(57)【要約】  入力文字に対する読み取り結果から特徴ベクトルを抽出し、該特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各平均ベクトル又は各特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に文字コードを上位所定数抽出し、入力文字の特徴ベクトルと最も距離が短い平均ベクトルを有するシステム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードの分布情報をシステム辞書から抽出し、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードには、システム辞書から抽出された分布情報を用い、上位所定数の文字コードに含まれるシステム辞書の文字コードには、システム辞書において対応する分布情報を用い、入力文字の特徴ベクトルとの第２の距離を上位所定数の文字コードについて算出し、第２の距離が最も短くなる文字コードを特定する。
2009013818.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する前記分布情報を前記システム辞書から抽出する抽出ステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記抽出ステップにおいて前記システム辞書から抽出された前記分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項２】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルと前記システム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い前記システム辞書における文字コードを特定する特定ステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記特定ステップにおいて特定された文字コードに対応し且つ前記システム辞書に格納されている前記分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項３】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、予め定められた基準分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項４】
前記基準分布情報が、前記システム辞書を作成する際に用いられた文字に関する分布情報である請求項３記載の文字認識処理方法。
【請求項５】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードに対応する特徴ベクトルと前記入力文字に対する特徴ベクトルとのうち少なくともいずれかに基づき特定され且つ前記システム辞書に格納された分布情報から、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードのための合成分布情報を生成する生成ステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記合成分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項６】
前記生成ステップが、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報を第１の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルと前記システム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い前記システム辞書における文字コードの分布情報を第２の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記第１の分布情報と前記第２の分布情報を合成するステップと、
を含む請求項５記載の文字認識処理方法。
【請求項７】
前記生成ステップが、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報を第１の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記第１の分布情報と予め定められた基準分布情報とを合成するステップと、
を含む請求項５記載の文字認識処理方法。
【請求項８】
前記生成ステップが、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルと前記システム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い前記システム辞書における文字コードの分布情報を第１の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記第１の分布情報と予め定められた基準分布情報とを合成するステップと、
を含む請求項５記載の文字認識処理方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１つ記載の文字認識処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出する手段と、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する前記分布情報を前記システム辞書から抽出する抽出手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記抽出手段によって前記システム辞書から抽出された前記分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出する手段と、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定する手段と、
