JPS6257038B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、音声認識などに用いる精度の高いパ
ターンマツチング方法に関するものである。

音声のような特徴ベクトルの系列として表現さ
れる２つのパターンを比較する場合、音声の発声
速度を考慮し、時間軸を非線形に伸縮させ、マツ
チングを行うことが必要とされる。その中の一つ
の手法として動的計画法を利用した時間軸正規化
マツチングが知られている。日本音響学会誌
vol.27、No.９、P483〜P487に動的計画法によるパ
ターンマツチングの方法が記載されているが、そ
の概要は次のようになる。

音声パタンは一般に特徴ベクトルの時系列とし
て表現される。

Ａ＝a₁a₂……ａ_i……ａ_I ここに ａ_i＝（ａ_1i、ａ_2i、……、ａ_oi、……、ａ_Ni） は音声の時間点ｉにおける特徴を示すベクトルで
あり、ａ_oiとしては一例としてＮチヤンネルの周
波数分析器の出力を考えることができる。このよ
うに表現されるＡを入力パタンとして標準パター
ン Ｂ＝b₁b₂……ｂ_j……ｂ_J と比較する まず、第１図に示すように、特徴ベクトルの系
列Ａ，Ｂをｉ軸、ｊ軸に配列し、点（１、１）か
ら点（Ｉ、Ｊ）に至る点列を最適に定めて で定義されるａ_iとｂ_jのベクトル間距離総和を最
小化して、それを点の数で除して正規化類似度を
得ている。すなわち、初期値 ｇ（１、１）＝ｄ（１、１） ……(2) で積分量ｇ（ｉ、ｊ）に関する。

なる漸化式を １≦ｉ≦Ｉ、１≦ｊ≦Ｊ ……(4) ｊ−ｒ≦ｉ≦ｊ＋ｒ なる範囲で順次計算し、最後に得られるｇ（Ｉ、
Ｊ）をもとにして、 Ｓ（Ａ、Ｂ）＝ｇ（Ｉ、Ｊ）／（Ｉ＋Ｊ−１）
……(5) のごとく類似度を得ている。第１図に１で示す折
線は（ｉ、ｊ）の最適な点列を示し、直線２，３
は(4)の条件を示しており、時間整合窓と呼ばれ、
１の折線は直線２と３の間から外れることはな
い。説明のために（ｉ、ｊ）の点列に（１、１）
点をｋ＝１とし、（Ｉ、Ｊ）点をｋ＝Ｋとなる番
号をつけ Ｃ_k＝（ik、jk） ……(6) のごとく示す。この例ではＣ_kとＣ_k-1との間には
次の関係のみ示している。

すなわち、第２図のようにＣ_k＝（ｉ、ｊ）の点
２１に接続すべき点Ｃ_k-1としては２２に示す
（ｉ、ｊ−１）、２３に示す点（ｉ−１、ｊ−
１）、２４に示す点（ｉ−１、ｊ）のみが許され
る。この例では隣り合う点の間の関係のみ定め、
ｉ、ｊが(3)、(4)式の条件を満足するという制約の
みを課しているため、点列全体としては±ｒの幅
をもつた整合窓の範囲内にあつても局部的には非
現実的なｉ、ｊの対応になつてしまうことがあ
る。すなわち、同一のｉに多数のｊが対応づけら
れたり、逆に同一のｊに多数のｉが対応づけられ
たりする。このために本来ならば全く異なるパタ
ーンを一致していると判定するようなエラーを生
ずる可能性がある。従つて、現在では次のような
考え方が一般化している。すなわち と漸化式を定めることにより、（ｉ、ｊ）の点列
がｉ方向又はｊ方向に１進んだ次には必ず（１、
１）の方向に１以上進むことになり、点列の最大
傾斜を制限する効果があると言われている。

