JP3730073B2 - テンプレート作成方法、装置、およびテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力パターンと、学習用パターン中の訓練パターンを用いて予め作成されたテンプレートとの間の類似度あるいは距離値を計算し、前記入力パターンのカテゴリを認識するパターン認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
以下では、パターン認識の一例として、文字認識を対象として説明する。
【０００３】
従来、漢字ＯＣＲ（Optical Character Reader）などの文字認識装置では、入力された文書、画像のパターンに対して、入力パターンとテンプレートとのパターン照合により認識を行う方法が知られている。このような手法は、一般的に、広告や新聞の見出しなどにみられる特異なテクスチャで構成されているデザイン処理された文字や、かすれ、つぶれ、文字背景雑音などが激しい画像に対して、比較的ロバストであることが報告されている。
【０００４】
しかし、照明条件などの画像の観測条件などにより字形が変動した場合や、印刷条件や経年変化などにより字形が変動した場合には、入力パターンとテンプレートの類似度が下がり、認識率が低下する問題点があった。
【０００５】
このような問題を解決するために、従来は主に、（１）入力パターン内の他の情報を雑音とみなして取り除いたり、字形の変動を補正してから、テンプレートを用いて認識を行う方法、（２）文字列をそのままテンプレートのパターンとする単語テンプレートを用いることにより個別文字の変形の影響を吸収する方法、の２つのアプローチがとられてきた。
【０００６】
しかし、入力パターン内の他の情報のみを除去することは困難である。これは、文字のストロークと他の情報が非常に類似していることが頻繁に起こるためである。そのため、しばしば他の情報が残ったり、着目している情報が損失したりする。その結果、テンプレートとの照合の際の類似度が下がり、認識率が低下する。特に、‘ｌ’や‘ｒ’のような小さいパターンでは、周囲の他の情報の影響を受けやすく認識が困難となる場合が多い。
【０００７】
一方、単語テンプレートを用いる方法では、複数文字同士の照合を行うため、小さい文字など字形が変動し誤認識しやすい文字が部分的に含まれている場合でも、単語全体としては認識可能となることが期待できる。しかし、単語数に応じたテンプレートを作成することが必要となり、単語数が増えるほどその組み合わせが膨大になる。また、それに伴い、照合時間も増加する。さらに、入力パターンに未知語が含まれている場合、対応するテンプレートがないため、認識できない。
【０００８】
また、従来の方法の別の問題点として、使用をすすめるにつれて文字の変動や字形の変動が発生する場合に追随できないという点があった。従来提案されている上記のいずれの方法でも、入力パターンごとの変動の違いに追随できず、特定の変動以外のパターンは認識できない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来のＯＣＲをはじめとするパターン認識技術は、劣化や変形が大きく、また状況によって変化するパターンを正しく認識できる手段が十分に確立していなかった。
【００１０】
本発明の目的は、人手による作業なしに、高い認識率が得られるテンプレートを作成するテンプレート作成方法、装置、およびテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明のテンプレート作成方法は、入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の訓練パターンを用いて作成する、テンプレート作成装置で行われるテンプレート作成方法であって、
訓練パターン抽出手段が、学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、前記読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出段階と、
テンプレート選別手段が、前記学習用パターン記憶手段から前記抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートを前記テンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別段階と、
を有する。
【００１２】
入力パターンの状況に応じたテンプレートが自動的に、かつ簡易に作成されるため、従来、認識が困難であった状況の変化にも自動的に追随できる。
【００１４】