を有する文字認識処理装置。
【請求項１１】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出する手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルと前記システム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い前記システム辞書における文字コードを特定する特定手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記特定手段によって特定された文字コードに対応し且つ前記システム辞書に格納されている前記分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出する手段と、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定する手段と、
を有する文字認識処理装置。
【請求項１２】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出する手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、予め定められた基準分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出する手段と、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定する手段と、
を有する文字認識処理装置。
【請求項１３】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出する手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードに対応する特徴ベクトルと前記入力文字に対する特徴ベクトルとのうち少なくともいずれかに基づき特定され且つ前記システム辞書に格納された分布情報から、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードのための合成分布情報を生成する生成手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記合成分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出する手段と、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定する手段と、
を有する文字認識処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ｅ−文書法が施行され、ますますＯＣＲ（Optical Character Recognition）の需要が拡大し、使用される場面も多様になってきている。これまでは、一般的なユーザを対象に、例えばＪＩＳ第１位水準＋ひらがな／カタカナ＋記号＋ＪＩＳ第２水準の一部など、有限個の固定のカテゴリ（文字コードとも呼ぶ）の辞書で対応できたが、ユーザが多様になっていくと、ＯＣＲに要求されるカテゴリはユーザ毎に異なり、それに対処する必要がある。【０００３】
ユーザ毎に柔軟にカテゴリを辞書に追加する枠組みとして、従来のＯＣＲ装置は、ユーザ辞書の仕組みを有していた。これは、ユーザが認識させたい文字（記号等のパターンを含む。以下同じ。）を手動で切り出して、登録を行うと、その文字の特徴ベクトルが登録され、次回の認識処理からは、ユーザ辞書に登録された文字も認識対象となり、その文字がシステム辞書に無い場合であっても、認識結果として出力される、というものである。【０００４】
一方、最近、文字認識の高精度化のために擬似ベイズ識別（ＭＱＤＦ：modified quadratic discriminate function）のような分布特徴を使用した手法が使用されるようになってきた。この手法は、各文字コードの学習サンプルの分布を使用して、学習サンプルの特徴ベクトルの平均ベクトルだけしか使用しない従来のシティブロック（Cityblock）距離による文字認識よりも高精度に文字認識を行うことができる。【０００５】
このような状況下において、例えば特開平８−１６７２５号公報には、個々の文字毎の特徴ベクトルと共分散行列を含む文字認識辞書に新たに文字情報を登録する作業を簡単にし、且つ精度の良い辞書を構築するための技術が開示されている。具体的には、認識辞書にない未知文字イメージを読み取り、その文字イメージから特徴ベクトルデータを抽出する。次に、この特徴ベクトルと最も近い特徴ベクトルを持つ文字を認識辞書から探し出す。こうして得られた文字を登録する際には、その文字に対する文字コードと特徴ベクトルを辞書に格納し、先に抽出された文字の共分散行列を登録しようとしている文字の共分散行列として格納する。このような技術では、ユーザ辞書が存在しないため、未知文字を認識辞書に登録すると、認識辞書のサイズが大きくなってしまうという問題等がある。
【特許文献１】特開平８−１６７２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで再度ユーザ辞書について考察すると、ユーザ辞書には分布情報が登録されていないので、ユーザ辞書に登録された文字については当該分布情報を使用したＭＱＤＦなどの手法を使用できないという問題が生じる。これは、具体的には、文字切り出しや候補文字の順位を決定する距離値がcityblockとＭＱＤＦの２種類混在するために、ユーザ辞書とＭＱＤＦなどの技術を同時に使用することで、それらを使用しない場合よりも精度低下がおきるという問題である。【０００７】
