JPH0338631B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0338631B2 JPH0338631B2 JP59194128A JP19412884A JPH0338631B2 JP H0338631 B2 JPH0338631 B2 JP H0338631B2 JP 59194128 A JP59194128 A JP 59194128A JP 19412884 A JP19412884 A JP 19412884A JP H0338631 B2 JPH0338631 B2 JP H0338631B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- priority
- character type
- recognition
- difference
- categories
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/28—Character recognition specially adapted to the type of the alphabet, e.g. Latin alphabet
- G06V30/287—Character recognition specially adapted to the type of the alphabet, e.g. Latin alphabet of Kanji, Hiragana or Katakana characters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
(イ) 産業上の利用分野
本発は、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。
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
一搬に、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ｎ位までの認識順位を決定して
おく。
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ｎ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つた。
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つた。
そして、従来、後処理としては、特開昭59−
32082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
カナか或いはひらがなかを判定するものが提案さ
れていた。
32082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
カナか或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つた。
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つた。
そこで、本願出願人は、莫大な知識部を必要と
せず、短かい処理時間で認識率を向上させるた
め、学校教育の学習段階あるいは頻度等に応じ
て、字種カデゴリーの各々に優先度を定めてお
き、この優先度と類似度とを用いて複数の候補字
種カテゴリーの認識順位を決定しようとしたが、
類似度と優先度の兼ね合いにより認識率が変わる
ので、この兼ね合いをいかにうまく設定するかと
いうことが問題となつてきた。
せず、短かい処理時間で認識率を向上させるた
め、学校教育の学習段階あるいは頻度等に応じ
て、字種カデゴリーの各々に優先度を定めてお
き、この優先度と類似度とを用いて複数の候補字
種カテゴリーの認識順位を決定しようとしたが、
類似度と優先度の兼ね合いにより認識率が変わる
ので、この兼ね合いをいかにうまく設定するかと
いうことが問題となつてきた。
(ニ) 問題点を解決するための手段
本発明は、候補字種カテゴリー同志の類似度の
差及び優先度の差を計算し、類似度の差が所定値
より大きい場合は、優先度の差が所定値より大き
いときのみ優先度による認識順位の入れ換えを行
ない、優先度の差が所定値より小さいときは優先
度による認識順位の入れ換えを行なわないように
して、候補字種カテゴリーの認識順位を決定する
ようにしたものである。
差及び優先度の差を計算し、類似度の差が所定値
より大きい場合は、優先度の差が所定値より大き
いときのみ優先度による認識順位の入れ換えを行
ない、優先度の差が所定値より小さいときは優先
度による認識順位の入れ換えを行なわないように