本発明の他の実施態様によれば、抽出された訓練パターンのセットから１つまたは複数の類似パターンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布から訓練パターンのテンプレートとしての登録の可否を決定する。たとえば、ある訓練パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対し、類似した訓練パターンを３つ求めたとした場合、カテゴリ‘ｅ’，‘ｏ’，‘ｃ’となったとすると、この訓練パターンはカテゴリ‘ｅ’である信頼性が低いとして選択しない。一方、類似した訓練パターンがすべてカテゴリ‘ｅ’であった場合、この訓練パターンの信頼性が高いと判断し、テンプレートとして選択する。
【００１５】
本発明の他の実施態様によれば、ある訓練パターンを、付与されているカテゴリのテンプレートとして適切かどうかの選択を行う際に、その訓練パターンに類似した訓練パターンを求め、それらのカテゴリ分布によって、カテゴリ名を決定する。たとえば、ある訓練パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対し、類似した訓練パターンを３つ求めたとした場合、カテゴリ‘ｏ’，‘ｏ’，‘ｏ’となったとすると、この訓練パターンはカテゴリ‘ｅ’である信頼性が低く、カテゴリ‘ｏ’である可能性が高いと判断し、カテゴリ‘ｏ’のテンプレートとして選択する。
【００１６】
本発明のテンプレート作成装置は、入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の訓練パターンを用いて作成するテンプレート作成装置であって、
学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段と、
各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段と、
学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、テンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出手段と、
学習用パターン記憶手段から、抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートをテンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別手段と、
を有する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１を参照すると、本発明の一実施形態のパターン認識装置は学習用パターン記憶回路１１と訓練パターン抽出回路１２とテンプレート選別回路１３とテンプレート記憶回路１４と入力パターン記憶回路１５と認識回路１６で構成されている。
【００１９】
学習用パターン記憶回路１１はテンプレートを作成するために用いられる学習用パターンである学習用画像を記憶している。学習用画像はｎ（ｎ≧２）画素からなり、画素の値は、例えば白画素を「０」、黒画素を「１」で表す。
【００２０】
訓練パターン抽出回路１２は、学習用パターン記憶回路１１から学習用パターンを読出し、その中から訓練パターンを抽出する。訓練パターンにはカテゴリ名が付与されている。
【００２１】
テンプレート選別回路１３は、訓練パターン抽出回路１２から訓練パターンを入力し、適切なテンプレートを選別し、テンプレート記憶回路１４に新規に登録する。
【００２２】
テンプレート記憶回路１４は、入力画像パターンの認識判定に用いる各カテゴリのテンプレートを、各カテゴリ毎に１つあるいは複数（一般には複数）記憶している。
【００２３】
入力パターン記憶回路１５は、認識される１つもしくは２以上の画像パターンを入力パターンとして記憶している。これらの画像パターンはＭ（Ｍ≧２）画素からなり、例えば、２値画像パターンの場合には各画素は「０」または「１」で示されている。
【００２４】
認識回路１６は、テンプレート記憶回路１４からテンプレートを読出し、またパターン記憶回路１５から入力パターンを読出し、入力パターンをテンプレートと照合することによりパターン認識を行い、その認識結果を出力する。
【００２５】
本実施形態の特徴は、学習用パターンと初期のテンプレートを用いて、認識用のテンプレートを自動的に作成（追加）するところにある。以下に、学習用パターンから自動的にテンプレートを作成する処理について、図２のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００２６】
ステップ２１に、学習用パターン記憶回路１１から学習用パターンが読み出され、訓練パターン抽出回路１２に入力される。学習用パターンは、１つもしくは複数の訓練パターンを含んでいるとする。学習用パターンの例を図３（１）に示す。
【００２７】
次に、ステップ２２に訓練パターン抽出回路１２は、テンプレート記憶回路１４から、予め作成されているテンプレートを読みこむ。「予め作成されているテンプレート」は、例えば、各カテゴリごとに１つのテンプレートを学習用画像から手動で切り出して作成してあるとする。
【００２８】