従って、本発明の目的は、辞書のサイズをあまり大きくすることなく認識精度を向上させることができる文字認識処理技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様に係る文字認識処理方法は、入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各平均ベクトル又は各特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に文字コードを上位所定数抽出するステップと、入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い平均ベクトルを有するシステム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報をシステム辞書から抽出する抽出ステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについては、抽出ステップにおいてシステム辞書から抽出された分布情報を用い、上位所定数の文字コードに含まれるシステム辞書の文字コードについては、システム辞書において対応する分布情報を用い、入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を上位所定数の文字コードについて算出するステップと、第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップとを含む。【０００９】
このようにユーザ辞書に分布情報を格納しない場合においても、分布情報を用いて計算される距離に基づき高精度で文字認識を行うことができるようになる。【００１０】
本発明の第２の態様に係る文字認識処理方法は、入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各平均ベクトル又は各特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に文字コードを上位所定数抽出するステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルとシステム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短いシステム辞書における文字コードを特定する特定ステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについては、特定ステップにおいて特定された文字コードに対応し且つシステム辞書に格納されている分布情報を用い、上位所定数の文字コードに含まれるシステム辞書の文字コードについては、システム辞書において対応する分布情報を用い、入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を上位所定数の文字コードについて算出するステップと、第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップとを含む。【００１１】
このような場合においても、ユーザ辞書のサイズをあまり大きくすることなく、分布情報を用いて計算される距離に基づき高精度で文字認識を行うことができるようになる。【００１２】
本発明の第３の態様に係る文字認識処理方法は、入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各平均ベクトル又は各特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に文字コードを上位所定数抽出するステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについては、予め定められた基準分布情報を用い、上位所定数の文字コードに含まれるシステム辞書の文字コードについては、システム辞書において対応する分布情報を用い、入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を上位所定数の文字コードについて算出するステップと、第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップとを含む。【００１３】
このような構成においても、予め定められた基準分布情報さえ用意できれば、分布情報を用いて計算される距離に基づき高精度で文字認識を行うことができるようになる。【００１４】
なお、上で述べた基準分布情報が、システム辞書を作成する際に用いられた文字に関する分布情報である場合もある。このような基準分布情報を用いることによって、認識精度が向上することを、本願の発明者は非自明に導き出した。【００１５】
本発明の第４の態様に係る文字認識処理方法は、入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各平均ベクトル又は各特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に文字コードを上位所定数抽出するステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードに対応する特徴ベクトルと入力文字に対する特徴ベクトルとのうち少なくともいずれかに基づき特定され且つシステム辞書に格納された分布情報から、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードのための合成分布情報を生成する生成ステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについては、合成分布情報を用い、上位所定数の文字コードに含まれるシステム辞書の文字コードについては、システム辞書において対応する分布情報を用い、入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を上位所定数の文字コードについて算出するステップと、第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップとを含む。【００１６】