して、候補字種カテゴリーの認識順位を決定する
ようにしたものである。
(ホ) 作用
本発明では、類似度がある程度離れた候補字種
カテゴリー同志においては、それらの優先度が接
近しているときには優先度が無視され類似度のみ
により認識順位が決定され、それらの優先度が大
きく異なるときのみに優先度に基づく認識順位が
決定されることとなり、従つて、類似度及び優先
度を共に有効に活用した認識順位の決定が為さ
れ、認識率が向上する。
カテゴリー同志においては、それらの優先度が接
近しているときには優先度が無視され類似度のみ
により認識順位が決定され、それらの優先度が大
きく異なるときのみに優先度に基づく認識順位が
決定されることとなり、従つて、類似度及び優先
度を共に有効に活用した認識順位の決定が為さ
れ、認識率が向上する。
(ヘ) 実施例
第１図は、本発明を適用した文字認識システム
のブロツク図であり、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。
のブロツク図であり、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、頻度あるいは学
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、各カテゴリーセツトに優先度が定めら
れている。例えば、第２図に示すように、小学校
１〜３年で学習する字種カテゴリーをカテゴリー
セツト１，３ａ、小学校４〜６年で学習する字種
カテゴリーをカテゴリーセツト２，３ｂ、中学校
以上で学習する字種カテゴリーをカテゴリーセツ
ト３，３ｃ、というように全ての字種カテゴリー
を３つのカテゴリーセツトに分け、カテゴリーセ
ツト１〜３に順に優先度０〜２を定めている。
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、各カテゴリーセツトに優先度が定めら
れている。例えば、第２図に示すように、小学校
１〜３年で学習する字種カテゴリーをカテゴリー
セツト１，３ａ、小学校４〜６年で学習する字種
カテゴリーをカテゴリーセツト２，３ｂ、中学校
以上で学習する字種カテゴリーをカテゴリーセツ
ト３，３ｃ、というように全ての字種カテゴリー
を３つのカテゴリーセツトに分け、カテゴリーセ
ツト１〜３に順に優先度０〜２を定めている。
パターンマツチング部４は、カテゴリーセツト
１〜３に各々対応する３つの演算部４ａ〜４ｃを
備えており、各演算部に各カテゴリーセツトの中
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ツトの優先度を
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
メモリ５に記憶される。このようにして、候補メ
モリ５には、各カテゴリーセツトの中からｎ個づ
つ、合計3n個の候補字種カテゴリーが記憶され
る。
１〜３に各々対応する３つの演算部４ａ〜４ｃを
備えており、各演算部に各カテゴリーセツトの中
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ツトの優先度を
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
メモリ５に記憶される。このようにして、候補メ
モリ５には、各カテゴリーセツトの中からｎ個づ
つ、合計3n個の候補字種カテゴリーが記憶され
る。
更に、第１図において、６は類似度と優先度と
の関係を記憶した知識部、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3n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
モリ８に格納するクラスタリング制御処理部であ
つて、答出力制御部９は、認識順位が第１位の字
種コードを認識結果としてワープロあるいはパソ
コン等の文字表示装置に出力し、その字種の表示
を行なわせる。そして、答出力制御部９はオペレ
ータから誤認識の指示があれば、第２位以下の字
種コードを順次出力し、正しい認識結果が表示さ
れるように出力の制御を行なう。
の関係を記憶した知識部、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3n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
モリ８に格納するクラスタリング制御処理部であ
つて、答出力制御部９は、認識順位が第１位の字
種コードを認識結果としてワープロあるいはパソ
コン等の文字表示装置に出力し、その字種の表示