ステップ２３に、訓練パターン抽出回路１２は、読み出されたテンプレートを用いて、学習用パターンを認識する。認識手法としては、例えば、学習用パターンに対し傾き補正などの前処理を行うことにより前処理済パターンを作成し、その前処理済パターンに対し補完類似度を用いたずらし照合による方法（例：特願平９−３４３２９２）を用いることができる。認識した結果、高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリが得られる。図３（２）に、学習用パターン（図３（１））に傾き補正を行って得られた前処理済パターンを示す。また、図３（３）に、図３（２）の上の行を予め作成されているテンプレートによるずらし照合を行った際に、高い類似度を示したカテゴリを、高い類似度を示した位置に示す。
【００２９】
次に、ステップ２４に高い類似度を示した位置およびカテゴリを用いて、訓練パターンを抽出する。訓練パターンの抽出方法の例としては、認識された位置を中心として、予め定められた大きさの矩形領域を抽出する。抽出された訓練パターンは、テンプレート選別回路１３に入力される。
【００３０】
ステップ２５に、テンプレート選別回路１３では、入力された訓練パターンを用いて、テンプレートを選別する。テンプレートの選別方法としては、例えば、複数の訓練パターン中から類似パターンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布の過半数が同じものであった場合に該訓練パターンを信頼できるテンプレートとして選択し、過半数が同じでなかった場合には棄却するという方法がある。図４に、棄却されたテンプレートの例を示す。図４（ａ）は誤って削除されたパターン、図４（ｂ）は正しく削除されたパターンを示す。また、該類似パターンを用いて、該訓練パターンのカテゴリ名を決定する。例えば、該類似パターンのカテゴリ分布の過半数をしめたカテゴリ名を、該訓練パターンのカテゴリ名とする。
【００３１】
ステップ２６に、選別されたテンプレートはテンプレート記憶回路１４に記憶される。
【００３２】
また、新規保存されたテンプレートを用いて、ステップ２２からステップ２６までを繰り返し行い、テンプレートを更新することにより、より正確なテンプレートを得たり、状況の変化にさらに追随することができる。
【００３３】
このようにして得られたテンプレートを用いて、文字を認識した時の結果を図５に示す。（ａ）は初期のテンプレート、（ｂ）は全ての訓練パターン（ｔ＝１）、（ｃ）は選択されたテンプレート（ｔ＝１）、（ｄ）は全ての訓練パターン（ｔ＝２）、（ｅ）は選択された辞書（ｔ＝２）の場合を示している。ｔは図２のステップ２２〜２６の繰り返し回数である。学習用パターンをテンプレートで認識した場合（○印）と、他のパターンをテンプレートで認識した場合（□印）とで認識率に殆ど差がないことがわかる。
【００３４】
以上の説明では文字を中心に示したが、文字以外のパターンについても同様の処理が可能である。
【００３５】
図６を参照すると、本発明の他の実施形態のパターン認識装置は入力装置３１と記憶装置３２〜３５と出力装置３６と記録媒体３７とデータ処理装置３８で構成されている。
【００３６】
入力装置は入力パターンを入力するためのものである。記憶装置３２，３３，３４はそれぞれ図１中の学習パターン記憶回路１１、テンプレート記憶回路１４、入力パターン記憶回路１５に相当する。記憶装置３５はハードディスクである。出力装置３６は認識結果を出力するためのものである。記録媒体３７は、図１中の訓練パターン抽出回路１２、テンプレート選別回路１３、認識回路１６の各処理からなるパターン認識プログラムが記録されている、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体である。データ処理装置３８はＣＰＵ、インタフェース等を含み、記録媒体３７からパターン認識プログラムを記憶装置３５に読み込んで後、これを実行する。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、下記のような効果がある。
【００３８】
請求項１，２，３の発明は、学習用パターンを予め作成されているテンプレートによって認識し、その結果から訓練パターンを抽出し、類似パターンのカテゴリ分布から訓練パターンをテンプレートとして登録するかどうか決定することにより、人手による作業なしに、高い認識率が得られるテンプレートが自動的に作成できる。
【００４０】
請求項２，４，６の発明は、訓練パターン抽出時に誤ったカテゴリ名が付与された場合であっても、正しいカテゴリ名に変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のパターン認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のパターン認識装置におけるテンプレート作成を示すフローチャートである。
【図３】学習用パターンおよび前処理済パターンおよび認識結果の例を示す図である。
【図４】棄却された訓練パターンの例を示す図である。