このように、分布情報を合成することによって、分布情報を含まないユーザ辞書の文字コードについても、高精度で文字認識を行うことができるようになる。【００１７】
また、上で述べた生成ステップが、入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い平均ベクトルを有するシステム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報を第１の分布情報としてシステム辞書から抽出するステップと、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルとシステム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短いシステム辞書における文字コードの分布情報を第２の分布情報としてシステム辞書から抽出するステップと、第１の分布情報と第２の分布情報を合成するステップとを含むようにしてもよい。【００１８】
さらに、上で述べた生成ステップが、入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い平均ベクトルを有するシステム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報を第１の分布情報としてシステム辞書から抽出するステップと、第１の分布情報と予め定められた基準分布情報とを合成するステップとを含むようにしてもよい。【００１９】
また、上で述べた生成ステップが、上位所定数の文字コードに含まれるユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルとシステム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短いシステム辞書における文字コードの分布情報を第１の分布情報としてシステム辞書から抽出するステップと、第１の分布情報と予め定められた基準分布情報とを合成するステップとを含むようにしてもよい。【００２０】
このように分布情報を含まないユーザ辞書の文字コードについても、適切な分布情報を合成することができるようになる。【００２１】
上で述べた文字認識処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、このプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介してデジタル信号として配信される場合もある。尚、中間的な処理結果はメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態における機能ブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図３】図３は、第１照合結果格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態の概要を示す模式図である。
【図５】図５は、本発明の第２の実施の形態における機能ブロック図である。
【図６】図６は、本発明の第２の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図７】図７は、本発明の第２の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図８】図８は、本発明の第２の実施の形態の概要を示す模式図である。
【図９】図９は、本発明の第３の実施の形態における機能ブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の第３の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の第３の実施の形態の概要を示す模式図である。
【図１２】図１２は、本発明の第１乃至第３の実施の形態の効果を表す図である。
【図１３】図１３は、本発明の第４の実施の形態における機能ブロック図である。
【図１４】図１４は、本発明の第４の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の第４の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の第４の実施の形態の概要を示す模式図である。
【図１７】図１７は、本発明の第５及び第６の実施の形態における機能ブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の第５の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図１９】図１９は、本発明の第５の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図２０】図２０は、本発明の第５の実施の形態の概要を示す模式図である。
【図２１】図２１は、本発明の第６の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図２２】図２２は、本発明の第６の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図２３】図２３は、本発明の第６の実施の形態の概要を示す模式図である。
