(57)【要約】【課題】知育ソフトなどで文字認識や音声認識のパターン認識を行う場合の、認識率の向上を少ない負担で行えるようにする。【解決手段】解答を有する問題を提示し、その提示した問題の解答を認識するのに必要なパラメータを設定する。そして、その設定されたパラメータを使って、検出された入力パターンの認識を行い、認識結果の候補を出力する。そのようにして出力された候補と解答とを比較して、入力パターンの正誤判定を行う。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力パターンを検出する入力パターン検出処理と、
解答を有する問題を提示する問題提示処理と、
前記解答のパターンを認識するのに必要なパラメータを設定するパラメータ設定処理と、
前記パラメータ設定処理で設定されたパラメータを使って、前記入力パターン検出処理で検出された入力パターンの認識を行い、認識結果の候補を出力する認識処理と、
前記認識処理で得られた候補と前記解答との比較で、前記入力パターンの正誤判定を行う正誤判定処理とを行うパターン認識判定方法。
【請求項２】
請求項１記載のパターン認識判定方法において、
前記認識処理は、予め設定されたパラメータに基づいて最初の認識処理を行い、その最初の認識処理で得られた識別結果の候補として、１番目を除く所定番目までに近い候補が前記解答と同じカテゴリである場合に、予め設定されたパラメータよりも詳細なパラメータである、前記パラメータ設定処理で得られたパラメータを使って再度認識処理を行い、その再度の認識処理で得られた１番目の候補と前記解答との比較で、前記正誤判定処理で入力パターンの正誤判定を行うパターン認識判定方法。
【請求項３】
請求項２記載のパターン認識判定方法において、
前記予め設定されたパラメータに基づいた最初の認識処理と、前記パラメータ設定処理で得られた詳細なパラメータを使った認識処理とは、入力パターンと候補パターンとのマッチングのための１パターン当りの計算量が異なる認識処理であり、
前記詳細なパラメータを使った認識処理よりも、前記最初の認識処理が、１パターン当りの計算量が少ない認識処理としたパターン認識判定方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のパターン認識判定方法において、
前記入力パターンは、手書き文字のパターンであり、前記認識処理で文字認識された候補文字を出力する
パターン認識判定方法。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のパターン認識判定方法において、
前記入力パターンは、音声データのパターンであり、前記認識処理で音声認識された候補を出力する
パターン認識判定方法。
【請求項６】
入力パターンを検出する入力パターン検出部と、
解答を有する問題を提示する問題提示部と、
前記解答のパターンを認識するのに必要なパラメータを設定するパラメータ設定部と、
前記パラメータ設定部で設定されたパラメータを使って、前記入力パターン検出部で検出された入力パターンの認識処理を行い、認識結果の候補を出力する認識部と、
前記認識部で得られた候補と前記解答との比較で、前記入力パターンの正誤判定を行う正誤判定部とを備えたパターン認識判定装置。
【請求項７】
請求項６記載のパターン認識判定装置において、
前記認識部は、予め設定されたパラメータに基づいて最初の認識を行い、その最初の認識で得られた識別結果の候補として、１番目を除く所定番目までに近い候補が前記解答と同じカテゴリである場合に、予め設定されたパラメータよりも詳細なパラメータである、前記パラメータ設定部で得られたパラメータを使って再度認識を行い、その再度の認識で得られた１番目の候補と前記解答との比較で、前記正誤判定部で入力パターンの正誤判定を行うパターン認識判定装置。
【請求項８】
請求項７記載のパターン認識判定装置において、
前記予め設定されたパラメータに基づいて前記認識部で最初に行われる認識処理と、前記パラメータ設定部で得られた詳細なパラメータを使った認識処理とは、入力パターンと候補パターンとのマッチングのための１パターン当りの計算量が異なる認識処理であり、