【図５】作成されたテンプレートを用いた場合の認識率を示す図である。
【図６】本発明の他の実施形態のパターン認識装置の構成図である。
【符号の説明】
１１ 学習用パターン記憶回路
１２ 訓練パターン抽出回路
１３ テンプレート選別回路
１４ テンプレート記憶回路
１５ パターン記憶回路
１６ 認識回路
２１〜２６ ステップ
３１ 入力装置
３２〜３５ 記憶装置
３６ 出力装置
３７ 記録媒体
３８ データ処理装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力パターンと、学習用パターン中の訓練パターンを用いて予め作成されたテンプレートとの間の類似度あるいは距離値を計算し、前記入力パターンのカテゴリを認識するパターン認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
以下では、パターン認識の一例として、文字認識を対象として説明する。
【０００３】
従来、漢字ＯＣＲ（Optical Character Reader）などの文字認識装置では、入力された文書、画像のパターンに対して、入力パターンとテンプレートとのパターン照合により認識を行う方法が知られている。このような手法は、一般的に、広告や新聞の見出しなどにみられる特異なテクスチャで構成されているデザイン処理された文字や、かすれ、つぶれ、文字背景雑音などが激しい画像に対して、比較的ロバストであることが報告されている。
【０００４】
しかし、照明条件などの画像の観測条件などにより字形が変動した場合や、印刷条件や経年変化などにより字形が変動した場合には、入力パターンとテンプレートの類似度が下がり、認識率が低下する問題点があった。
【０００５】
このような問題を解決するために、従来は主に、（１）入力パターン内の他の情報を雑音とみなして取り除いたり、字形の変動を補正してから、テンプレートを用いて認識を行う方法、（２）文字列をそのままテンプレートのパターンとする単語テンプレートを用いることにより個別文字の変形の影響を吸収する方法、の２つのアプローチがとられてきた。
【０００６】
しかし、入力パターン内の他の情報のみを除去することは困難である。これは、文字のストロークと他の情報が非常に類似していることが頻繁に起こるためである。そのため、しばしば他の情報が残ったり、着目している情報が損失したりする。その結果、テンプレートとの照合の際の類似度が下がり、認識率が低下する。特に、‘ｌ’や‘ｒ’のような小さいパターンでは、周囲の他の情報の影響を受けやすく認識が困難となる場合が多い。
【０００７】
一方、単語テンプレートを用いる方法では、複数文字同士の照合を行うため、小さい文字など字形が変動し誤認識しやすい文字が部分的に含まれている場合でも、単語全体としては認識可能となることが期待できる。しかし、単語数に応じたテンプレートを作成することが必要となり、単語数が増えるほどその組み合わせが膨大になる。また、それに伴い、照合時間も増加する。さらに、入力パターンに未知語が含まれている場合、対応するテンプレートがないため、認識できない。
【０００８】
また、従来の方法の別の問題点として、使用をすすめるにつれて文字の変動や字形の変動が発生する場合に追随できないという点があった。従来提案されている上記のいずれの方法でも、入力パターンごとの変動の違いに追随できず、特定の変動以外のパターンは認識できない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来のＯＣＲをはじめとするパターン認識技術は、劣化や変形が大きく、また状況によって変化するパターンを正しく認識できる手段が十分に確立していなかった。
【００１０】
本発明の目的は、人手による作業なしに、高い認識率が得られるテンプレートを作成するテンプレート作成方法、装置、およびテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明のテンプレート作成方法は、入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の訓練パターンを用いて作成する、テンプレート作成装置で行われるテンプレート作成方法であって、
訓練パターン抽出手段が、学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、前記読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出段階と、
テンプレート選別手段が、前記学習用パターン記憶手段から前記抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートを前記テンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別段階と、
を有する。
【００１２】
入力パターンの状況に応じたテンプレートが自動的に、かつ簡易に作成されるため、従来、認識が困難であった状況の変化にも自動的に追随できる。