【図２４】図２４は、コンピュータ装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
［実施の形態１］
図１に、本発明の第１の実施の形態に係る文字認識処理装置の機能ブロック図を示す。本実施の形態に係る文字認識処理装置は、文字を例えば光学的に読み取る入力文字読み取り部１と、当該入力文字読み取り部１による読み取り結果を格納する読み取り結果格納部３と、読み取り結果格納部３に格納されたデータを基に入力文字についての特徴ベクトルを抽出する処理を実施する特徴ベクトル抽出部５と、特徴ベクトル抽出部５によって抽出された特徴ベクトルのデータを格納する特徴ベクトル格納部７と、予め規定されている各文字コードについて特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報（固有値及び固有ベクトルなどを含む。）とを格納するシステム辞書１１と、ユーザにより指示された特定の文字コードについて特徴ベクトルを格納するユーザ辞書１３と、特徴ベクトル格納部７とシステム辞書１１とユーザ辞書１３とに格納されたデータを用いて入力文字の特徴ベクトルとの距離を分布情報を用いずに算出する処理などを実施する第１照合処理部９と、第１照合処理部９の処理結果を格納する第１照合結果格納部１５と、特徴ベクトル格納部７と第１照合結果格納部１５とシステム辞書１１とユーザ辞書１３とに格納されたデータを用いて入力文字について分布情報を用いた距離を算出する処理などを実施する第２照合処理部１７と、第２照合処理部１７の照合結果を格納する第２照合結果格納部１９と、第２照合結果格納部１９に格納されたデータを他のプログラム・モジュール等に出力する出力部２１とを有する。【００２４】
次に、図２乃至図４を用いて図１に示した文字認識処理装置の処理内容について説明する。まず、入力文字読み取り部１は、文字認識の対象となる入力文字の読み取りを例えば光学的に実施し、読み取り結果を読み取り結果格納部３に格納する（ステップＳ１）。この処理自体は従来と同じであるから、これ以上述べない。次に、特徴ベクトル抽出部５は、読み取り結果格納部３に格納されている読み取り結果に対して入力文字の特徴ベクトルを抽出する処理を実施し、抽出された特徴ベクトルのデータを特徴ベクトル格納部７に格納する（ステップＳ３）。この処理についても従来と同じであるから、これ以上述べない。【００２５】
そして、第１照合処理部９は、システム辞書１１に格納されている各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトル（以下、特徴ベクトルと総称する場合もある。）及びユーザ辞書１３に格納されている各文字コードの特徴ベクトルと、特徴ベクトル格納部７に格納されている入力文字の特徴ベクトルとで、分布情報を用いない距離を算出し、第１照合結果格納部１５に格納する（ステップＳ５）。分布情報を用いない距離については、以下のように算出される。【００２６】
具体的には、Cityblock距離の場合には以下の式で表される。【００２７】
【数１】
2009013818.tif 000003
なお、ｘiについては入力文字の特徴ベクトルの第ｉ要素の値であり、ｕiについてはシステム辞書１１又はユーザ辞書１３における特定の文字の特徴ベクトルの第ｉ要素の値である。【００２８】
Euclid距離の場合には以下の式で表される。【００２９】
【数２】
2009013818.tif 000004
【００３０】
その後、第１照合処理部９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部１５に格納する（ステップＳ７）。例えば、第１照合結果格納部１５には例えば図３に示すようなデータが格納される。図３の例では、システム辞書（Ｓ）又はユーザ辞書（Ｕ）の別と、文字コードと、算出された距離とが登録されるようになっている。ステップＳ７では、ソート後上位Ｎ個の文字モードのみが第１照合結果格納部１５に格納されるようになっている。【００３１】
次に、第２照合処理部１７は、第１照合結果格納部１５を走査して入力文字に最も近いシステム辞書内の文字Ａを特定し、当該文字Ａの分布情報をシステム辞書１１から読み出す（ステップＳ９）。図３の例では、文字コードｃｏｄｅ１が、入力文字に最も近いシステム辞書１１内の文字となり、当該文字コードｃｏｄｅ１の分布情報（固有値及び固有ベクトルなど）をシステム辞書１１から読み出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する。【００３２】
そして、第２照合処理部１７は、第１照合結果格納部１５に格納されている上位Ｎ候補について、入力文字との、分布情報を用いた距離を算出し、第２照合結果格納部１９に格納する（ステップＳ１１）。この際、入力文字については特徴ベクトル格納部７に格納されている入力文字の特徴ベクトルを用い、システム辞書１１内の文字についてはシステム辞書１１に格納されている特徴ベクトル（の平均ベクトル）及び分布情報を用い、ユーザ辞書１３内の文字についてはユーザ辞書１３に格納されている特徴ベクトル及びステップＳ９で抽出された分布情報を用いる。【００３３】
すなわち、図４に示すように、入力文字Ｘに最も近いシステム辞書の文字Ｘ'（上で述べた文字Ａ）を特定して、その文字Ｘ'の分布を、ユーザ辞書の文字Ｘ"に利用するものである。【００３４】
ステップＳ１１において分布情報を用いた距離は、ＭＱＤＦにより算出される。例えば改良型マハラノビス距離や擬似ベイズ識別関数が用いられる。【００３５】
改良型マハラノビス距離は、以下のように表される。【００３６】
【数３】
2009013818.tif 000005