を行なわせる。そして、答出力制御部９はオペレ
ータから誤認識の指示があれば、第２位以下の字
種コードを順次出力し、正しい認識結果が表示さ
れるように出力の制御を行なう。
次に、クラスタリング制御処理部７の処理及び
知識部６の内容について、更に詳しく説明する。
知識部６の内容について、更に詳しく説明する。
本実施例では、類似度としてシテイブロツク距
離ｄを用い、この距離が小さいほど類似度が大き
いとしており、知識部６には、各候補字種カテゴ
リーのシテイブロツク距離ｄを比較するための複
数の閾値D〓，D〓，D〓（D〓＜D〓＜D〓）が記憶されて
いる。クラスタリング制御処理部７は、第３図の
フローチヤートに示すように、先ず、候補メモリ
５に記憶された3n個の候補字種カテゴリーの中
から、距離が小さい順にｎ個の候補字種カテゴリ
ーG1，G2…Goを選択し、これらを順に作業メモ
リ７ａに記憶する。そして、これらｎ個の候補字
種カテゴリーの各々の距離d1，d2…doを複数の閾
値D〓，D〓，D〓と比較することにより、候補字種
カテゴリーG1〜Goを第４図に示すようなＡ、Ｂ、
Ｃ、Ｄの４つのクラスにクラス分けを行なう。即
ち、クラスタリング制御処理部７には、各クラス
毎に、そのクラスに属する候補字種カテゴリーが
作業メモリ７ａのどのアドレスまで入つているか
を示すクラスポインタ１０ａ〜１０ｄを備えてお
り、第３図のフローチヤートに示すように、各ポ
インタ１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄの内容
TA、TB、TC、TDが、距離の比較の際インク
リメントされて行く。例えば、作業メモリ７ａの
アドレス０〜１にＡクラス、アドレス２〜４にＢ
クラス、アドレス５〜６にＣクラス、アドレス７
にＤクラスの候補字種カテゴリーが記憶されてい
れば、クラス分けにより、各ボインタの内容は、
TA＝２、TB＝５、TC＝７、TD＝８となる。
離ｄを用い、この距離が小さいほど類似度が大き
いとしており、知識部６には、各候補字種カテゴ
リーのシテイブロツク距離ｄを比較するための複
数の閾値D〓，D〓，D〓（D〓＜D〓＜D〓）が記憶されて
いる。クラスタリング制御処理部７は、第３図の
フローチヤートに示すように、先ず、候補メモリ
５に記憶された3n個の候補字種カテゴリーの中
から、距離が小さい順にｎ個の候補字種カテゴリ
ーG1，G2…Goを選択し、これらを順に作業メモ
リ７ａに記憶する。そして、これらｎ個の候補字
種カテゴリーの各々の距離d1，d2…doを複数の閾
値D〓，D〓，D〓と比較することにより、候補字種
カテゴリーG1〜Goを第４図に示すようなＡ、Ｂ、
Ｃ、Ｄの４つのクラスにクラス分けを行なう。即
ち、クラスタリング制御処理部７には、各クラス
毎に、そのクラスに属する候補字種カテゴリーが
作業メモリ７ａのどのアドレスまで入つているか
を示すクラスポインタ１０ａ〜１０ｄを備えてお
り、第３図のフローチヤートに示すように、各ポ
インタ１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄの内容
TA、TB、TC、TDが、距離の比較の際インク
リメントされて行く。例えば、作業メモリ７ａの
アドレス０〜１にＡクラス、アドレス２〜４にＢ
クラス、アドレス５〜６にＣクラス、アドレス７
にＤクラスの候補字種カテゴリーが記憶されてい
れば、クラス分けにより、各ボインタの内容は、
TA＝２、TB＝５、TC＝７、TD＝８となる。
ところで、知識部６には、第４図に示すよう
に、各クラスにおける優先度による順位入れ換え
の可否及び条件が予め記憶されており、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に記憶された複数の候補字
種カテゴリーの認識順位の決定を行なう。
に、各クラスにおける優先度による順位入れ換え
の可否及び条件が予め記憶されており、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に記憶された複数の候補字
種カテゴリーの認識順位の決定を行なう。
ここで、字種コードがMI，シテイブロツク距
離がdI，優先度がP〓（Ｉ＝Ａ，Ｂ，…Ｈ，Ｋ，Ｌ，
…Ｒ，Ｓ，Ｔ，…Ｚ，PI＝０，１，２）の候補字
種カテゴリーGIを（MI，dI，PI）と表わすこと
とし、今、仮に、第５図イに示すように、カテゴ
リーセツト１〜３の各々から、類似度が大きい上
位８個づつの候補字種カテゴリーが候補メモリ５
に選択され、各シテイブロツク距離dIの関係が、
dS＜dK＜dL＜dT＜dA＜dU＜dM＜dB＜…であつたと
すると、クラスタリング制御処理部７の作業メモ
リ７ａには、第５図ロに示すように、距離dIが小
