JPS6162986A - 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ｎ１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、
選択したル個の候補字種カテゴリーには、類似度の大き
い１！ｉｉに第１位から第１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Ｒ順位の決定に知什ｊ、１丈の
みを用いていたのでは誤♂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。

（ハ）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
。

更に、難しい字種カテゴリーは、その特徴が多いため、
他の字種カテゴリーと区別しやすく、誤認識は比較的少
ないが、簡単な字種カテゴリーは、その特徴が少ないた
め、類似度の接近した候補字種カテゴリーが多く選択さ
れて１．まい、難しい字種カテゴリーの認識順位が上位
に来て誤認識してしまうということが多々あった。

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、学校教育の学習段
階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。

（ホ）作用 本発明に依れば、類似度が犬ぎく、且つ、学校教育の学
習段階に応じた優先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り、簡単で一般大衆によ（知
られている字種カテゴＩＪ−が優先されるようになる。

又、知識部には、類似度と優先度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１°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、学校教育の学習段階
に応じたカテゴリー分けが為されており、各カテゴリー
セントに優先度が定められている。即ち、第２図て示す
ように、小学校１年〜３年で学習する文字をカテゴリー
七ン）　１　（３ａ）　、小学校４〜６年で学習する文
字をカテゴリーセット２（３ｂ）、中学校以上で学習す
る文字をカテゴリーセット３　（３ｃ）、というように
全ての字種カテゴリーを３つのカテゴリーセットに分け
、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
度の大きい順に九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
リ（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ｆ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
、候補メモリ（５）には、各カテゴリーセントの中から
九個づつ、合計３ｒＬ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、候補メモリ（５）に記憶され
た３ｒＬ個の候補字種カテゴリーのうち上位九個の認識
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ＤＩ　　を用い、この距離が小さい程類似度が太
きいとすれば、知識部（６）には具体的には、第３図に
示すように、距離ＤＩ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　（１＝ａ、ｂ、ｃ−１Ｐ＝１、と、３）の候
補字種カテゴリーを（Ｍ２Ｓ　ＤＩ、　ｐ　）と表わす
こととし、例えば、第４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
Ｄｉ　の関係が、Ｄｖ（：Ｄ。

＜Ｄ−＜ＤＱ　＜Ｄｂ　＜Ｄｒ　＜Ｄ　Ｗであったとす
る。

スルト、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４図（ロ）に示すようになる。

とこうが、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、Ｄ。

＜Ｄｖ　、Ｄａ　＜Ｄｔ　＜ＤＱ　、Ｄｗ　＜Ｄａ　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、ＭＰ、Ｍ、をＢランクに、そして、字
種コードＭ、、Ｍｂ、Ｍｒ、Ｍｗ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４図（ハ）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＠　、Ｍｐ
　、Ｍｙ　、Ｍｂ。

Ｍ、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
出されろ。

従って、類似度が大きく、且つ、学校教育の学習段階の
低い候補字種カテゴリーが優先され、簡単で一般大衆に
よく知られた文字の認識順位が上位となり、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＜Ｄ、であり、Ｄ、＜Ｄ、　、
Ｄｔ）＜Ｄｔである場合は、字種コードＭｖはＡランつ
て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Ｍ、　、Ｍ、、ＭＱ、Ｍｂ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４図に）
のようになる。この場合も第４図（（ロ）に比較すれば
、学習段階の低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。

とこうで、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。

尚、学習段階に応じた優先度の付与は、文部省の小学校
指導書及び中学校指導書を参照すれば容易に行なえる。

（ト）発明の効果 本発明に依れば、簡単で一般大衆によく知られている字
種カテゴリーが優先されるようになるので、認識率が向
上すると共に、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。

又、特に、学校教育の学習段階に応じた優先度を用いて
いるため、−膜性をもたせることが可能となり、ワープ
ロやパソコンへの入力手段として文字認識装置を用いる
場合に非常に有効となる。

【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図はカテゴリーセットの内容を示す説明図、第
３図は知識部の内容を示す説明図、第４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）・・・文学観側部、　（２）・・・特徴抽出部、
　（３）・・・辞書部、（４）・・・パターンマンチン
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。

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、学校教育の学習段階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。