なお、ｘは入力文字の特徴ベクトルであり、ｕはシステム辞書１１又はユーザ辞書１３における特定の文字の特徴ベクトルであり、φiは特定の文字のｉ番目の固有ベクトルであり、λiは特定の文字のｉ番目の固有値であり、ｎは固有ベクトルの次数である。（３）式における分母は（ｘ−ｕ）とφiの内積の２乗を示している。【００３７】
また擬似ベイズ識別関数による距離は、以下のように表される。【００３８】
【数４】
2009013818.tif 000006
なお、μMはカテゴリＭの平均ベクトルであり、ｈ2は定数であり、ｋはこれ以降の固有値を一定とみなす軸番号であり、λiはカテゴリＭについてのｉ番目の固有値であり、φiはカテゴリＭについてのｉ番目の固有ベクトルであり、ｎは固有ベクトルの次数である。なお、（４）式は、Fumitake Kimura, Kenji Takashina, Shinji Tsuruoka, and Ysuji Miyake, "Modified Quadratic Discriminant Functions and the Application to Chinese Character Recognition", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. PAM1-9, No. 1, JANUARY 1987, pp149-153などに開示されているものである。【００３９】
なお、第２照合結果格納部１９に格納されるデータのデータ構造は図３に示したものと同様である。【００４０】
そして、第２照合処理部１７は、上位Ｎ候補を分布情報を用いた距離を基に昇順でソートし、上位Ｎ候補のうち最も距離が近い文字を特定し、当該文字の文字コードを第２照合結果格納部１９に格納する（ステップＳ１３）。【００４１】
最後に、出力部２１は、ステップＳ１３で特定された文字の文字コードを、文字認識結果を用いる他のプログラムモジュールなどに出力する（ステップＳ１５）。そして処理を終了する。【００４２】
このような処理を実施すれば、分布情報が含まれないためユーザ辞書１３のサイズはあまり大きくならないが、システム辞書１１の場合と同様に分布情報を用いた距離を算出して、より好ましい認識結果を出力することができるようになる。【００４３】
［実施の形態２］
本発明の第２の実施の形態に係る文字認識処理装置の機能ブロック図を図５に示す。本実施の形態に係る文字認識処理装置は、文字を例えば光学的に読み取る入力文字読み取り部３１と、当該入力文字読み取り部３１による読み取り結果を格納する読み取り結果格納部３３と、読み取り結果格納部３３に格納されたデータを基に入力文字についての特徴ベクトルを抽出する処理を実施する特徴ベクトル抽出部３５と、特徴ベクトル抽出部３５によって抽出された特徴ベクトルのデータを格納する特徴ベクトル格納部３７と、予め規定されている各文字コードについて特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報（固有値及び固有ベクトルなどを含む。）とを格納するシステム辞書４１と、ユーザにより指示された特定の文字コードについて特徴ベクトルを格納するユーザ辞書４３と、特徴ベクトル格納部３７とシステム辞書４１とユーザ辞書４３とに格納されたデータを用いて入力文字の特徴ベクトルとの距離を分布情報を用いずに算出する処理などを実施する第１照合処理部３９と、第１照合処理部３９の処理結果を格納する第１照合結果格納部４５と、第１照合結果格納部４５とシステム辞書４１とユーザ辞書４３とに格納されたデータを用いて第１照合結果格納部４５に格納されているユーザ辞書の文字に適用すべき分布情報を抽出する分布抽出部４７と、分布抽出部４７によって抽出された分布情報を格納する抽出分布情報格納部４９と、特徴ベクトル格納部３７と第１照合結果格納部４５と抽出分布情報格納部４９とシステム辞書４１とユーザ辞書４３とに格納されたデータを用いて入力文字について分布情報を用いた距離を算出する処理などを実施する第２照合処理部５１と、第２照合処理部５１の照合結果を格納する第２照合結果格納部５３と、第２照合結果格納部５３に格納されたデータを他のプログラム・モジュール等に出力する出力部５５とを有する。【００４４】
次に、図６乃至図８を用いて本実施の形態に係る文字認識処理装置の処理内容を説明する。まず、入力文字読み取り部３１は、文字認識の対象となる入力文字の読み取りを例えば光学的に実施し、読み取り結果を読み取り結果格納部３３に格納する（ステップＳ２１）。この処理自体は従来と同じであるから、これ以上述べない。次に、特徴ベクトル抽出部３５は、読み取り結果格納部３３に格納されている読み取り結果に対して入力文字の特徴ベクトルを抽出する処理を実施し、抽出された特徴ベクトルのデータを特徴ベクトル格納部３７に格納する（ステップＳ２３）。この処理についても従来と同じであるから、これ以上述べない。【００４５】
そして、第１照合処理部３９は、システム辞書４１に格納されている各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトル及びユーザ辞書４３に格納されている各文字コードの特徴ベクトルと、特徴ベクトル格納部３７に格納されている入力文字の特徴ベクトルとで、分布情報を用いない距離を算出し、第１照合結果格納部４５に格納する（ステップＳ２５）。距離の算出方法は、ステップＳ５で述べたものと同様である。【００４６】
その後、第１照合処理部３９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部４５に格納する（ステップＳ２７）。例えば、第１照合結果格納部４５には例えば図３に示すようなデータが格納される。【００４７】