前記詳細なパラメータを使った認識処理よりも、前記最初の認識処理が、１文字当りの計算量が少ない認識処理であるパターン認識判定装置。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれか１項に記載のパターン認識判定装置において、
前記入力パターンは、手書き文字のパターンであり、前記認識処理で文字認識された候補文字を出力する
パターン認識判定装置。
【請求項１０】
請求項６〜８のいずれか１項に記載のパターン認識判定装置において、
前記入力パターンは、音声データのパターンであり、前記認識処理で音声認識された候補を出力する
パターン認識判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、手書き文字や音声などのパターン認識判定方法及びパターン認識判定装置に関し、特に利用者に対して問題を提示してその解答を手書き文字や音声などのパターンで得る場合のものに適用される技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、タッチパネルとペンなどを使って、利用者が書き込んだ手書き文字や、マイクなどを使って、利用者が入力した音声を認識するパターン認識技術が、各種開発されて実用化されている。なお、本明細書で手書き文字と称した場合の認識対象文字には、ひらがな，カタカナ，漢字，アルファベットなどの一般的な文字の他に、０，１，２，・・・，９などの数字や、文字に準じた○，×などの比較的単純な図形や記号なども含まれるものとする。
【０００３】
このパターン認識の使い方の１つとして、例えば携帯用のゲーム機器などにおいて、解答を有する問題である設問を表示させて、その設問に対する解答をタッチパネル上に手書きで入力させる、知育ソフトと称されるものがある。例えば、計算問題を表示パネルに表示させて、利用者にその解答の数字をタッチパネルに手書きで書きこませ、その手書き文字の解答が正答か否か判別して、その判別結果に基づいて正答か否かを表示させることが行われている。
このような設問の提示と、その提示に対する手書き入力を行うことで、キーボードなどを必要としない、どの利用者にも使いやすい知育ソフトが実現できる。
【０００４】
特許文献１には、手書き入力で解答を記入するゲームプログラムについての例についての記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１９５８００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、電子機器で手書き文字認識を行う場合には、その認識の精度が問題となる。即ち、それぞれの利用者が書く文字には癖があり、タッチパネルなどを使って検出される文字には、例え数字などの簡単な文字であっても、検出される文字の認識に誤りが生じる問題がある。
【０００７】
即ち、例えば図９に示すように、手書き入力された文字入力パターンがある場合（ここでは「５」が入力）、その入力パターンを、予め文字認識用に設定されていたハイパーパラメータｋを使って、認識処理系でパターンの認識を行って、認識結果として「５」が得られる。ここでは、「５」が認識されるとしたが、手書きされたパターンが、「５」から崩れた字体である場合には、「５」以外の数字や文字として認識されてしまう可能性がある。
【０００８】
従来、この手書き文字の認識率を向上させるために、各種認識手法が開発されているが、認識率が高い認識手法の場合、その認識処理を行うために複雑な演算処理が必要であり、認識を行うためのハードウェアの負担が大きいと共に、認識に要する時間が長くかかってしまうという問題がある。
【０００９】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、上述した知育ソフトなどで文字認識を行う場合の、認識率の向上を図るとともに少ない負担で行えるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明のパターン認識判定方法は、
手書き文字や音声などの入力パターンを検出する入力パターン検出処理と、
解答を有する問題を提示する問題提示処理と、