【００１４】
本発明の他の実施態様によれば、抽出された訓練パターンのセットから１つまたは複数の類似パターンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布から訓練パターンのテンプレートとしての登録の可否を決定する。たとえば、ある訓練パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対し、類似した訓練パターンを３つ求めたとした場合、カテゴリ‘ｅ’，‘ｏ’，‘ｃ’となったとすると、この訓練パターンはカテゴリ‘ｅ’である信頼性が低いとして選択しない。一方、類似した訓練パターンがすべてカテゴリ‘ｅ’であった場合、この訓練パターンの信頼性が高いと判断し、テンプレートとして選択する。
【００１５】
本発明の他の実施態様によれば、ある訓練パターンを、付与されているカテゴリのテンプレートとして適切かどうかの選択を行う際に、その訓練パターンに類似した訓練パターンを求め、それらのカテゴリ分布によって、カテゴリ名を決定する。たとえば、ある訓練パターン（カテゴリ‘ｅ’）に対し、類似した訓練パターンを３つ求めたとした場合、カテゴリ‘ｏ’，‘ｏ’，‘ｏ’となったとすると、この訓練パターンはカテゴリ‘ｅ’である信頼性が低く、カテゴリ‘ｏ’である可能性が高いと判断し、カテゴリ‘ｏ’のテンプレートとして選択する。
【００１６】
本発明のテンプレート作成装置は、入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の訓練パターンを用いて作成するテンプレート作成装置であって、
学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段と、
各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段と、
学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、テンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出手段と、
学習用パターン記憶手段から、抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートをテンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別手段と、
を有する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１を参照すると、本発明の一実施形態のパターン認識装置は学習用パターン記憶回路１１と訓練パターン抽出回路１２とテンプレート選別回路１３とテンプレート記憶回路１４と入力パターン記憶回路１５と認識回路１６で構成されている。
【００１９】
学習用パターン記憶回路１１はテンプレートを作成するために用いられる学習用パターンである学習用画像を記憶している。学習用画像はｎ（ｎ≧２）画素からなり、画素の値は、例えば白画素を「０」、黒画素を「１」で表す。
【００２０】
訓練パターン抽出回路１２は、学習用パターン記憶回路１１から学習用パターンを読出し、その中から訓練パターンを抽出する。訓練パターンにはカテゴリ名が付与されている。
【００２１】
テンプレート選別回路１３は、訓練パターン抽出回路１２から訓練パターンを入力し、適切なテンプレートを選別し、テンプレート記憶回路１４に新規に登録する。
【００２２】
テンプレート記憶回路１４は、入力画像パターンの認識判定に用いる各カテゴリのテンプレートを、各カテゴリ毎に１つあるいは複数（一般には複数）記憶している。
【００２３】
入力パターン記憶回路１５は、認識される１つもしくは２以上の画像パターンを入力パターンとして記憶している。これらの画像パターンはＭ（Ｍ≧２）画素からなり、例えば、２値画像パターンの場合には各画素は「０」または「１」で示されている。
【００２４】
認識回路１６は、テンプレート記憶回路１４からテンプレートを読出し、またパターン記憶回路１５から入力パターンを読出し、入力パターンをテンプレートと照合することによりパターン認識を行い、その認識結果を出力する。
【００２５】
本実施形態の特徴は、学習用パターンと初期のテンプレートを用いて、認識用のテンプレートを自動的に作成（追加）するところにある。以下に、学習用パターンから自動的にテンプレートを作成する処理について、図２のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００２６】
ステップ２１に、学習用パターン記憶回路１１から学習用パターンが読み出され、訓練パターン抽出回路１２に入力される。学習用パターンは、１つもしくは複数の訓練パターンを含んでいるとする。学習用パターンの例を図３（１）に示す。
【００２７】