ここで、分布抽出部４７は、第１照合結果格納部４５を走査して、上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が含まれているか判断する（ステップＳ２９）。上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が含まれていない場合には、端子Ａを介して図７の処理に移行する。一方、上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が含まれている場合には、分布抽出部４７は、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書４３の文字に最も近いシステム辞書４１内の文字Ｂを特定し、当該文字Ｂの分布情報をシステム辞書４１から読み出して、抽出分布情報格納部４９に格納する（ステップＳ３１）。具体的には、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書４３の文字を基準に、分布情報を用いない距離をシステム辞書４１内の全ての文字について計算し、最も近いシステム辞書４１内の文字Ｂを特定する。上位Ｎ候補にユーザ辞書４１の文字が複数含まれる場合には、各文字について実施する。処理は、端子Ａを介して図７の処理に移行する。【００４８】
図７の処理の説明に移行して、第２照合処理部５１は、第１照合結果格納部４５に格納されている上位Ｎ候補について、入力文字との、分布情報を用いた距離を算出し、第２照合結果格納部５３に格納する（ステップＳ３３）。この際、入力文字については特徴ベクトル格納部３７に格納されている入力文字の特徴ベクトルを用い、システム辞書４１内の文字についてはシステム辞書４１に格納されている特徴ベクトル（の平均ベクトル）及び分布情報を用い、ユーザ辞書４３内の文字についてはユーザ辞書４３に格納されている特徴ベクトル及びステップＳ３１で抽出され且つ抽出分布情報格納部４９に格納されている分布情報を用いる。【００４９】
すなわち、図８に示すように、入力文字Ｘに距離が近いとされたユーザ辞書の文字Ｘ"に最も近いシステム辞書の文字Ｘ'（上で述べた文字Ｂ）を特定して、その文字Ｘ'の分布を、ユーザ辞書の文字Ｘ"に利用するものである。【００５０】
ステップＳ３３において分布情報を用いた距離は、ＭＱＤＦにより算出される。具体的内容はステップＳ１１と同様であるから説明は省略する。【００５１】
そして、第２照合処理部５１は、上位Ｎ候補を分布情報を用いた距離を基に昇順でソートし、上位Ｎ候補のうち最も距離が近い文字を特定し、当該文字の文字コードを第２照合結果格納部５３に格納する（ステップＳ３５）。【００５２】
最後に、出力部５５は、ステップＳ３５で特定された文字の文字コードを、文字認識結果を用いる他のプログラムモジュールなどに出力する（ステップＳ３７）。そして処理を終了する。【００５３】
このような処理を実施すれば、分布情報が含まれないためユーザ辞書４３のサイズはあまり大きくならないが、システム辞書４１の場合と同様に分布情報を用いた距離を算出して、より好ましい認識結果を出力することができるようになる。【００５４】
なお、分布抽出部４７の処理の分だけ処理量が増加するが、ユーザ辞書４３の文字から見るとより近い文字についての分布を用いることができるようになる場合もある。【００５５】
［実施の形態３］
本発明の第３の実施の形態に係る文字認識処理装置の機能ブロック図を図９に示す。本実施の形態に係る文字認識処理装置は、文字を例えば光学的に読み取る入力文字読み取り部６１と、当該入力文字読み取り部６１による読み取り結果を格納する読み取り結果格納部６３と、読み取り結果格納部６３に格納されたデータを基に入力文字についての特徴ベクトルを抽出する処理を実施する特徴ベクトル抽出部６５と、特徴ベクトル抽出部６５によって抽出された特徴ベクトルのデータを格納する特徴ベクトル格納部６７と、システム辞書を作成する際の全学習文字の分布情報７１１（固有値及び固有ベクトルなどを含む）及び予め規定されている各文字コードについて特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報（固有値及び固有ベクトルなどを含む。）とを格納するシステム辞書７１と、ユーザにより指示された特定の文字コードについて特徴ベクトルを格納するユーザ辞書７３と、特徴ベクトル格納部６７とシステム辞書７１とユーザ辞書７３とに格納されたデータを用いて入力文字の特徴ベクトルとの距離を分布情報を用いずに算出する処理などを実施する第１照合処理部６９と、第１照合処理部６９の処理結果を格納する第１照合結果格納部７５と、特徴ベクトル格納部６７と第１照合結果格納部７５とシステム辞書７１とユーザ辞書７３とに格納されたデータを用いて入力文字について分布情報を用いた距離を算出する処理などを実施する第２照合処理部７７と、第２照合処理部７７の照合結果を格納する第２照合結果格納部７９と、第２照合結果格納部７９に格納されたデータを他のプログラム・モジュール等に出力する出力部８１とを有する。【００５６】
次に、図１０及び図１１を用いて本実施の形態に係る文字認識処理装置の処理内容を説明する。まず、入力文字読み取り部６１は、文字認識の対象となる入力文字の読み取りを例えば光学的に実施し、読み取り結果を読み取り結果格納部６３に格納する（ステップＳ４１）。この処理自体は従来と同じであるから、これ以上述べない。次に、特徴ベクトル抽出部６５は、読み取り結果格納部６３に格納されている読み取り結果に対して入力文字の特徴ベクトルを抽出する処理を実施し、抽出された特徴ベクトルのデータを特徴ベクトル格納部６７に格納する（ステップＳ４３）。この処理についても従来と同じであるから、これ以上述べない。【００５７】
そして、第１照合処理部６９は、システム辞書７１に格納されている各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトル及びユーザ辞書７３に格納されている各文字コードの特徴ベクトルと、特徴ベクトル格納部６７に格納されている入力文字の特徴ベクトルとで、分布情報を用いない距離を算出し、第１照合結果格納部７５に格納する（ステップＳ４５）。距離の算出方法は、ステップＳ５で述べたものと同様である。【００５８】