前記解答の入力パターンを認識するのに必要なパラメータを設定するパラメータ設定処理と、前記パラメータ設定処理で設定されたパラメータを使って、前記入力パターン検出処理で検出された入力パターンの認識を行い、認識結果の候補パターンを出力するパターン認識処理と、
前記パターン認識処理で得られた候補パターンと前記解答との比較で、前記入力パターンの正誤判定を行う正誤判定処理とを行うことを特徴とする。
【００１１】
また本発明のパターン認識判定装置は、
入力パターンを検出する入力パターン検出部と、
解答を有する問題を提示する問題提示部と、
前記解答の入力パターンを認識するのに必要なパラメータを設定するパラメータ設定部と、前記パラメータ設定部で設定されたパラメータを使って、前記入力パターン検出部で検出された入力パターンの認識を行い、認識結果の候補パターンを出力する文字認識部と、
前記パターン認識部で得られた候補パターンと前記解答との比較で、前記入力パターンの正誤判定を行う正誤判定部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果について、手書き文字を対象としたパターン認識判定装置を例に挙げ説明する。
本発明によると、解答を有する問題を提示して、その問題に対する解答手書き入力で得る場合に、その手書き入力された文字の認識として、解答の文字を認識するのに必要なパラメータを設定して、そのパラメータにより認識処理を行うことで、解答の文字用のパラメータを適切に設定すれば、入力文字が正答か否か良好に判断できるようになる。
即ち、正しい解答の文字を認識するためのパラメータだけが、詳細に判別できる詳細なパラメータであればよく、正答でない他の文字については、基本的な認識が行えればよく、少ない負担で、正しい文字認識が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施の形態による認識処理の概要を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施の形態による装置のシステム例を示す斜視図である。
【図３】本発明の一実施の形態による装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態による処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態による学習データに基づくテストデータの評価例を示す特性図である。
【図６】本発明の一実施の形態による各カテゴリにおける最適なｋの値と認識率の例を示した説明図である。
【図７】本発明の一実施の形態による各条件下での認識率の例を示した説明図である。
【図８】本発明の一実施の形態による詳細識別を行った例を示した説明図である。
【図９】一般的な文字認識例を示す説明図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施の形態の例を、図１〜図８を参照して説明する。
まず、本発明の一実施の形態の認識処理の概要を、図１を参照して説明する。
図１に示すように、本発明においては、表示パネルなどを使って問題を提示し、その提示した問題に対する解答の文字（数字）を、タッチパネルなどを使用して利用者に手書きで入力させる。その入力された手書き文字を入力パターンとして検出し、その検出したパターンを、文字認識に必要なハイパーパラメータ群（k１，k２，k３，・・・，kｎ）の中から選択されたハイパーパラメータｋ′を使って認識処理を行う。このハイパーパラメータｋ′の選択は、問題文の解答の文字を認識するのに最適なハイパーパラメータｋ′を選択する。但し後述する具体的な実施の形態の例で説明するように、このハイパーパラメータ群とは別のパラメータについても認識処理に使用する。別のパラメータは、個別の文字に対してそれぞれ最適な値であるハイパーパラメータ群とは異なり、認識対象となる文字全てに対して、平均して高い認識精度が得られるパラメータである。
【００１５】
そして、選択されたハイパーパラメータｋ′を使って、入力パターンの認識処理を行い、所定の文字の認識結果「Ｘ」を得る。この文字の認識結果「Ｘ」を正解情報と比較して、手書き入力された文字が、問題に対する正解か否か判定する。
【００１６】
次に、本発明の一実施の形態の認識処理が適用される装置の構成例を、図２及び図３を参照して説明する。
