JPH02171876A - Pattern recognition processing system - Google Patents
Pattern recognition processing systemInfo
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- JPH02171876A JPH02171876A JP63325432A JP32543288A JPH02171876A JP H02171876 A JPH02171876 A JP H02171876A JP 63325432 A JP63325432 A JP 63325432A JP 32543288 A JP32543288 A JP 32543288A JP H02171876 A JPH02171876 A JP H02171876A
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Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
（１）発明の属する技術分野
本発明は１文字や音声などのパターン認識技術において
、認識できなかった入力パターンの情報をオペレータが
訂正する情報を基にして、識別結果の訂正規則を生成し
１以後、同種の人カバターンの認識を可能にするパター
ン認識処理方式に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (1) Technical field to which the invention pertains The present invention relates to pattern recognition technology for single characters, speech, etc., in which an operator corrects information on an input pattern that could not be recognized. The present invention relates to a pattern recognition processing method that generates a correction rule for 1 and enables recognition of the same type of person pattern after 1.
（２）従来技術
従来のこの種のパターン認識処理方式は（イ）特願昭６
１２１９８２９号「認識辞書即時登録方式」のように識
別結果に含まれるリジェクトやエラーについてのパター
ンの候′４ｉＩｉカテゴリの系列、およびそれらの類似
情弗とオペレータが訂正した情報とを基に人カバターン
の特徴から導出される識別用特徴を識別辞書に登録して
、登録後、同種の人カバターンの認識を可能にする方法
。(2) Prior art The conventional pattern recognition processing method of this type is (a) Patent application No. 6
No. 1219829 "Recognition Dictionary Immediate Registration Method", a human covert pattern is created based on a series of candidate categories of patterns for rejects and errors included in the identification results, their similar information, and information corrected by the operator. A method of registering identification features derived from the features in an identification dictionary and, after registration, making it possible to recognize people of the same type.
（ロ）特願昭６３−１６９６６４号の「パターン認識後
処理方式」のように識別結果に含まれるリン４瓜り１や
エラーについてのパターンの候補カテゴリの系列と、オ
ペレータが訂正のために人力したカテゴリ情報とを基に
識別結果の訂正規則を求め、規則生成後、同種の人カバ
ターンの読み取りを可能にする方法、などがある。(b) As in the "pattern recognition post-processing method" of Japanese Patent Application No. 169664/1984, the series of candidate categories of patterns for phosphorus 4 urari 1 and errors included in the identification results and the operator's manual effort for correction. There is a method in which a correction rule for the identification result is determined based on the category information obtained, and after the rule is generated, it is possible to read the same type of person's cover turn.
しかし、 （イ）の方式では■リジェクトやエラーのパ
ターンが生しるごとに、そのパターンの特徴を保持して
おく必要があること、■識別辞書内に新たな識別用特徴
を格納する領域が必要なこと■識別用特徴を登録するた
めの制御いや識別についての性能と識別速度とを確保す
るための識別制御３１が？、［になる。そのため、この
方式を用いた文字読取装置は高価になるという欠点があ
る。一方。However, in method (a), ■ it is necessary to retain the characteristics of each rejection or error pattern each time that pattern occurs, and ■ there is an area in the identification dictionary to store new identification characteristics. What is required ■ Is there a control for registering identification features and an identification control 31 to ensure identification performance and identification speed? ,[become. Therefore, a character reading device using this method has the disadvantage of being expensive. on the other hand.
（ロ）の方式では候補カテゴリや類似情報についての性
質、および識別辞書のもつ性質を十分に活用してないた
め、変形の大きいパターンが多数混入する場合の読み取
りがむずかしいことや５ （イ）の方式で識別辞書に１
ｕｌ１時登録が行われた場合などにくらべてきめ細かく
対応することができず、その効果を十分に発揮できない
という欠点がある。Since the method (b) does not fully utilize the properties of candidate categories and similar information, as well as the properties of the identification dictionary, it is difficult to read when a large number of highly deformed patterns are mixed in. 1 in the identification dictionary by method
This method has the disadvantage that it is not possible to respond more precisely than when UL1 registration is performed, and its effects cannot be fully demonstrated.