次に、ステップ２２に訓練パターン抽出回路１２は、テンプレート記憶回路１４から、予め作成されているテンプレートを読みこむ。「予め作成されているテンプレート」は、例えば、各カテゴリごとに１つのテンプレートを学習用画像から手動で切り出して作成してあるとする。
【００２８】
ステップ２３に、訓練パターン抽出回路１２は、読み出されたテンプレートを用いて、学習用パターンを認識する。認識手法としては、例えば、学習用パターンに対し傾き補正などの前処理を行うことにより前処理済パターンを作成し、その前処理済パターンに対し補完類似度を用いたずらし照合による方法（例：特願平９−３４３２９２）を用いることができる。認識した結果、高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリが得られる。図３（２）に、学習用パターン（図３（１））に傾き補正を行って得られた前処理済パターンを示す。また、図３（３）に、図３（２）の上の行を予め作成されているテンプレートによるずらし照合を行った際に、高い類似度を示したカテゴリを、高い類似度を示した位置に示す。
【００２９】
次に、ステップ２４に高い類似度を示した位置およびカテゴリを用いて、訓練パターンを抽出する。訓練パターンの抽出方法の例としては、認識された位置を中心として、予め定められた大きさの矩形領域を抽出する。抽出された訓練パターンは、テンプレート選別回路１３に入力される。
【００３０】
ステップ２５に、テンプレート選別回路１３では、入力された訓練パターンを用いて、テンプレートを選別する。テンプレートの選別方法としては、例えば、複数の訓練パターン中から類似パターンを求め、該類似パターンのカテゴリ分布の過半数が同じものであった場合に該訓練パターンを信頼できるテンプレートとして選択し、過半数が同じでなかった場合には棄却するという方法がある。図４に、棄却されたテンプレートの例を示す。図４（ａ）は誤って削除されたパターン、図４（ｂ）は正しく削除されたパターンを示す。また、該類似パターンを用いて、該訓練パターンのカテゴリ名を決定する。例えば、該類似パターンのカテゴリ分布の過半数をしめたカテゴリ名を、該訓練パターンのカテゴリ名とする。
【００３１】
ステップ２６に、選別されたテンプレートはテンプレート記憶回路１４に記憶される。
【００３２】
また、新規保存されたテンプレートを用いて、ステップ２２からステップ２６までを繰り返し行い、テンプレートを更新することにより、より正確なテンプレートを得たり、状況の変化にさらに追随することができる。
【００３３】
このようにして得られたテンプレートを用いて、文字を認識した時の結果を図５に示す。（ａ）は初期のテンプレート、（ｂ）は全ての訓練パターン（ｔ＝１）、（ｃ）は選択されたテンプレート（ｔ＝１）、（ｄ）は全ての訓練パターン（ｔ＝２）、（ｅ）は選択された辞書（ｔ＝２）の場合を示している。ｔは図２のステップ２２〜２６の繰り返し回数である。学習用パターンをテンプレートで認識した場合（○印）と、他のパターンをテンプレートで認識した場合（□印）とで認識率に殆ど差がないことがわかる。
【００３４】
以上の説明では文字を中心に示したが、文字以外のパターンについても同様の処理が可能である。
【００３５】
図６を参照すると、本発明の他の実施形態のパターン認識装置は入力装置３１と記憶装置３２〜３５と出力装置３６と記録媒体３７とデータ処理装置３８で構成されている。
【００３６】
入力装置は入力パターンを入力するためのものである。記憶装置３２，３３，３４はそれぞれ図１中の学習パターン記憶回路１１、テンプレート記憶回路１４、入力パターン記憶回路１５に相当する。記憶装置３５はハードディスクである。出力装置３６は認識結果を出力するためのものである。記録媒体３７は、図１中の訓練パターン抽出回路１２、テンプレート選別回路１３、認識回路１６の各処理からなるパターン認識プログラムが記録されている、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体である。データ処理装置３８はＣＰＵ、インタフェース等を含み、記録媒体３７からパターン認識プログラムを記憶装置３５に読み込んで後、これを実行する。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、下記のような効果がある。
【００３８】
請求項１，２，３の発明は、学習用パターンを予め作成されているテンプレートによって認識し、その結果から訓練パターンを抽出し、類似パターンのカテゴリ分布から訓練パターンをテンプレートとして登録するかどうか決定することにより、人手による作業なしに、高い認識率が得られるテンプレートが自動的に作成できる。
【００４０】
請求項２，４，６の発明は、訓練パターン抽出時に誤ったカテゴリ名が付与された場合であっても、正しいカテゴリ名に変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のパターン認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のパターン認識装置におけるテンプレート作成を示すフローチャートである。