本実施の形態においては、例えば図２に示す如き、携帯用の電子機器１０に適用することが想定される。この電子機器１０は、インストールされたゲームプログラムなどを実行する機器であり、表示部１１とタッチパネル部１２を備えて、表示部１１で各種画像や文字などを表示させることができ、タッチパネル部１２では、入力ペン９や指などで手書きされた文字の入力を受け付ける。タッチパネル部１２が表示機能を備える構成でもよい。
この図２は機器形状の一例を示したものであり、その他の形状や形態の機器であってもよい。
【００１７】
図３は、電子機器１０の内部のハードウェア構成例を示した図である。
図３に示すように、電子機器１０は表示部１１とタッチパネル部１２とを備え、それぞれ内部バスを介して制御部１３及び画像処理部１４、認識処理部１８と接続させてある。制御部１３は、電子機器１０内の各部の動作を制御する制御演算を実行する制御手段であり、後述する手書き文字認識処理についても、この制御部１３の制御で実行される。画像処理部１４は、制御部１３の制御に基づいて、タッチパネル部１２で入力されたイメージデータを画像処理で文字認識に必要なデータに変換すると共に、その文字認識に必要なデータ処理が行われる。認識処理部１８は、筆記された文字の認識および解答と照らし合わせての正誤判定を行う。
【００１８】
また、内部バスには、ワークＲＡＭ１５とメモリ１６とが接続させてある。ワークＲＡＭ１では、制御部１３や画像処理部１４などでの処理時にデータが格納されて、処理される。メモリ１６には、この電子機器１０で実行するのに必要なソフトウェア（プログラム）や、認識時に用いる辞書データなどの各種データが格納させてあり、制御部１３や画像処理部１４、認識処理部１８などに供給される。文字認識処理に必要なソフトウェアや、文字認識用のパラメータなどのデータについても、メモリ１６に記憶させてある。なお、メモリ１６は、電子機器１０に内蔵されたメモリの他に、着脱自在な外部メモリであってもよい。また、半導体メモリ以外のデータ記憶手段であってもよい。
さらに、内部バスには、操作キーなどで構成される操作部１７が接続してあり、この操作部１７で受けたユーザの操作情報を、制御部１３に供給する。
【００１９】
本実施の形態の場合には、メモリ１６に記憶させるソフトウェアとして、各種問題文を提示して、その問題文の解答を手書きで得る知育ソフトあるいは各種教育用ソフトが用意されているとする。
【００２０】
図４は、この知育ソフト又は教育用ソフトの実行により行われる文字認識処理を示したフローチャートである。
図４に従って処理を説明する。このフローチャートの処理は、例えば図３に示した制御部１３の制御に基づいて各部で実行される。文字認識のために必要な入力パターンからの認識処理は、制御部１３の制御に基づいて画像処理部１４で実行される。
まず、制御部１３は、設問（問題文）のデータをメモリ１６から読み出し（ステップＳ１１）、その設問を表示部１１に表示させる（ステップＳ１２）。
また制御部１３は、設問に対する解答（正答）の文字のデータについてもメモリ１６から読み出して、判断しておく（ステップＳ１３）。
【００２１】
その後、タッチパネル部１２で何らかの手書き文字入力があるか否か判断して、手書き文字入力があるまで待機する（ステップＳ１４）。手書き文字入力がある場合には、予め設定されたパラメータを使って、タッチパネル部１２で検出された入力パターンから、候補となる入力文字を検出する（ステップＳ１５）。この予め設定されたパラメータを使った文字認識処理は、第１の文字認識処理と称する。例えば、本実施の形態の例のソフトウェアの実行で認識する文字が数字である場合には、０，１，２，・・・，９の１０個の数字を文字認識するのに必要な第１の文字認識処理用のパタメータを、予め画像処理部１４に設定しておく。この第１の文字認識処理用のパタメータは、個別の文字ではなく、認識対象となる文字全体に対して平均して高い認識精度が得られるパラメータである。
【００２２】