（３）発明の目的
本発明は、パターン認識装置において、リジェクトやエ
ラーをオペレータが訂正した情報と識別結果と識別辞書
のカテゴリ間の類似情報とからパターン訂正規則を生成
し、実時間でより性能のよいパターン認識処理方式を提
供することにある。(3) Purpose of the Invention The present invention generates pattern correction rules from information on which rejects and errors have been corrected by an operator, identification results, and similarity information between categories in an identification dictionary in a pattern recognition device, thereby improving performance in real time. The purpose of this invention is to provide a good pattern recognition processing method.
（４）発明の構成
（４−１）発明の特徴と従来の技術との差異本発明は上
記の目的を達成Ｖるため、認識できなかったパターンを
オペレータが訂正する情報と識別結果の候補カテゴリと
その類似情報（距離など）と、更には識別辞書内のカテ
ゴリ間のＷｉ似情報とから特徴空間におけるパターンの
分布を予測し、他のカテゴリの認識に影響を与えないよ
うに候補カテゴリと類（以情報の値とを含む識別結果の
訂正規則を複数個生成し５識別辞書から大きく変形した
パターンや識別辞書に存在しないカテゴリのパターンを
も認識できるようにして１即時により性能のよいパター
ン認識を提供するものである。(4) Structure of the invention (4-1) Characteristics of the invention and differences from the conventional technology In order to achieve the above object, the present invention provides information for the operator to correct unrecognized patterns and candidate categories of identification results. The distribution of patterns in the feature space is predicted from the similarity information (distance, etc.) between the two categories, and the Wi similarity information between categories in the identification dictionary. (It is possible to generate multiple correction rules for identification results including the values of the above information, and to recognize patterns that have been greatly modified from the identification dictionary or patterns in categories that do not exist in the identification dictionary. 1) Immediately improve pattern recognition with better performance. It provides:
従来の技術との差異は、識別できなかった人カバターン
に対するオペレータの訂正情報と人カバターンの候補カ
テゴリとその類似情報と更には候補カテゴリ間の類（以
情報とを含めた情報から入力パターンのカテゴリを推定
し、類似カテゴリに影響を与えないように識別結果の訂
正規則を生成して。The difference from the conventional technology is that the category of the input pattern is determined from information including the operator's correction information for unidentified human cover patterns, candidate categories of human cover patterns, their similar information, and furthermore, the classification (or other information) between candidate categories. and generate correction rules for the identification results so as not to affect similar categories.
以後の入力パターンの認識を行うことにある。Its purpose is to recognize subsequent input patterns.
（／１−２）実施例［１） 以下１本発明の一実施例について図を用いて説明する。(/1-2) Example [1] An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
第６図は従来のパターン認識装置の構成である。１はパ
ターン入力部５２は前処理部、３は特徴抽出部、４は識
別部、４１は識別辞書、５は後処理部、６は操作部、７
は認識結果出力部、８はオペレータ修正部である。第１
図は本発明で対象とするパターン認識処理方式を含むパ
ターン認Ａｇ１ｉ装置の構成である。図中の記号１ない
し８は第６図に対応し、５１は訂正処理部、５２は訂正
規則格納部、６１は履歴情報格納部、６２は訂正規則生
成処理部である。なお、第１図において、５１．５２，
６１．．６２の部分が第６図に図示した従来のものに追
加した部分である。FIG. 6 shows the configuration of a conventional pattern recognition device. 1 is a pattern input section 52 is a pre-processing section, 3 is a feature extraction section, 4 is an identification section, 41 is an identification dictionary, 5 is a post-processing section, 6 is an operation section, 7
8 is a recognition result output section, and 8 is an operator correction section. 1st
The figure shows the configuration of a pattern recognition Ag1i device including a pattern recognition processing method targeted by the present invention. Symbols 1 to 8 in the figure correspond to FIG. 6, 51 is a correction processing section, 52 is a correction rule storage section, 61 is a history information storage section, and 62 is a correction rule generation processing section. In addition, in Fig. 1, 51.52,
61. ．． A portion 62 is a portion added to the conventional one shown in FIG.