第３図は、この方法によるルートを説明したも
ので、３１で示すＣ_kへ接続するルートは点３
２，３３，３４の３つのみが許されることにな
る。しかし、この改良された方法においても現実
にマツチングを行つている部分についてはなお微
視的であり、根本的な解決になつていないことは
明白である。又、明らかに一致しないパターンを
リジエクトする機能を付加するのが困難であり、
マツチングを最後まで行わなければならず、多数
のパターンから一番似ているパターンを見つけ出
すというような音声認識に用いた場合非能率であ
ると言える。

本発明は、これらの欠点を除去するため、基本
的にはリニアマツチングであるが、マツチングを
階層化してマツチングルートを可変にし、時間軸
を非線形伸縮させることにより、最も良く一致す
る登録パターンを見つけ、正確かつ高速度のパタ
ーンマツチングを可能としたもので、以下詳細に
説明する。

第４図は、本発明のパターンマツチング方法を
用いたパターンマツチング装置の１実施例であつ
て、１０１はパターン入力端子、１０２は入力パ
ターンレジスタ、１０３は標準パターンメモリ、
１０４はパターンマツチングルートテーブル、１
０５はマツチングルートバツフアレジスタ、１０
６はブランチアドレステーブル、１０７はブラン
チ置換テーブル、１０８は置換ブランチレジス
タ、１０９は制御部、１１０は距離計算回路、１
１１はブランチ距離メモリ、１１２は第１マツチ
ング結果レジスタ、１１３は第２マツチング結果
レジスタ、１１４は第３マツチング結果レジス
タ、１１５は比較回路、１１６は最小距離バツフ
アレジスタ、１１７は最小距離比較器、１１８は
認識結果出力端子である。

第５図は、本発明のパターンマツチングを行う
場合のマツチングルートを示した図であり、横軸
に入力パターンの特徴ベクトル集合Ａ＝（a₁、
a₂、a₃、……、ａ_n）をとり、縦軸に距離の計算
を行う相手の登録パターンの特徴ベクトルの集合
Ｒ_i＝（ｒ_i1、ｒ_i2、……、ｒ_in）をとつたものであ
る。MR₁は第１次パターンマツチングのための第
１マツチングルート、MR₂，MR₃は第２次パター
ンマツチングのための第２、第３マツチングルー
トである。上記各マツチングルートは各各８つの
小区間に分けられ、各小区間対応のブランチＢで
接続され、又隣接する各ブランチはノードと呼ば
れる点で接続されている。ノードは第５図に点で
示したものであるが、各点のノード番号はP₀₁〜
P₀₅，P₁₁〜P₁₃，P₂₁〜P₂₅，P₃₁〜P₃₇，P₄₁〜P₄₉，
P₅₁〜P₅₇，P₆₁〜P₆₅，P₇₁〜P₇₃，P₈₁〜P₈₅、であ
る。

第１マツチングルートMR₁は各ノードP₀₁，
P₁₁，P₂₁，P₃₁，P₄₁，P₅₁，P₆₁，P₇₁，P₈₁で接続さ
れている各ブランチ、B₁₁，B₂₁，B₃₁，B₄₁，
B₅₁，B₆₁，B₇₁，B₈₁から成る。

第２マツチングルートMR₂は各ノードP₀₁，
P₁₂，P₂₃，P₃₃，P₄₃，P₅₃，P₆₃，P₇₂，P₈₁で接続さ
れる各ブランチB₁₂，B₂₂，B₃₂，B₄₂，B₅₂，B₆₂，
B₇₂，B₈₂から成る。

第３マツチングルートMR₃は各ノードP₀₁，
P₁₃，P₂₅，P₃₆，P₄₇，P₅₆，P₇₃，P₈₁で接続される
各ブランチB₁₃，B₂₃，B₃₃，B₄₃，B₅₃，B₆₃，B₇₃，
B₈₃から成る。