さい順に８個の候補字種カテゴリーGS〜GBが選
択記憶される。
離がdI，優先度がP〓（Ｉ＝Ａ，Ｂ，…Ｈ，Ｋ，Ｌ，
…Ｒ，Ｓ，Ｔ，…Ｚ，PI＝０，１，２）の候補字
種カテゴリーGIを（MI，dI，PI）と表わすこと
とし、今、仮に、第５図イに示すように、カテゴ
リーセツト１〜３の各々から、類似度が大きい上
位８個づつの候補字種カテゴリーが候補メモリ５
に選択され、各シテイブロツク距離dIの関係が、
dS＜dK＜dL＜dT＜dA＜dU＜dM＜dB＜…であつたと
すると、クラスタリング制御処理部７の作業メモ
リ７ａには、第５図ロに示すように、距離dIが小
さい順に８個の候補字種カテゴリーGS〜GBが選
択記憶される。
そこで、候補字種カテゴリーの各シテイブロツ
ク距離dIと閾値D〓，D〓，D〓との関係が、例えば、
dK＜D〓＜dL，dA＜D〓＜dU，dB＜D〓であつたとす
ると、クラスタリング処理部７によつてクラス分
けが行なわれ、各クラスポインタ１０ａ〜１０ｄ
の内容は、TA＝２，TB＝５，TC8，TD＝０と
なる。即ち、候補字種カテゴリーGS，GKがＡク
ラスに、候補字種カテゴリーGL，GT，GAがＢク
ラスに、そして、候補字種カテゴリーGU，GM，
GBがＣクラスにクラス分けされる。次に、クラ
スタリング制御処理部７は知識部６を参照して各
クラスにおける候補字種カテゴリーの順位入れ換
えを行なう。このとき作業メモリ７ａのアドレス
０〜７までの候補字種カテゴリーG1〜G8の字種
コードをＭ（１）〜Ｍ（８），シテイブロツク距離
をｄ（１）〜ｄ（８），優先度をＰ（１）〜Ｐ（８）、
最終認識順位がｉ位の字種カテゴリーの字種コー
ドをｍ（ｉ）と定める。
ク距離dIと閾値D〓，D〓，D〓との関係が、例えば、
dK＜D〓＜dL，dA＜D〓＜dU，dB＜D〓であつたとす
ると、クラスタリング処理部７によつてクラス分
けが行なわれ、各クラスポインタ１０ａ〜１０ｄ
の内容は、TA＝２，TB＝５，TC8，TD＝０と
なる。即ち、候補字種カテゴリーGS，GKがＡク
ラスに、候補字種カテゴリーGL，GT，GAがＢク
ラスに、そして、候補字種カテゴリーGU，GM，
GBがＣクラスにクラス分けされる。次に、クラ
スタリング制御処理部７は知識部６を参照して各
クラスにおける候補字種カテゴリーの順位入れ換
えを行なう。このとき作業メモリ７ａのアドレス
０〜７までの候補字種カテゴリーG1〜G8の字種
コードをＭ（１）〜Ｍ（８），シテイブロツク距離
をｄ（１）〜ｄ（８），優先度をＰ（１）〜Ｐ（８）、
最終認識順位がｉ位の字種カテゴリーの字種コー
ドをｍ（ｉ）と定める。
すると、先ずＡクラスの字種カテゴリーについ
ては優先度による入れ換えを行なわないので、字
種コードMS及びMKを第１位ｍ（１）及び第２位
ｍ（２）と決定し、その順位で結果メモリ８に書
込む。次のＢクラスの３つの字種コードML，
MT，MAについては第６図のフローチヤートに示
す処理を行なう。即ち、Ｂクラスの場合は、初期
値としてｍ（ｉ）＝Ｍ（TA＋１），ｉ＝TA＋１，
ｌ＝TB，τo＝ａと設定する。
ては優先度による入れ換えを行なわないので、字
種コードMS及びMKを第１位ｍ（１）及び第２位
ｍ（２）と決定し、その順位で結果メモリ８に書
込む。次のＢクラスの３つの字種コードML，
MT，MAについては第６図のフローチヤートに示
す処理を行なう。即ち、Ｂクラスの場合は、初期
値としてｍ（ｉ）＝Ｍ（TA＋１），ｉ＝TA＋１，
ｌ＝TB，τo＝ａと設定する。
上述の例においては、TA＝２、TB＝５なの
で、先ずｍ（３）の字種コードの決定が行なわれ
る。ここで、dT−dL＞ａ，dA−dT＞ａであり、従
つて、dA−dl＞ａとする。
で、先ずｍ（３）の字種コードの決定が行なわれ
る。ここで、dT−dL＞ａ，dA−dT＞ａであり、従
つて、dA−dl＞ａとする。
先ず、GLとGTの距離の差τ＝dT−dLが計算さ
れ、所定値ａと比較される。この場合τ＞ａなの
で、次に優先度の差ｔ＝PL−PTが計算され所定
値１と比較される。この場合PLはPTより優先度
が高いので−１となり、ｍ（３）即ちMLとMTの
入れ換えは行なわれない。次にGLとGAの距離の
差γ＝dA−dLが計算され、所定値ａと比較され、
τ＞ａなので、優先度の差ｔ＝PL−PAが計算さ
れてτが所定値１より大きいかどうかが比較され
る。この場合PAはPLより優先度が高いがｔ＝１
なので、MLとMAとの優先度による入れ換えは行
なわれない。依つて、この時点で第３位の認識順
位ｍ（３）がMLと決定され、Ｍ（３）〜Ｍ（５）は
ML，MT，MAのままである。そして、次にｍ
（４）の字種コードの決定を行なう。この場合も、
GTとGAの距離の差τ＝dA−dTが計算され、所定
値ａと比較される。τ＞ａなので優先度の差ｔ＝