本装置の動作は、まず、パターン人力部１より入力され
たパターンが、従来公知の如く、前処理部２．特徴抽出
部３．識別部４．後処理部５０順に各処理を経て認識さ
れる。The operation of this apparatus is as follows: First, a pattern inputted from a pattern manual section 1 is processed by a preprocessing section 2, as is conventionally known. Feature extraction unit 3. Identification unit 4. The post-processing unit 50 sequentially performs each process and recognizes the image.
本発明の場合、識別結果は後処理部５の訂正処理部５１
において、訂正規則格納部５２の訂正規則と照合され１
条件に合致したものが認識結果として操作部６に転送さ
れる。操作部６では入力パターンが正しく認識されてい
る場合には、認識結果の情報（候補カテゴリ、候補カテ
ゴリの類似情報）をそのまま履歴情報格納部６１に格納
し、エラーやリジェクトしている場合にはオペレータ修
正部８からの指示により正しいカテゴリに修正した情報
とともに１認識結果の情報をも履歴情報格納部６１に登
録する。訂正規則生成処理部６２では、オペレータ修正
部８からオペレータが修正情報を入力するごとに自動的
に、あるいは一定の指示があるごとに履歴情報格納部６
１を参照して訂正規則を生成し、その結果を訂正規則格
納部５２に登録する。In the case of the present invention, the identification result is sent to the correction processing unit 51 of the post-processing unit 5.
, the correction rule is compared with the correction rule in the correction rule storage unit 52.
Those that match the conditions are transferred to the operation unit 6 as recognition results. If the input pattern is correctly recognized in the operation unit 6, the information of the recognition result (candidate category, candidate category similarity information) is stored as is in the history information storage unit 61, and if there is an error or rejection, the information is stored as is. Information corrected to the correct category according to instructions from the operator correction section 8 as well as information on the 1 recognition result are also registered in the history information storage section 61. The correction rule generation processing section 62 automatically generates correction information from the history information storage section 6 each time the operator inputs correction information from the operator correction section 8 or every time there is a certain instruction.
1 to generate a correction rule, and register the result in the correction rule storage section 52.
訂正規則格納部５２の訂正規則は第２図に示すような構
成に成っており７識別結果と照合をとる識別結果テーブ
ルと、その条件を示す距離の許容範囲値テーブルとから
成っている６訂正規則を通用する訂正処理部５１では１
人カバターンの候補カテゴリＸ、Ｙ、Ｚ・・・・・・と
、その類似情報（距離値）χ、ｙ、ｚ・・・・・・とが
訂正規則の条件に合致するか否かを調べ１合致する場合
には識別結果を自動的に訂正し、訂正したカテゴリを認
識結果として操作部６へ出力する。すなわち２識別結果
Ｘ５Ｙ、Ｚが訂正規則の候補カテゴＩＪＡＢｃと一致し
、かつその距離値ｘ、ｙ、ｚが訂正条件における距離の
許容範囲
（ａ−α＜ｘ＜ａ＋α）。The correction rules in the correction rule storage unit 52 are configured as shown in FIG. 2, and are composed of an identification result table for checking against the identification results, and a distance tolerance value table indicating the conditions. 1 in the correction processing unit 51 that applies the rules.
Check whether candidate categories X, Y, Z... and their similar information (distance values) χ, y, z... match the conditions of the correction rule. 1 match, the identification result is automatically corrected and the corrected category is output to the operation unit 6 as the recognition result. That is, the two identification results X5Y, Z match the candidate category IJABc of the correction rule, and the distance values x, y, and z are within the allowable range of distance under the correction conditions (a-α<x<a+α).
（ｂ−β＜ｙ＜ｂ＋β）
（Ｃ−γ＜ｚ＜ｃ＋７）
に合致すれば、過去の訂正結果において第２図図示の如
くカテゴリ °Ｄ“ として登録されているカテゴリ
Ｄ′をそのときの認識結果として出力する。If it matches (b-β<y<b+β) (C-γ<z<c+7), the category registered as category °D" in the past correction results as shown in Figure 2.
D' is output as the recognition result at that time.