そして、ステップＳ１５で検出された候補文字の文字と、ステップＳ１３で読み出した正解データで示される正解文字とを比較する（ステップＳ１６）。この比較で、正解の文字が、候補文字として検出された文字も内で、最も候補である可能性が高い文字（１番目の候補文字）の次に候補である可能性が高い文字（２番目の候補文字）か否か判断する（ステップＳ１７）。この比較で、２番目の候補文字でない場合には、１番目の候補文字を識別結果とする（ステップＳ１８）。
【００２３】
また、ステップＳ１７で正解の文字が２番目の候補文字である場合には、正解の文字を識別するためのハイパーパラメータを、メモリ１６に記憶されたパラメータ群から読出し、そのハイパーパラメータを使った文字認識処理で、入力パターンの文字認識処理を行う（ステップＳ１９）。このハイパーパラメータを使った文字認識処理を、第２の文字認識処理と称する。この第２の文字認識処理用のパタメータを使った文字認識は、第１の文字認識処理よりも精度の高い認識処理が行われるものである。但し第１の文字認識処理よりも演算処理量が多くなる。第１の文字認識処理と第２の文字識別処理は、識別方法そのものが違っても良いが、識別に使用するハイパーパラメータが違うだけでもよい。即ち、認識処理そのものは２つで同じとして、同じ第１の文字認識処理は各文字のサンプル数が、第２の文字識別処理に使うハイパーパラメータより少ないサンプル数のハイパーパラメータとしてもよい。
なお、ここでは、正解の文字が１文字である場合には、１文字の認識だけを行うハイパーパラメータを読み出してセットするが、正解が２文字以上の文字列である場合には、その正解の文字列を構成する全ての文字のハイパーパラメータを読み出してセットする。
この第２の文字認識処理で、正解の文字と一致するか否かの判定を、その結果を識別結果とする（ステップＳ２０）。
【００２４】
そして、ステップＳ１８で得られた識別結果又はステップＳ２０で得られた識別結果と、正解の文字とを比較して、正誤判定を行う（ステップＳ２１）。
この正誤判定で、正解と一致するか否か判断し（ステップＳ２２）、一致した場合には識別した文字を表示部１１に表示させると共に、正解であることを表示部１１に表示させる（ステップＳ２３）。ステップＳ２２で不一致である場合には、識別した文字を表示部１１に表示させると共に、不正解であることを表示部１１に表示させる（ステップＳ２４）。
【００２５】
この図４のフローチャートに従って処理が行われることで、第１の文字認識処理で、入力パターンから判別した第１番目の候補文字が、正解の文字である場合には、その候補文字がステップＳ１８で識別結果となり、ステップＳ２１で正解であると判定される。
そして、第１の文字認識処理で、入力パターンから判別した第２番目の候補文字が、正解の文字である場合には、第２の文字認識処理が行われて、第２番目の候補文字が識別結果である可能性について、詳細な識別処理で判定され、その判定結果に基づいて、ステップＳ２１で正解か否か判定される。即ち、第２の文字認識処理で正解の文字である可能性が高いと判断された場合には、ステップＳ２１で正解であると判定され、第２の文字認識処理で正解の文字である可能性が低いと判断された場合には、不正解となる。
さらに、第１の文字認識処理で入力パターンから判別した３番目以降の候補文字が、正解の文字と一致する場合、あるいは候補文字に正解の文字が全くない場合には、ステップＳ２１で不正解であると判定される。
【００２６】
このようにして、第１の文字認識処理で正解の文字が候補文字の１番目にならないときに、２番目の候補文字が、第２の文字認識処理で正解の文字である可能性が判断されて、認識率を向上させることができる。
【００２７】
ここで、第２の文字認識処理での、ハイパーパラメータを使った文字認識処理の例について説明する。ここでは第２の文字認識処理として、例えばＤＷＣＡＰ（Distance Weighted Categorical Average Patterns）法を適用する。第１の文字認識処理としては、例えばk-ＮＮ法を適用する。k-ＮＮ法は、入力パターンの特徴点を抽出し、ハイパーパラメータとして用意された識別文字の特徴点とを比較し、最も類似した識別文字を探して、識別文字を得るものである。
【００２８】
例えば、図１に示すように、入力パターンが「５」を手書きしたパターンであるとき、文字「５」を識別するカテゴリのハイパーパラメータを使うことで、「５」に類似した入力パターンであると検出されて、識別結果「５」が得られるものである。
