々の候補字種カテゴリーの情報
として候補メモ１月５）に記憶される。このようにして
、候補メモ１月５）には、各カテゴリーセットの中から
ｎ個づつ、合計３ｎ個の候補字種カテゴリーが記憶され
る。

知識部（６）には、類似度と優先度との関係が記憶され
ており、クラスタリング制御処理部（７）はこの知識部
（６）の内容を参照して、候補メモ１月５１に記憶され
た３０個の候補字種カテゴリーのうち上位ｎ個の認識順
位を決定し、その字種コードを認識順位順に結果メモ１
月８）に格納する。例えば、類似度としてシティブロッ
ク距離り、を用い、この距離が小さいほど類似度が太き
いとすれば、知識部（６）には具体的には、第２図に示
すように、距離珈と優先度による認識順位の入れ換えの
可否の関係が記憶されている。

以下、具体例を上げて認識順位の決定の様子を説明する
。

先ず、字種コードがＭＬ、シティブロック距離がＤｉ、
優先度がｐ　（ｉ　：＝ａ　、　ｂ、　　ｃ・”−、Ｐ
　＝２’　＋２．３）の候補字種カテゴリーを（ＭＬＤ
Ｌ、Ｐ）と表わすこととし、例えば、第３図（イ）に示
すように、カテゴリーセット１〜３の各々から、類似度
が上位５個づつの候補字種カテゴリーが選択され、各シ
ティブロック距離り、の関係が、Ｄｖ＜ＤＰ〈Ｄ、、　
＜ＤＱ　＜Ｄｂ　＜ＤＩｌ　＜Ｉ）ｗであったとする。

すると、従来の如くシティブロック距離の大小だけから
では、認識順位は第３図（ロ）に示すようになる。

ところが、今、知識部（６）における閾値り、、Ｄ、。

Ｄ、と計算したシティブロック距離の関係が、ＤＩ＜Ｄ
ＶＩ　Ｄａ（Ｄ２　＜ＤＱＩ　Ｄｗ　＜Ｄｓであったと
すると、クラスタリング制御処理部（７）は、字種コー
ドＭｖ。

Ｍ、　、Ｍ、をＢランクに、そして、字種コードＭ０゜
Ｍｂ　ＭＲ９ＭｗをＣランクにランク分けし、これらの
ランク内で優先度による認識順位の入れ換えを行なうた
め、第３図Ｐ→に示すように、各ランク内では優先度の
高い字種コードが上位に来ることとなり、結果として、
類似度と優先度に基づく認識順位が決定される。そして
、゛上位５個の字種コードＭ、　、　Ｍ、　、　Ｍｖ、
　Ｍｂ　、　ＭＱが順に結果メモ１月８）に記憶され、
答出力制御部（９）は、第１位の字種コードＭ、をワー
プロあるいはパソコン等の文字表示装置に認識結果とし
て送出し、その字種の表示が行なわれる。このとき、も
し誤認識であれば次の認識順位の字種コードを送出し、
以下、正しい認識結果が得られるまで順次、次の順位の
字種コードが送出される。

従って、類似度が大きく；且つ、頻度の高い候補字種カ
テゴリーが優先されることとなり、このような文字の認
識順位が高くなり、認識率が向上する・・ 又、他の例として、シティブロック距離Ｄｖが他の候補
と比べて十分小さく　Ｄｖ＜ＤＩであり、Ｄ。

＜Ｄｒ　、：ｏｂ　＜Ｄ２である場合は、字種コードＭ
ｖはパランクにランクされ認識順位の入れ換えは行なわ
れず、Ｂランクの字種コードＭＰ２Ｍ１２ＭＱ９Ｍｂが
優先度による順位入れ換えが行なわれ、その認識順位は
第３図に）のようになる。この場合も第３図（ロ）に比
較すれば、頻度の高い候補字種カテゴリーの認識順位が
上位に来ることとなる。

ところで、本実施例においては、字種カテゴリーを優先
度に応じたカテゴリーセットに予め分けておき、優先度
情報を得るようにしたが、辞書部（３）に標準特徴パタ
ーンと共に優先度情報を予め記憶しておいてもよい。

（ト）発明の効果 本発明に依れば、頻繁に使用される字種カテゴリーの認
識順位が上位に来るようになるので、認識率が向上し、
又、莫大な知識部を必要とせず、短かい処理時間で認識
順位を決定できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を適用した文字認識システムのブロック
図、第２図は知識部の内容を示す説明図、第３図（イ）
〜に）は認識順位決定の具体例を示す説明図である。 主な図番の説明 （１）・・・文字観測部、　（２）・・・特徴抽出部、
　（３）・・・辞書部、　（４）・・・パターンマツチ
ング部、　（５）・・・候補メモリ、　（６）・・・知
識部、　（７）・・・クラスタリング制御処理部、　（
８）・・・結果メモリ、　（９）・・・答出力制御部。 出願人　三洋電機株式会社　外１名 代理人　弁理士　　佐　野　静　夫 ＠ｌ　　ｒ：？１ （口’）Ｍｖ、ＭＰ　１Ｍａ 、　ＭＱ、　Ｍｂ　、　ＭＰ　、　ＭＷ； （−’）　　　Ｍｖ　、　＋　Ｍａ　、　　Ｍ＋Ａ−７
シフーラに−１ ）、　　Ｍｐ　、　Ｍａ’ ３う〉ウ　−一−一一一

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力文字パターンから抽出した特徴パターンと、
   予め辞書部に登録された字種カテゴリー毎の標準特徴パ
   ターンとの類似度を計算し、複数の候補字種カテゴリー
   を選択する文字認識システムにおいて、前記字種カテゴ
   リーの各々に頻度に応じた優先度を定め、前記計算によ
   り得られた類似度と該優先度に基づいて前記複数の候補
   字種カテゴリーの認識順位を決定するようにしたことを
   特徴とする認識順位決定方式。