履歴情報格納部６１は、第３図に示すような構成になっ
ており、（ｉ）訂正や修正などの処理種別テーブル、（
ｉｉ）認識結果のカテゴリのチーフル、 （ｉｉ）お
よび候補カテゴリと候補カテゴリの類似情報（ここでは
類似の度合いを距離値で示す）のテーブルから成ってい
る。この中での処理種別テーブルには識別結果をそのま
ま出力した場合■と訂正規則に基づいて訂正結果を出力
した場合■とオペレータの修正結果を出力した場合■と
の各情報が格納される。認識結果のカテゴリテーブルに
は認識結果として出ノＪされたカテゴリ（サブカテゴリ
の区別を含む）の種別が格納される。当該認識結果のカ
テゴリテーブルには修正された正解カテゴリおよび識別
結果を判定したカテゴリが格納されている。候補カテゴ
リテーブルとその類似情報テーブルとには、それぞれの
識別結果候補となったものの候補カテゴリとその’Ｉ（
Ｕ文情報とが格納される。The history information storage unit 61 has a configuration as shown in FIG.
ii) a table of categories of recognition results; (ii) and a table of similarity information between candidate categories (here, the degree of similarity is indicated by a distance value). In the processing type table in this table, each information is stored: ■ when the identification result is output as is, ■ when the correction result is output based on the correction rule, and ■ when the result of correction by the operator is output. The recognition result category table stores the types of categories (including subcategory distinctions) that appear as recognition results. The category table of the recognition results stores the correct categories that have been corrected and the categories that have determined the identification results. The candidate category table and its similar information table contain the candidate category and its 'I(
U sentence information is stored.
訂正規則生成処理部６２では２第４図に示す処理フロー
に基づいて処理が行われる。即ち、処理４−■において
識別結果が入力されたとき、処理４−■において第２図
に示す訂正規則に示す訂正条件に一致するか否かが調べ
られる。上記説明においてカテゴリ ′Ｄ”を出力した
如く一致すれば処理４−■において訂正結果としてＤ′
を出力する。処理４−■において不一致の場合には直ち
に処理４−■に進み第３図図示の如く履歴情報に書き込
む。The correction rule generation processing unit 62 performs processing based on the processing flow shown in FIG. That is, when the identification result is input in process 4-2, it is checked in process 4-2 whether or not it matches the correction conditions shown in the correction rules shown in FIG. In the above explanation, if the category 'D' is output, if there is a match, the correction result is D' in process 4-■.
Output. If there is a mismatch in process 4-2, the process immediately proceeds to process 4-2 and the history information is written as shown in FIG.
処理４−■はオペレータによる修正が行われたか否かを
調べ、ＮＯであれば直ちに処理４−■に進んでＥＮＤと
なる。ＹＥＳであれば５処理４−■において当該修正結
果を第３図図示の如く履歴情報に書き込む、そして処理
４−■において履歴情報が調査される。当該オペレータ
によって修正されたカテゴリが“Ｄｏであるとしかつ修
正される前の候補カテゴリがＡ゛と”Ｂｏと“Ｃｏとで
あったとすると２第３図図示の（今第３図回示の入力パ
ターンの通番「３」に相当する欄が存在していないもの
として説明する）（ｉ）履歴情報格納部において候補カ
テゴリとして“Ａ′と“Ｂと“Ｃｏとの３者が挙がって
いる通番のものと（１１）認識結果において“Ｄｏが記
述されている通番のものとを抽出する。即ち第３図図示
の例では１通番ｒｌ、、ｒ２Ｊ、ｒ４」のものが抽出さ
れる。そして、この３者の通番のものの距離を勘案して
、第２図図示の訂正規則における項番「１」における距
離の許容範囲値α、β、Ｔが定められることになる。Process 4-2 checks whether the operator has made any corrections, and if NO, the process immediately proceeds to process 4-2 and ends. If YES, the correction result is written in the history information as shown in FIG. 3 in 5 process 4-■, and the history information is investigated in process 4-■. Assuming that the category modified by the operator is "Do" and the candidate categories before being modified are A, "Bo," and "Co," then the input shown in Figure 3 (now shown in Figure 3) (Explanation will be made assuming that the column corresponding to pattern serial number "3" does not exist) (i) For serial numbers in which "A', "B, and "Co" are listed as candidate categories in the history information storage section. (11) Extract the serial number in which "Do" is written in the recognition result. That is, in the example shown in FIG. 3, the serial numbers "rl, , r2J, r4" are extracted. Then, in consideration of the distances of these three serial numbers, the distance tolerance values α, β, and T for item number “1” in the correction rule shown in FIG. 2 are determined.