PT−PAが計算され所定値１より大きいかどうか
が比較される。この場合、優先度の差は、ｔ＝２
となるので、MTとMAとの優先度による順位入れ
換えが行なわれ依つて認識順位第４位の字種コー
ドｍ（４）がMAと決定される。ｍ（４）について
の処理が終了すると、ｉ＝５となりｌ＝TB＝５
と等しくなるので、Ｂクラスにおける優先度によ
る順位入れ換え処理が終了し、第３位〜第５位の
認識順位は、ML，MA，MTと決定される。尚、
Ｂクラス内で単純に優先度により順位を決定すれ
ば、MA，ML，MTとなる。
れ、所定値ａと比較される。この場合τ＞ａなの
で、次に優先度の差ｔ＝PL−PTが計算され所定
値１と比較される。この場合PLはPTより優先度
が高いので−１となり、ｍ（３）即ちMLとMTの
入れ換えは行なわれない。次にGLとGAの距離の
差γ＝dA−dLが計算され、所定値ａと比較され、
τ＞ａなので、優先度の差ｔ＝PL−PAが計算さ
れてτが所定値１より大きいかどうかが比較され
る。この場合PAはPLより優先度が高いがｔ＝１
なので、MLとMAとの優先度による入れ換えは行
なわれない。依つて、この時点で第３位の認識順
位ｍ（３）がMLと決定され、Ｍ（３）〜Ｍ（５）は
ML，MT，MAのままである。そして、次にｍ
（４）の字種コードの決定を行なう。この場合も、
GTとGAの距離の差τ＝dA−dTが計算され、所定
値ａと比較される。τ＞ａなので優先度の差ｔ＝
PT−PAが計算され所定値１より大きいかどうか
が比較される。この場合、優先度の差は、ｔ＝２
となるので、MTとMAとの優先度による順位入れ
換えが行なわれ依つて認識順位第４位の字種コー
ドｍ（４）がMAと決定される。ｍ（４）について
の処理が終了すると、ｉ＝５となりｌ＝TB＝５
と等しくなるので、Ｂクラスにおける優先度によ
る順位入れ換え処理が終了し、第３位〜第５位の
認識順位は、ML，MA，MTと決定される。尚、
Ｂクラス内で単純に優先度により順位を決定すれ
ば、MA，ML，MTとなる。
ところが、例えば、dT−dL≦ａ，dA−dT≦ａ，
dA−dL≦ａと上述の例に比べて、各候補字種カテ
ゴリーの距離が接近していたとすると、優先度の
差に関係なく優先度による順位入れ換えが行なわ
れるので、この場合の認識順位は、MA，ML，
MTと決定される。
dA−dL≦ａと上述の例に比べて、各候補字種カテ
ゴリーの距離が接近していたとすると、優先度の
差に関係なく優先度による順位入れ換えが行なわ
れるので、この場合の認識順位は、MA，ML，
MTと決定される。
このようにして、決定された字種コードML，
MA，MTは結果メモリ８に送出され、MS，MKに
続いてこの順に記憶される。
MA，MTは結果メモリ８に送出され、MS，MKに
続いてこの順に記憶される。
次に、クラスタリング制御処理部７は、Ｃクラ
スの処理に移る。
スの処理に移る。
Ｃクラスの場合、初期値として、ｍ（ｉ）＝Ｍ
（TB＋１），ｉ＝TB＋１，ｌ＝TC，τp＝ｂと設
定され、Ｂクラスの場合と同様、第６図のフロー
チヤートに示す処理が行なわれる。例えば、dM
−dU＞ｂ，dB−dM＞ｂであるとし、従つて、dB−
dU＞ｂであつたならば、τ＝dM−dU＞ｂであり、
MMの優先度はMUの優先度より高いが、優先度の
差ｔ＝PU−PM＝１≦１であるので、MUとMMと
は優先度による順位入れ換えが行なわれない。次
に、τ＝dB−dUが計算されτ＞ｂであつて、且つ
PU−PB＝２＞１なのでMUとMBが優先度により入
れ換えられ、MB，MM，MUとなつて、第６位の
字種コードｍ（６）がMBに決定される。そして、
MMとMUとは優先度がMMの方が高いので、これ
らの順位はそのままとなる。従つて、第６位〜第
８位の字種コードがMB，MM，MUと決定され、
結果メモリ（８）にこの順に記憶される。
（TB＋１），ｉ＝TB＋１，ｌ＝TC，τp＝ｂと設
定され、Ｂクラスの場合と同様、第６図のフロー
チヤートに示す処理が行なわれる。例えば、dM
−dU＞ｂ，dB−dM＞ｂであるとし、従つて、dB−
dU＞ｂであつたならば、τ＝dM−dU＞ｂであり、
MMの優先度はMUの優先度より高いが、優先度の
差ｔ＝PU−PM＝１≦１であるので、MUとMMと
は優先度による順位入れ換えが行なわれない。次
に、τ＝dB−dUが計算されτ＞ｂであつて、且つ
PU−PB＝２＞１なのでMUとMBが優先度により入
れ換えられ、MB，MM，MUとなつて、第６位の
字種コードｍ（６）がMBに決定される。そして、
MMとMUとは優先度がMMの方が高いので、これ
らの順位はそのままとなる。従つて、第６位〜第
８位の字種コードがMB，MM，MUと決定され、
結果メモリ（８）にこの順に記憶される。
以上のようにして順位が決定されると、結果メ