第４図において、入力端子１０１から入力され
る入力パターンＡは入力パターンレジスタ１０２
に書き込まれる。この入力パターンＡはある特定
の要素数ｍのベクトル集合であり、例えばＡ＝
（a₁、a₂、a₃、……、ａ_n）である。標準パターン
メモリ１０３には複数の登録パターンが格納され
ている。パターンマツチングは標準パターンメモ
リ１０３の１番目の登録パターンR₁を最初とし
て順次全登録パターンに対して行われる。登録パ
ターンの指定は、例えば制御部１０９からの指定
信号を標準パターンメモリ１０３の上位アドレス
信号として用いることにより行う。各登録パター
ンは前記入力パターンと同形式で、例えば要素数
ｍの特徴ベクトルの集合であり、Ｒ_i＝（ｒ_i1、ｒ_i
２、……、ｒ_in）で表わされる。ここで入力パタ
ーンと登録パターンの要素数は同一数に合わせて
いる。

第６図は、標準パターンメモリを示したもので
あり、登録パターンＲ_iの数を32として各登録パ
ターンの要素を格納する様子を示したものであ
る。

第７図は、パターンマツチングルートテーブル
を示したものであり、第１次パターンマツチング
を行うための第１マツチングルートMR₁、第２次
パターンマツチングを行うための第２、第３マツ
チングルートMR₂，MR₃それぞれを構成するブラ
ンチを示したものである。制御部１０９の制御の
もとで第１次パターンマツチングを行うためにパ
ターンマツチングルートテーブルに格納された第
１マツチングルートを構成する全ブランチ番号を
マツチングルートバツフアレジスタ１０５に転送
する。次にマツチングルートバツフアレジスタ１
０５に格納された各ブランチ番号をアドレス情報
としてブランチアドレステーブル１０６に格納さ
れる各ブランチの位置情報を読み出す。

第８図は、ブランチアドレステーブル１０６を
示したものであり、各ブランチ毎に入力パターン
と登録パターンのマツチング位置を示している。
ブランチアドレステーブル１０６をブランチ番号
で参照すると、パターンマツチングを行う各ブラ
ンチ対応に入力パターンＡの特徴ベクトルの要素
を格納する入力パターンレジスタ１０２のアドレ
スと、比較対照する登録パターンＲ_iのベクトル
の要素を格納する標準パターンメモリ１０３の下
位アドレスとが対の形で格納されている。例えば
ブランチアドレステーブル１０６のブランチB₁₁
対応のアドレスには入力パターンＡのベクトルの
各要素を格納する入力パターンレジスタ１０２の
アドレスa₁，a₂，a₃，a₄，a₅と、登録パターンＲ_i
のベクトルの各要素を格納する標準パターンメモ
リ１０３の各登録パターン格納領域のアドレスｒ
_i1，ｒ_i2，ｒ_i3，ｒ_i4，ｒ_i5とが対応する形で格納
されている。更に第８図からわかる通り、第１マ
ツチングルートMR₁の各ブランチB₁₁，B₂₁，…
…，B₈₁、第２マツチングルートMR₂の各ブラン
チB₁₂，B₂₂……，B₈₂、第３マツチングルート
MR₃の各ブランチB₁₃，B₂₃，……，B₈₃、並びに
最適なマツチングルートを求めるために、マツチ
ングルートの変更を行う時のブランチ、例えば第
５図で点線で示したブランチB₁₄，……，B₂₄，
B₂₅，……，B₃₄，B₃₅，B₃₆，……，B₄₄，B₄₅，…
…等のアドレス情報が格納されている。マツチン
グルートバツフアレジスタ１０５に格納された第
１マツチングルートMR₁のブランチ番号に従つて
ブランチアドレステーブル１０６より入力パター
ンレジスタ１０２のアドレス及び標準パターンメ
モリ１０３の下位アドレスを指定してそれぞれの
内容を出力させ、距離計算回路１１０において、
入力パターンの特徴ベクトルの各要素と、登録パ
ターンの特徴ベクトルの各要素とのベクトル間距
離計算を行い、次に、ブランチ内の複数のベクト
ル間距離を加算する。この加算結果をブランチ距
離と呼ぶ。この計算は各ブランチ毎になされ、各
ブランチ毎の距離計算結果は、距離メモリ１１１
の第１マツチングルートブランチ距離計算結果格
納領域に格納される。