次に処理４−■において入力パターンのエラーやリジェ
クトがどの原因によるものか（識別結果によるものか、
訂正規則によるものか）を調べ識別結果による場合には
新たな訂正規則を生成しく４−［相］）、訂正規則によ
る場合には過去の訂正規則を修正したり、新たな訂正規
則を追加する（４−■）。Next, in process 4-■, what is the cause of the input pattern error or rejection (is it due to the identification result?
If it is based on the identification result, generate a new correction rule (4-[phase]), and if it is based on the correction rule, modify the past correction rule or add a new correction rule. (4-■).
第５図（ａ）は第３図図示の人カバターンの通番「３」
の場合に対応する説明図を示している。Figure 5 (a) is the serial number ``3'' of the human cover shown in Figure 3.
An explanatory diagram corresponding to the case is shown.
当該式カバターンの通番「３」の場合には、候補カテゴ
リがＡ、Ｂ、Ｃの３個であったとして夫々の候補カテゴ
リに対応する距離が夫々ａ、 ｂ、 ｃであったと
し、このときにオペレータが修正を行い候補カテゴリＤ
が認識結果として出力され、第２図図示の訂正規則にお
ける項番ｒｌＪの如く規則が登録された場合に対応して
いる。In the case of the serial number "3" of the formula kavataan, suppose there are three candidate categories A, B, and C, and the distances corresponding to each candidate category are a, b, and c, respectively. The operator makes corrections to candidate category D.
is output as a recognition result, and corresponds to the case where a rule is registered as in item number rlJ in the correction rules shown in FIG.
第５図（ａ）において、候補カテゴリＡ Ｂ。In FIG. 5(a), candidate categories A and B.
Ｃが夫々図示の位置関係にあるとして、（１）候補カテ
ゴリＡから距離（ａ＋α）と距離（ａ−α）との範囲内
にあり、（ｉｉ）候補カテゴリＢから距、１（ｂ＋β）
と距離（ｂ−β）との範囲内にあり（ｉｊ ）候補カテ
ゴリＣから距離（ｃ＋γ）と距離（ｃ−ｒ）の範囲内に
ある範囲が図示斜線の領域５１１として示されており、
オペレータにより修正された上記候補カテゴＩＪ Ｄは
当該斜線の領域５１１内にある。Assuming that C has the positional relationship shown in the figure, (1) it is within the range of distance (a + α) and distance (a - α) from candidate category A, and (ii) it is within the range of distance, 1 (b + β) from candidate category B.
and the distance (b-β), and the range that is within the range of the distance (c+γ) and the distance (cr) from the candidate category C (ij) is shown as a diagonally shaded area 511,
The candidate category IJD modified by the operator is within the shaded area 511.
第５図（ａ）の例の場合には、（ｉ）明らかにカテゴリ
“Ａ′であるとみなされる範囲（第５図（ａ）におい
てＡ点を囲む白抜きの円の中）は。In the case of the example in FIG. 5(a), (i) the range that is clearly considered to be in category "A' (inside the white circle surrounding point A in FIG. 5(a)) is:
第３図図示の通番ｒｌ、における距離から、距Ａ１「４
」の範囲内であり、かつ第５図（ａ）における点りの位
Ｎ（実際には真にその位置か否かは未定）は゛点Ａから
距離ａにあることから（ａ）点Ａから距離ａの範囲内で
は明らかにカテゴリ “Ａ であるとされ。From the distance at the serial number rl shown in FIG.