認識するための辞書であるハイパーパラメータとしては、例えばＤＷＣＡＰ（Distance Weighted Categorical Average Patterns）法を適用して作成する。このＤＷＣＡＰ法は、カテゴリ毎に、入力パターンに近いｋ個のパターンを選択し、それらの加重平均パターンをカテゴリの辞書パターンとする。ここで、平均パターンを作成する際のパターン数が、ハイパーパラメータとなる。
【００２９】
図５は、ある文字をハイパーパラメータで認識した場合の結果の例である。カテゴリＡの種類の文字認識では、ハイパーパラメータｋａで認識処理を行った場合に、エラー率が最低、即ち最も正しく認識された状態となる。カテゴリＢの種類の文字認識では、ハイパーパラメータｋｂで認識処理を行った場合に、エラー率が最低、即ち最も正しく認識された状態となる。このように、それぞれの文字種類毎に、少ないエラー率で文字認識ができる最適なハイパーパラメータは異なる。
【００３０】
ここで、０から９までの１０個の数字を、それぞれ適切なハイパーパラメータを設定して、文字認識した場合の例を、図６に示す。
カテゴリが「０」の文字を認識する場合には、その「０」用のハイパーパラメータk’=１として認識を行う。そのような認識処理で、認識率９９．２％となる。
カテゴリが「１」，「３」，「４」，「６」，「８」の文字を認識する場合についても、それぞれハイパーパラメータk’=１として認識を行う。そのような認識処理で、認識率１００％に近くなる。実験例ではカテゴリ「６」の場合だけ認識率９９．７％で、他のカテゴリのときは認識率１００％となる。
また、カテゴリが「２」の文字を認識する場合には、ハイパーパラメータk’=４として認識を行い、認識率１００％となる。
また、カテゴリが「５」及び「７」の文字を認識する場合には、ハイパーパラメータk’=３として認識を行い、認識率１００％となる。
さらに、カテゴリが「９」の文字を認識する場合には、ハイパーパラメータk’=８として認識を行い、認識率１００％となる。
なお、図６の最後の欄に示すように、０から９までの１０個の数字を、ハイパーパラメータk’=９として認識処理した場合には、認識率として９９．９％となる。
【００３１】
図７は、複数の条件で認識処理を行って、認識率の違いを示したものである。ここでは、学習パターンとして７４９４個のパターンであり、入力パターンである評価パターンとして３４９８個のパターンを使って評価した例である。
この図７に示した詳細識別手法１，２，３の内で、手法１は、最初の識別で分類した結果を文字認識結果とした場合で、詳細識別をしない場合の例である。この手法１は、従来のＤＷＣＡＰ法を用いて認識した結果と同じである。
手法２は、最初の識別で分類した後、ハイパーパラメータｋの値を、分類で１番目の候補となったカテゴリ識別用の値として、詳細識別を行った例である。この手法２は、１番目の候補となったカテゴリ用のハイパーパラメータを使って再度認識させるものである。
手法３は、最初の識別で分類した後、詳細識別を行うか否かの判断に正解情報を使い、ハイパーパラメータｋの値を、正解の文字のカテゴリ識別用の値として、詳細識別を行った例である。この手法３は、図４のフローチャートで説明した処理に相当する。
【００３２】
図７に示されるように、手法１で識別処理を行った場合には、最初の識別のハイパーパラメータをカテゴリ全体に対する最適値とすると９８．７％の認識率となり、各カテゴリの最適値とすると９８．５％となっている。これに対して、手法２で、１番目の候補となったカテゴリ用のハイパーパラメータを使って再度認識させた場合には、最初の識別のハイパーパラメータをカテゴリ全体に対する最適値とすると９９．５％の認識率となり、各カテゴリの最適値とすると９９．４％となっている。さらに、手法３で、正解のカテゴリのハイパーパラメータを使って詳細識別を行うことで、最初の識別のハイパーパラメータをカテゴリ全体に対する最適値とするとカテゴリ全体で９９．６％の認識率となり、各カテゴリの最適値とすると９９．５％となっている。
【００３３】
図８は、分類時のハイパーパラメータｋの値をカテゴリ全体の最適値とし、詳細識別におけるｋの値を正解カテゴリの最適値とした場合において、正解情報を用いた詳細識別を行うことにより、正しく認識できるようになった入力パターンの例を示す。