第９図は、ブランチ距離メモリ１１１を示した
ものであり、第１マツチングルートMR₁、第２マ
ツチングルートMR₂、第３マツチングルートMR₃
対応にその中の各ブランチ毎の入力パターンＡと
登録パターンＲ_iとのブランチ距離を格納するよ
うになつている。又、最適なマツチングルートを
得るために前記マツチングルートのブランチを変
えて距離の計算を行つた結果を格納する各小区間
対応の置換ブランチ距離計算結果領域を有する。
このようにして、第１マツチングルートMR₁の入
力パターンＡと登録パターンＲ_iのブランチ距離
を各ブランチB₁₁〜B₈₁毎に計算し、その結果をブ
ランチ距離メモリに各ブランチ毎に格納する。

次に、加算機能を有する第１マツチング結果レ
ジスタに、前記ブランチ距離メモリ１１１に格納
された第１マツチングルートMR₁の各ブランチ毎
の入力パターンＡと登録パターンＲ_iとの距離を
入力し、順次加算する。この加算結果を第１マツ
チングルートMR₁における入力パターンＡと登録
パターンＲ_iとのパターン間距離とする。このパ
ターン間距離を比較回路１１０に入力し、予め定
められた第１次距離閾値α以上である場合にはこ
の登録パターンは一致しないとしてリジエクトさ
れ、次の登録パターンＲ_i+1との距離計算処理に
移る。前記第１次距離閾値αは多数の同一種類の
パターンを入力パターンとして比較したときのパ
ターン間距離の最大値より安全を見込んで多少大
きな値とすることで決定できる。前記距離が第１
次距離閾粳α以内であれば、その登録パターンＲ
_iが認識候補であると判断する。この場合には引
きつづいて、第２マツチングルートMR₁を用い
て、入力パターンＡと登録パターンＲ_iとのブラ
ンチ距離計算を距離計算回路１１０で行い、ブラ
ンチ毎の距離を算出し、前記ブランチ毎の距離を
ブランチ毎にブランチ距離メモリ１１１に格納す
る。

次に加算機能を有する第２マツチング結果レジ
スタ１１３において、各ブランチ毎の距離を順次
加算し、この加算結果を第２マツチングルート
MR₂における入力パターンＡと登録パターンＲ_i
とのパターン間距離とする。更に第３マツチング
ルートMR₃に対しても、前述の第１マツチングル
ートMR₁、第２マツチングルートMR₂におけると
同様に入力パターンＡと登録パターンＲ_iとのブ
ランチ毎の距離を第３マツチング結果レジスタ１
１４で加算する。この加算結果を第３マツチング
ルートにおける入力パターンＡと登録パターンＲ
_iとのパターン間距離とする。