モリ８には、第５図ハに示すような順位で８個の
字種コードが記憶されることになる。
モリ８には、第５図ハに示すような順位で８個の
字種コードが記憶されることになる。
このように、本発明では２つの候補字種カテゴ
リーにおいて、その距離の差が所定値より大きい
とき、優先度が接近している場合は、優先度によ
る順位入れ換えが行なわれず、優先度が離れてい
るときのみに優先度による順位入れ換えが行なわ
れる。
リーにおいて、その距離の差が所定値より大きい
とき、優先度が接近している場合は、優先度によ
る順位入れ換えが行なわれず、優先度が離れてい
るときのみに優先度による順位入れ換えが行なわ
れる。
本実施例においては、優先度を０，１，２の３
段階としたが、その段階を増やしても本発明は適
用可能である。又、本実施例では、辞書部３を優
先度に応じたカテゴリーセツトに分割したが、各
字種カテゴリーに優先度情報を付加しておけば、
必ずしも辞書部３を分割する必要はない。更に具
体的処理においては第６図のフローチヤートとは
逆に、優先度の差をチエツクした後に距離の差を
チエツクしてもよい。
段階としたが、その段階を増やしても本発明は適
用可能である。又、本実施例では、辞書部３を優
先度に応じたカテゴリーセツトに分割したが、各
字種カテゴリーに優先度情報を付加しておけば、
必ずしも辞書部３を分割する必要はない。更に具
体的処理においては第６図のフローチヤートとは
逆に、優先度の差をチエツクした後に距離の差を
チエツクしてもよい。
尚、作業メモリ７ａに選択記憶される候補字種
カテゴリーは、各クラスのもの全てを必ずしも含
むわけではなく、全候補字種カテゴリーがＢクラ
スあるいはＣクラスだけの場合もあり、この場合
はこれらの同一クラス内だけで全ての認識順位が
決定される。
カテゴリーは、各クラスのもの全てを必ずしも含
むわけではなく、全候補字種カテゴリーがＢクラ
スあるいはＣクラスだけの場合もあり、この場合
はこれらの同一クラス内だけで全ての認識順位が
決定される。
実験によれば、同一クラスの候補字種カテゴリ
ー全てを優先度により順位の決定を行なつた場合
は、第１位の認識率が約90.0％であつたが、本発
明を適用すると認識率が約92.5％と向上した。
ー全てを優先度により順位の決定を行なつた場合
は、第１位の認識率が約90.0％であつたが、本発
明を適用すると認識率が約92.5％と向上した。
(ト) 発明の効果
本発明に依れば、類似度と優先度を共に有効に
活用して、候補字種カテゴリーの認識順位を決定
することができ、従つて、認識率が向上する。
又、知識部としては莫大な容量を必要とせず、更
には短かい処理時間で順位の決定が行なえるよう
になる。
活用して、候補字種カテゴリーの認識順位を決定
することができ、従つて、認識率が向上する。
又、知識部としては莫大な容量を必要とせず、更
には短かい処理時間で順位の決定が行なえるよう
になる。
第１図は本発明を適用した文字認識システムの
ブロツク図、第２図はカテゴリーセツトの内容を
示す説明図、第３図はクラスタリング制御処理部
のクラス分け処理の内容を示すフローチヤート、
第４図は知識部の内容を示す説明図、第５図は認
識順位決定の具体例を示す説明図、第６図はクラ
スタリング制御処理部の順位入れ換え処理の内容
を示すフローチヤートである。 主な図番の説明、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。
ブロツク図、第２図はカテゴリーセツトの内容を
示す説明図、第３図はクラスタリング制御処理部
のクラス分け処理の内容を示すフローチヤート、
第４図は知識部の内容を示す説明図、第５図は認
識順位決定の具体例を示す説明図、第６図はクラ
スタリング制御処理部の順位入れ換え処理の内容
を示すフローチヤートである。 主な図番の説明、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。
Claims (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デコリー毎の
標準特徴パターンとの類似度を計算して、複数の
候補字種カテゴリーを選択すると共に、前記字種
カテゴリーの各々に優先度を定めておき、前記類
似度と優先度に基づいて認識順位を決定する方式
において、前記候補字種カテゴリー同志の類似度
の差及び優先度の差を計算し、前記類似度の差が
所定値より大きい場合は、前記優先度の差が所定
値より大きいときのみ優先度による認識順位の入
れ変えを行ない、前記優先度の差が所定値より小
さいときは優先度による認識順位の入れ換えを行
なわないようにしたことを特徴とする認識順位決