'', and the position N of the dot in Figure 5 (a) (actually, it is undetermined whether it is actually at that position) is at a distance a from point A, so (a) from point A. Within the range of distance a, it is clearly assumed to be in category “A”.
（ｂ）点Ａからの距離が
４＋
範囲内であってかつ距離４よりも大である範囲は、カテ
ゴリが′Ａ°であるか否かは明確でない範囲とされる。(b) A range whose distance from point A is within the 4+ range and is greater than the distance 4 is defined as a range in which it is unclear whether the category is 'A° or not.
勿論カテゴリ ′Ｂ°や“Ｃ゛からも同様なチエツクが
行われることとなる。Of course, similar checks will be performed for categories 'B° and 'C'.
（４−３）実施例［２］
訂正規則に用いるカテゴリとして実施例（１）では第５
図（ａ）に示すように単純に距離値の近いＡ、Ｂ、Ｃを
選んで用いた。しかし、第５図（ａ）図示の場合には、
“Ｄｏの存在する可能性のある範囲を示すハンチング
域の面積がＪト所望に大きい。このため当該実施例では
第５図（ｂ）に示すようにする。即ち予め識別辞書にお
けるカテゴリ間の距離情報を抽出しておいて、訂正規則
生成処理部６２に格納しておき５人カバターンの識別結
果における候補カテゴリの中で、入力パターンに対して
は距＃値が近くて、しかも当該候補カテゴリ相互の間で
は距離値の遠いものを使用するようにする。このように
訂正規則に用いるカテゴリを選択することによって、訂
正の対象となるカテゴリの存在領域５１１は第５図（ｂ
）図示の場合のように限定することができエラーやリジ
ェクトを精度よく訂正することができる。(4-3) Example [2] In example (1), the fifth category is used for the correction rule.
As shown in Figure (a), A, B, and C with similar distance values were simply selected and used. However, in the case shown in FIG. 5(a),
The area of the hunting area indicating the possible range of "Do" is as large as desired. Therefore, in this embodiment, the area is as shown in FIG. The information is extracted and stored in the correction rule generation processing unit 62. Among the candidate categories in the five-person Kabataan identification result, the distance # value is close to the input pattern, and the candidate categories are mutually related. By selecting the category to be used for the correction rule in this way, the existence area 511 of the category to be corrected is as shown in Fig. 5 (b).
) As shown in the figure, errors and rejects can be corrected with high accuracy.
この認識処理方式の構成において、Ｈ層情報格納部６１
内の履歴情報や訂正規則格納部５２の規則の数は認識パ
ターンの増加につれて増加するが。In the configuration of this recognition processing method, the H layer information storage unit 61
The number of history information in the correction rule storage section 52 and the number of rules in the correction rule storage section 52 increase as the number of recognized patterns increases.
訂正に使用されたカテゴリや自動訂正に使用された訂正
規則を履歴として記録しておき、使用頻度の小さいもの
や、最後に通用されてから長期間利用されないカテゴリ
や規則は訂正規則から除去するなどにより２情報格納領
域を一定範囲のサイズに抑えることができる。また１本
文中の実施例（１）では識別結果の候補カテゴリは距離
値の近い３個を用いて説明したが、原理的には何個とっ
ても同様である。Categories used for correction and correction rules used for automatic correction are recorded as a history, and categories and rules that are used infrequently or that have not been used for a long time after their last use are removed from the correction rules. This allows the size of the 2-information storage area to be kept within a certain range. Further, in the embodiment (1) in the main text, three candidate categories of identification results with close distance values were used, but the principle is the same regardless of the number of candidate categories.
（５）発明の効果
以上のように１本発明によれば、パターン認識を行うに
際して誤って認識された箇所をオペレータが訂正する操
作の情報を訂正規則として自動登録し、以後の識別結果
に通用して認識誤りを自動訂正するもので、識別辞書に
パターンの特徴を登録する方法よりも、装置構成が容易
になるとともに、識別した結果の候補カテゴリの出現順
序によって正解を選んだものにより、精度のよいパター
ン認識が可能である。(5) Effects of the Invention As described above, according to the present invention, information on the operator's operation to correct a erroneously recognized portion during pattern recognition is automatically registered as a correction rule, and the information is applied to subsequent identification results. This method automatically corrects recognition errors by automatically correcting recognition errors, which is easier to configure than the method of registering pattern characteristics in an identification dictionary, and improves accuracy by selecting the correct answer based on the order in which candidate categories appear in the identification results. Good pattern recognition is possible.