このようにして、第１マツチング結果レジスタ
１１２、第２マツチング結果レジスタ１１３、第
３マツチング結果レジスタ１１４、それぞれに格
納された入力パターンＡと登録パターンＲ_iとの
パターン間距離を比較回路１１５に入力し、比較
回路１１５内で前記３つの距離の中で一番小さい
ものを選択する。更に、前記選択された一番小さ
いパターン間距離を予め定められた第２次距離閾
値β（β＜α）と比較する。この結果、そのパタ
ーン間距離が第２次距離閾値β以上である場合に
はその登録パターンＲ_iは一致しないとしてリジ
エクトし、次の登録パターンＲ_i+1とのベクトル
間距離計算処理に移る。前記パターン間距離が第
２次距離閾値β以内であれば、その登録パターン
Ｒ_iについて、更にパターンマツチングを続け
る。ここでは、例えば一番小さいパターン間距離
を与えるマツチングルートを第１マツチングルー
トMR₁であるとし、第１マツチングルートMR₁に
おける入力パターンＡと登録パターンＲ_iとのパ
ターン間距離を第２次距離閾値β以下であるとす
る。比較回路１１５における比較結果、第１マツ
チングルートMR₁におけるパターン間距離が選択
されたという情報が制御部１１１に伝達される
と、制御部１０９はマツチングルートバツフアレ
ジスタ１０５に前記選択されたマツチングルート
のブランチ番号を格納させ、ブランチ距離メモリ
１１１に格納されている前記選択されたマツチン
グルート（ここでは第１マツチングルートMR₁の
各ブランチ毎のブランチ距離のうち、ある一定の
ブランチ距離閾値γより大きい値を有するブラン
チを検出し、前記ブランチのうち、値の大きいも
のから順にブランチの置換を行う。例えばブラン
チB₃₁，B₆₁のブランチ距離がある一定のブランチ
距離閾値γ以上であり、そのうちブランチ距離Ｃ
（B₃₁）が最大値であるとする。検出されたこの最
大値を格納するブランチB₃₁のブランチ距離Ｃ
（B₃₁）、ブランチB₃₁の一端側のブランチB₂₁のブ
ランチ距離Ｃ（B₂₁）との加算を第２マツチングレ
ジスタで行い、且つ保持し、次に他端側のブラン
チB₄₁のブランチ距離Ｃ（B₄₁）との加算を第３マ
ツチング結果レジスタ１１４で行う。この両者の
比較を比較回路で行い、値が大きい方のブランチ
のペアに対してブランチの置換処理を開始する。

第１０図は、ブランチ置換テーブル１０７を示
したものであり、予め決められた規則で１対の接
続するブランチＸ毎に置換することのできる１対
の接続するブランチＹ，Ｚを示したものである。
このブランチ置換テーブル１０７はマツチングル
ートの両端のブランチを除くすべての１対のブラ
ンチ毎に設けられている。前述の比較の結果、ブ
ランチB₃₁のブランチ距離Ｃ（B₃₁）とブランチB₂₁
のブランチ距離Ｃ（B₂₁）とを加えたものの方が大
きい値であつた場合には、ブランチB₃₁とブラン
チB₂₁をインデツクスとしてブランチ置換テーブ
ル１０７を参照し、ブランチB₃₁とブランチB₂₁に
置換しうるブランチのペアを求める。その結果、
置換候補ブランチの第１のペアとしてブランチ
B₂₄及びB₃₄があり、第２のペアとしてブランチ
B₂₅及びB₃₅がある。これらのブランチ番号を置換
ブランチレジスタ１０８に格納する。次に、置換
ブランチレジスタ１０８に格納されたブランチ番
号のうち、第１のペアの各ブランチ番号でブラン
チアドレステーブル１０６を参照し、各ブランチ
対応に入力パターンＡの特徴ベクトルの要素を格
納する入力パターンレジスタ１０２のアドレス
と、それと距離計算を行う登録パターンの特徴ベ
クトルの要素を格納する標準パターンメモリ１０
３のアドレスとを出力させ、そのブランチ、例え
ば、ここではB₂₄について、次いでB₃₄について、
距離計算回路１１０でブランチ距離の計算を行
い、その結果をブランチ距離メモリ１１１の置換
ブランチ距離計算結果領域に格納する。