定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59194128A JPS6172376A (ja) | 1984-09-17 | 1984-09-17 | 認識順位決定方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59194128A JPS6172376A (ja) | 1984-09-17 | 1984-09-17 | 認識順位決定方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6172376A JPS6172376A (ja) | 1986-04-14 |
| JPH0338631B2 true JPH0338631B2 (ja) | 1991-06-11 |
Family
ID=16319370
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59194128A Granted JPS6172376A (ja) | 1984-09-17 | 1984-09-17 | 認識順位決定方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6172376A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2795719B2 (ja) * | 1990-03-07 | 1998-09-10 | 富士通株式会社 | 認識距離の差に基づく最良優先探索処理方法 |
| JP2674542B2 (ja) * | 1995-01-30 | 1997-11-12 | 株式会社日立製作所 | 手書き文字認識装置 |
-
1984
- 1984-09-17 JP JP59194128A patent/JPS6172376A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6172376A (ja) | 1986-04-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0634185B2 (ja) | 入力語認識装置 | |
| JPH0981730A (ja) | パターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置 | |
| WO1995017734A1 (en) | Method and apparatus for pattern recognition, and method of compiling dictionary for pattern recognition | |
| JPH0338631B2 (ja) | ||
| JP2000348141A (ja) | 入力情報の予測方法と装置、ならびにプログラム記憶媒体 | |
| JPS6126192A (ja) | ハングル字母列からのハングル文字認識方法 | |
| JP2718391B2 (ja) | 線対称図形整形装置 | |
| JPH0338630B2 (ja) | ||
| KR101987227B1 (ko) | 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치 및 방법 | |
| JP7771935B2 (ja) | 文字抽出方法 | |
| JPH0337231B2 (ja) | ||
| JPH0935006A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH05298489A (ja) | 文字認識方式 | |
| JP2894305B2 (ja) | 認識装置の候補修正方式 | |
| JP3367973B2 (ja) | 文字処理方法及び装置 | |
| JPS6186883A (ja) | オンライン手書き文字認識方式 | |
| JPH08190603A (ja) | 文字認識装置及びその候補文字表示方法 | |
| JP2842271B2 (ja) | 手書き文字列入力装置 | |
| JPS6162986A (ja) | 認識順位決定方式 | |
| JPS61163479A (ja) | 分類処理回路 | |
| JP2765617B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH05233711A (ja) | 検索子学習付情報検索方式 | |
| JP2637762B2 (ja) | パターン詳細同定方式 | |
| JP2639314B2 (ja) | 文字認識方式 | |
| JPH06131503A (ja) | 文字認識処理装置 |