は特徴抽出部、４は識別部、４１は識別辞書、５は後処
理部１５１は訂正処理部、５２は訂正規則格納部、６は
操作部、６１はＭ層情報格納部、６２は訂正規則生成処
理部、７は認識結果出力部。4 is a feature extraction unit, 4 is an identification unit, 41 is an identification dictionary, 5 is a post-processing unit 151 is a correction processing unit, 52 is a correction rule storage unit, 6 is an operation unit, 61 is an M layer information storage unit, and 62 is a correction rule 7 is a generation processing unit, and 7 is a recognition result output unit.
８はオペレータ修正部である。8 is an operator correction section.
特許出願人 日本電信電話株式会社Patent applicant: Nippon Telegraph and Telephone Corporation
Claims (2)
出し、識別辞書と照合して、単数または複数の候補カテ
ゴリを認識結果として出力するパターン認識処理方式に
おいて、 入力パターンの特徴と識別辞書との照合から、識別結果
の情報として候補カテゴリとその類似性を示す類似情報
とを生成する識別工程と、識別結果のリジェクトやエラ
ーに対し、オペレータが訂正する正解カテゴリの情報と
識別結果の情報とを用いて、入力パターンの特徴と正解
カテゴリとの関係を求めて訂正規則を逐次生成・更新す
る訂正規則生成工程と、 該訂正規則をパターンの識別結果に通用し、条件を満た
したものを訂正カテゴリを候補カテゴリとする訂正工程
と を有し、訂正規則が生成されるまで認識できなかった入
力パターンを自動的に、あるいはオペレータの指示を契
機に認識できるようにすることを特徴とするパターン認
識処理方式。(1) In a pattern recognition processing method that extracts features from input patterns such as characters and sounds, compares them with an identification dictionary, and outputs one or more candidate categories as recognition results, the features of the input pattern and the identification dictionary are An identification process that generates candidate categories and similarity information indicating their similarity as information on the identification results from the comparison, and information on the correct category and information on the identification results that the operator corrects in case of rejections or errors in the identification results. A correction rule generation step that sequentially generates and updates correction rules by determining the relationship between the characteristics of the input pattern and the correct answer category using A pattern recognition method comprising a correction step using a category as a candidate category, and is characterized in that an input pattern that could not be recognized until a correction rule is generated can be recognized automatically or in response to an operator's instruction. Processing method.
やエラーに対し、オペレータが訂正する正解カテゴリの
情報と識別結果の情報と識別辞書内におけるカテゴリ間
情報とを用いて、入力パターンの特徴と正解カテゴリと
の関係を求めて訂正規則を逐次生成・更新することを特
徴とする請求項第（１）項記載のパターン認識処理方式
。(2) The above-mentioned correction rule generation step uses the correct category information to be corrected by the operator, the information on the identification results, and the inter-category information in the identification dictionary to correct the characteristics of the input pattern in response to rejections or errors in the identification results. 2. The pattern recognition processing method according to claim 1, wherein the correction rule is sequentially generated and updated by determining the relationship with the correct category.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63325432A JPH02171876A (en) | 1988-12-23 | 1988-12-23 | Pattern recognition processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63325432A JPH02171876A (en) | 1988-12-23 | 1988-12-23 | Pattern recognition processing system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02171876A true JPH02171876A (en) | 1990-07-03 |
Family
ID=18176794
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63325432A Pending JPH02171876A (en) | 1988-12-23 | 1988-12-23 | Pattern recognition processing system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02171876A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008241933A (en) * | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Kenwood Corp | Data processing device and data processing method |
| JP2009230658A (en) * | 2008-03-25 | 2009-10-08 | Mitsubishi Electric Corp | Character retrieval system |
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-
1988
- 1988-12-23 JP JP63325432A patent/JPH02171876A/en active Pending
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