次に、ブランチB₂₁，B₃₁に変えてブランチ
B₂₄，B₃₄を用いた場合の第１マツチングルート
MR₁全区間のブランチ距離の加算を第２マツチン
グ結果レジスタ１１２で行い、パターン距離を算
出する。次に、置換候補の第２のペアB₂₅，B₃₅に
対して、同様に入力パターンと登録パターンのブ
ランチ距離計算を行い、計算結果をブランチ距離
メモリ１１１に格納し、更に第３マツチング結果
レジスタ１１４において、ブランチB₂₁，B₃₁に変
えてブランチB₂₅，B₃₅を用いた第１マツチングル
ートMR₁全区間のブランチ距離の加算を第３マツ
チング結果レジスタ１１４で行い、パターン間距
離を算出する。この時、第１マツチング結果レジ
スタ１１２にはブランチB₂₁，B₃₁を用いた時の第
１マツチングルートMR₁のパターン間距離が格納
されている。

次に、比較回路１１５で第１マツチング結果レ
ジスタ１１２、第２マツチング結果レジスタ１１
３、第３マツチング結果レジスタ１１４のそれぞ
れに格納されたパターン間距離の内、最小の値で
第１マツチング結果レジスタ１１２を更新し、最
小の値を与える時のブランチ番号で最初の第１マ
ツチングルートを格納したマツチングルートバツ
フアレジスタ１０５を更新する。例えば、ブラン
チB₂₁，B₃₁に変えてブランチB₂₄，B₃₄を用いて計
算した時が最も非類似度計算結果が小さい時には
マツチングルートバツフアレジスタ１０５にはブ
ランチ番号はB₁₁，B₂₄，BB₃₄，B₄₁，B₅₁，B₆₁，
B₇₁，B₈₁が格納される。

次に、前記置換処理後の各ブランチでブランチ
距離がある一定のブランチ距離閾値γ以上で最大
のものに対して前述と同様にブランチ置換処理を
行う。尚、マツチングルートに始端及び終端の２
つのブランチ（例えばこの例ではB₁₁，B₈₁）につ
いては例外的な処理を行う。

第１１図は、第５図のマツチングルートの始端
側のブランチを示したものであり、P₀₁〜P₀₅，
P₁₁〜P₁₃はノード、B₁₁，B₁₄，B₁₅はブランチを示
す。パターンマツチングの初期段階で、ノード
P₁₁，P₁₂，P₁₃のうちの１つを通るマツチングル
ートが選択されるが、B₁₃の場合はP₀₅，P₀₄，P₀₁
のうちの１つ、P₁₁の場合はP₀₄，P₀₁，P₀₂のうち
の１つ、P₁₂に対してはP₀₁，P₀₂，P₀₃のうちの１
つというように、２つのノードを結ぶブランチの
ブランチ距離が最小になるようにマツチングルー
トを決定する。又、ブランチの置換処理の過程で
P₁₁，P₁₂，P₁₃のノードが変更された時にはやは
り上記の組合わせで始端のノードを変更する。終
端側のブランチと全く同様な処理でマツチングル
ートを決定する。

以上のブランチ置換処理を各ブランチのブラン
チ距離がブランチ距離閾値γ以上のものに対して
行う。但し、同一のブランチのペアに対する置換
処理は１度しか行われない。このようにして求め
られるマツチングルートにおける距離が、その登
録パターンに対する最小の距離となる。この最小
の距離が第１マツチング結果レジスタ１１２に格
納される。

次に、第１マツチングレジスタ１１２に格納さ
れた登録パターンＲ_iに対する最小パターン間距
離と、最小パターン間距離レジスタ１１６に格納
されたパターン間距離とを比較する。この最小パ
ターン間距離レジスタ１１６にはその登録パター
ンＲ_iより以前の最小のパターン間距離及びその
最小パターン間距離を与える登録パターンのコー
ド番号が格納されている。最小パターン間距離比
較器１１７にて比較した結果、登録パターンＲ_i
とのパターン間距離の方が小さい時にはそのパタ
ーン間距離で最小パターン間距離レジスタ１１６
を更新する。更に、登録パターンＲ_iのコード番
号も格納する。

これまでに述べた処理を順次全登録パターンに
対して行うことにより最終的に最小パターン間距
離レジスタ１１６には最小のパターン間距離を与
える登録パターンとのパターン間距離及びその登
録パターンのコード番号が格納される。この最終
的に格納されているコード番号を認識結果として
出力することになる。