図８において、各行の図は、それぞれ左から入力パターン、最初の識別で１位のカテゴリによる分類時及び詳細時の加重平均パターン、正解カテゴリにおける分類時及び詳細時の加重平均パターンである。
各入力パターンに対する分類１位及び正解カテゴリの加重平均パターンを見ると、正解カテゴリにおいては、詳細識別時の加重平均パターンが分類時のものに比べて、より入力パターンに近い文字（数字）の形状になっていることが判る。これに対して、分類１位のカテゴリでは、詳細識別時の加重平均パターンは、最初の識別による分類時と変わらないか、あるいは、分類時よりも入力パターンから遠い字形となっている。
このことから、本実施の形態の手法の有効性が判る。
【００３４】
また、本実施の形態による識別処理は、処理速度や処理演算の負担の点からも、他の識別手法と比較して有利である。即ち、例えば従来から知られているシティブロック距離を用いたＮＮ法で識別した場合には、認識率が９７．５％で、１文字当りの処理時間が３７．９ｍｓであった。また、ＤＰマッチングを用いたＮＮ法で識別した場合には、認識率が９８．７％で、１文字当りの処理時間が８７４．０ｍｓであった。さらに、ＤＷＣＡＰ法で識別した場合には、認識率が９８．７％で、１文字当りの処理時間が４１．６ｍｓであった。
これに対して本実施の形態による識別処理の場合には、認識率が９９．６％で、１文字当りの処理時間が４２．５ｍｓであった。この本実施の形態による識別処理の場合には、処理速度はＤＷＣＡＰ法を単独で行う場合とそれほど変わりがないが、認識率を大幅に向上させることができる。
このことから、本実施の形態による識別処理を行うことで、高い認識率を確保させながら、高速での認識処理が行えると共に、処理演算ための回路の負担を少なくすることができる。このことは、例えば携帯用の電子機器で文字認識を行う場合に好適である。
【００３５】
なお、上述した実施の形態では、知育ソフトや教育用のソフトを実行する専用の電子機器とした構成の例について説明したが、例えば各種データ処理を行うパーソナルコンピュータ装置に、本例のタッチパネル部に相当する周辺機器を接続させた上で、本発明の認識処理を実行するソフトウェアを実装させて、実現させるようにしても良い。
【００３６】
また、上述した実施の形態では、図４のフローチャートに示すように、最初の認識による分類で２位の候補が正解である場合に、正解情報のハイパーパラメータを利用して詳細識別を行うようにしたが、その他の処理手順で正解情報のハイパーパラメータを利用して詳細識別を行うようにしてもよい。例えば、設問に対する文字入力に対する解答がある場合に、設問の正解の文字のハイパーパラメータを使って、正解の文字が入力（手書き）されたか否かだけを判断して、正誤判定だけを行うようにして、正しくない入力文字がどの文字であるのかの識別処理を省略するようにしてもよい。
【００３７】
本発明を音声や音の認識判定に使用する場合は、辞書データを文字データから音声データや音データに置き換えることによって実現することができる。音声の認識判定を行う場合には、問題を表示又は音声で提示し、その提示された問題に対する解答をマイクで入力させる。入力された音声データは音声認識処理でテキストデータ化されるが、その音声認識処理を行う際に、正答の音声データを認識するのに最適なパラメータを設定する。その結果で、正答の音声データであると認識された場合に、その正答の音声データの認識結果をテキストデータ化（文字データ化）して、正答を表示部などに表示させる。
このように本発明は、音声認識処理にも適用が可能であり、音声認識処理に適用した場合にも、手書き文字認識の場合と同様に、認識率の向上や認識処理速度の向上などを図ることができる。
【符号の説明】
【００３８】
９…入力ペン、１０…電子機器、１１…表示部、１２…タッチパネル部、１３…制御部、１４…画像処理部、１５…ワークＲＡＭ、１６…メモリ、１７…操作部、１８…認識処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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