【図３】学習用パターンおよび前処理済パターンおよび認識結果の例を示す図である。
【図４】棄却された訓練パターンの例を示す図である。
【図５】作成されたテンプレートを用いた場合の認識率を示す図である。
【図６】本発明の他の実施形態のパターン認識装置の構成図である。
【符号の説明】
１１ 学習用パターン記憶回路
１２ 訓練パターン抽出回路
１３ テンプレート選別回路
１４ テンプレート記憶回路
１５ パターン記憶回路
１６ 認識回路
２１〜２６ ステップ
３１ 入力装置
３２〜３５ 記憶装置
３６ 出力装置
３７ 記録媒体
３８ データ処理装置
Claims (6)
- 入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の訓練パターンを用いて作成する、テンプレート作成装置で行われるテンプレート作成方法であって、
訓練パターン抽出手段が、学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、前記読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出段階と、
テンプレート選別手段が、前記学習用パターン記憶手段から、前記抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートを前記テンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別段階と、
を有するテンプレート作成方法。 - 前記テンプレート選別手段は、前記テンプレート選別段階において、過半数を占めた類似パターンのカテゴリ名を、前記訓練パターンをテンプレートとして登録する際のカテゴリ名と決定する、請求項１記載のテンプレート作成方法。
- 入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の訓練パターンを用いて作成するテンプレート作成装置であって、
学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段と、
各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段と、
前記学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、前記テンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、前記読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出手段と、
前記学習用パターン記憶手段から前記抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートを前記テンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別手段と、
を有するテンプレート作成装置。 - 前記テンプレート選別手段は、過半数を占めた類似パターンのカテゴリ名を、前記訓練パターンをテンプレートとして登録する際のカテゴリ名と決定する、請求項３記載のテンプレート作成装置。
- 入力パターンと照合されるテンプレートを、学習用パターン中の、訓練パターンを用いて作成する処理を、コンピュータに実行させるためのテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体であって、
学習用パターンを記憶している学習用パターン記憶手段から学習用パターンを読出し、各カテゴリ毎の予め作成されているテンプレートを記憶しているテンプレート記憶手段からテンプレートを読出し、前記読出した学習用パターンに対し所定の前処理を行い、前処理済パターンに対し前記テンプレートとの照合を行って、前記テンプレートに対し高い類似度を示した部分の画像位置およびそのテンプレートのカテゴリを得、これらから前記学習用パターン中の訓練パターンを抽出する訓練パターン抽出手順と、
前記学習用パターン記憶手段から前記抽出された訓練パターンと類似した１つまたは複数の訓練パターンを求め、該類似訓練パターンのカテゴリのうち過半数を占めるカテゴリが存在する場合、前記抽出された訓練パターンをテンプレートとして選別し、該テンプレートを前記テンプレート記憶手段に新規に登録するテンプレート選別手順と、
をコンピュータに実行させるためのテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体。 - 前記テンプレート選別手順は、前記テンプレート選別段階において、過半数を占めた類似パターンのカテゴリ名を、前記訓練パターンをテンプレートとして登録する際のカテゴリ名と決定する、請求項５記載の記録媒体。
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