以上説明したように、本発明によれば、パター
ンの非線形伸縮を行いながらパターンマツチング
をするので音声のように同一の人でも発声のたび
に発声速度が一定でないような場合であるとか、
同一人でなくてそれぞれのくせにより音韻の割合
が異なるような場合でも正確なマツチングが可能
になる。さらに、本発明によれば、第１マツチン
グルートMR₁を用いてリニアマツチングを行い、
全体的なパターン間距離を比較しており、いうな
ればトツプダウンによりパターンマツチングを階
層化して行なつているので、誤つたパターンマツ
チングをすることがなくなる。又、マツチングの
各段階で予め定める一定値とパターン間の距離を
比較して、距離が大きければその登録パターンは
一致しないとしてリジエクトを行うことができる
ので、マツチングの高速化が可能になる。

以上の如く、本発明は、マツチングを階層化
し、トツプダウンにより非線形マツチングを行つ
ているので、正確なパターンマツチングを高速に
行うことができ、音声認識装置などに利用するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、動的計画法を利用した時間軸正規化
マツチングを示した図、第２図、第３図は動的計
画法を利用した時間軸正規化マツチングにおける
漸化式を説明するための図、第４図は、本発明の
パターンマツチング方法を使つたパターンマツチ
ング装置の一実施例を示した図、第５図は、本発
明のパターンマツチングを行う場合のマツチング
ルートを示した図、第６図は、標準パターンメモ
リを示した図、第７図は、パターンマツチングル
ートテーブルを示した図、第８図は、ブランチア
ドレステーブルを示した図、第９図は、ブランチ
距離メモリを示した図、第１０図は、ブランチ置
換テーブルを示した図、第１１図は、第５図のマ
ツチングルートの始端側のブランチを示した図で
ある。 １０２……入力パターンレジスタ、１０３……
標準パターンメモリ、１０４……パターンマツチ
ングルートテーブル、１０５……マツチングルー
トバツフアレジスタ、１０６……ブランチアドレ
ステーブル、１０７……ブランチ置換テーブル、
１０８……置換ブランチレジスタ、１０９……制
御部、１１０……距離計算回路、１１１……ブラ
ンチ距離メモリ、１１２……第１マツチング結果
レジスタ、１１３……第２マツチング結果レジス
タ、１１４……第３マツチング結果レジスタ、１
１５……比較器、１１６……最小パターン間距離
レジスタ、１１７……最小パターン間距離比較
器。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 特徴ベクトルの系列からなる入力パターン
   と、特徴ベクトルの系列から複数個の登録パター
   ンの１つとをリニアマツチングルートである第１
   マツチングルートの各小区間毎にパターンマツチ
   ングをし、距離計算を行い、前記計算結果を加算
   してパターン間距離を求め、認識パターン候補で
   あるか判定を行い、 認識パターン候補と判定された登録パターンに
   対して、前記第１マツチングルートと、始点終点
   を同一点として第１マツチングルート両側に台形
   状に設けられる非線形マツチングルートである第
   ２マツチングルート、第３マツチングルートの各
   小区間毎にパターンマツチングをし、距離計算を
   行い、前記計算結果を加算して、各々パターン間
   距離を求め、前記第１マツチングルート、第２マ
   ツチングルート、第３マツチングルートにおける
   各パターン間距離の内、最小のパターン間距離を
   与えるマツチングルートを選択し、この最小のパ
   ターン間距離を与えるマツチングルートの各小区
   間の内で、ある一定以上の距離を与える小区間を
   近傍の置換しうる小区間と置換してその登録パタ
   ーンにおける最小のパターン間距離を求め、順次
   前記処理を全登録パターンに対して行い最小のパ
   ターン間距離を与える登録パターンを認識パター
   ンと決定することを特徴とするパターンマツチン
   グ方法。