その後、第１照合処理部６９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部７５に格納する（ステップＳ４７）。例えば、第１照合結果格納部７５には例えば図３に示すようなデータが格納される。【００５９】
そして、第２照合処理部７７は、第１照合結果格納部７５に格納されている上位Ｎ候補について、入力文字との、分布情報を用いた距離を算出し、第２照合結果格納部７９に格納する（ステップＳ４９）。この際、入力文字については特徴ベクトル格納部６７に格納されている入力文字の特徴ベクトルを用い、システム辞書７１内の文字についてはシステム辞書７１に格納されている特徴ベクトル（の平均ベクトル）及び分布情報を用い、ユーザ辞書７３内の文字についてはユーザ辞書７３に格納されている特徴ベクトル及びシステム辞書７１に格納されているシステム辞書７１を作成する際に用いられた全学習文字の分布情報７１１を用いる。【００６０】
すなわち、図１１に示すように、入力文字Ｘ及びシステム辞書の文字Ｘ'とは無関係に、システム辞書７１を作成する際に用いられた全学習文字の分布を、ユーザ辞書の文字Ｘ"に利用するものである。【００６１】
ステップＳ４９において分布情報を用いた距離は、ＭＱＤＦにより算出される。具体的内容はステップＳ１１と同様であるから説明は省略する。【００６２】
そして、第２照合処理部７７は、上位Ｎ候補を分布情報を用いた距離を基に昇順でソートし、上位Ｎ候補のうち最も距離が近い文字を特定し、当該文字の文字コードを第２照合結果格納部７９に格納する（ステップＳ５１）。【００６３】
最後に、出力部８１は、ステップＳ５１で特定された文字の文字コードを、文字認識結果を用いる他のプログラムモジュールなどに出力する（ステップＳ５３）。そして処理を終了する。【００６４】
このような処理を実施すれば、分布情報が含まれないためユーザ辞書７３のサイズはあまり大きくならないが、システム辞書７１の場合と同様に分布情報を用いた距離を算出して、より好ましい認識結果を出力することができるようになる。【００６５】
以下でも述べるが、システム辞書７１を作成する際に用いられた全学習文字の分布情報７１１を用いることが、認識精度向上に役立っていることが分かっている。【００６６】
第１乃至第３の実施の形態の効果を図１２にまとめておく。図１２では、（ａ）システム辞書のみの場合、（ｂ）システム辞書と特定文字（具体的には入力文字）のみが登録されているユーザ辞書の場合、（ｃ）システム辞書及び「Ａ」フォントについてシステム辞書に登録されている文字コードと同じ文字コードが登録されたユーザ辞書の場合、（ｄ）システム辞書及び「Ａ」フォントについて（ｃ）より多くの文字コードが登録されたユーザ辞書の場合、（ｅ）システム辞書及び「Ｂ」フォントについてシステム辞書に登録されている文字コードと同じ文字コードが登録されたユーザ辞書の場合のそれぞれについて、（０）従来手法（Cityblock距離）、（１）実施の形態１、（２）実施の形態２、（３）実施の形態３の特定文字の認識率を示す。ここで、（ａ）システム辞書のみの場合には、当然ながら分布情報を用いる第１乃至第３の実施の形態の方が従来手法より認識率が高くなっている。（ｂ）、（ｃ）及び（ｅ）の場合も同様である。フォントの種類については関係があまりない。より多くの文字コードをユーザ辞書に登録した場合である（ｄ）の場合には、第１の実施の形態より第２の実施の形態、第２の実施の形態より第３の実施の形態の方が認識率が高くなっている。【００６７】
［実施の形態４］
本発明の第４の実施の形態に係る文字認識処理装置の機能ブロック図を図１３に示す。本実施の形態に係る文字認識処理装置は、文字を例えば光学的に読み取る入力文字読み取り部９１と、当該入力文字読み取り部９１による読み取り結果を格納する読み取り結果格納部９３と、読み取り結果格納部９３に格納されたデータを基に入力文字についての特徴ベクトルを抽出する処理を実施する特徴ベクトル抽出部９５と、特徴ベクトル抽出部９５によって抽出された特徴ベクトルのデータを格納する特徴ベクトル格納部９７と、予め規定されている各文字コードについて特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報（固有値及び固有ベクトルなどを含む。）とを格納するシステム辞書１０１と、ユーザにより指示された特定の文字コードについて特徴ベクトルを格納するユーザ辞書１０３と、特徴ベクトル格納部９７とシステム辞書１０１とユーザ辞書１０３とに格納されたデータを用いて入力文字の特徴ベクトルとの距離を分布情報を用いずに算出する処理などを実施する第１照合処理部９９と、第１照合処理部９９の照合結果を格納する第１照合結果格納部１０５と、第１照合処理部９９によってシステム辞書１０１から抽出された分布情報を格納する抽出分布情報格納部１０７と、抽出分布情報格納部１０７に格納されている分布情報を合成する処理を実施する分布情報合成部１０９と、分布情報合成部１０９による処理結果である合成分布情報を格納する合成分布情報格納部１１１と、特徴ベクトル格納部９７と第１照合結果格納部１０５と合成分布情報格納部１１１とシステム辞書１０１とユーザ辞書１０３とに格納されたデータを用いて入力文字について分布情報を用いた距離を算出する処理などを実施する第２照合処理部１１３と、第２照合処理部１１３の照合結果を格納する第２照合結果格納部１１５と、第２照合結果格納部１１５に格納されたデータを他のプログラム・モジュール等に出力する出力部１１７とを有する。【００６８】
次に、図１４乃至図１６を用いて本実施の形態に係る文字認識処理装置の処理内容を説明する。まず、入力文字読み取り部９１は、文字認識の対象となる入力文字の読み取りを例えば光学的に実施し、読み取り結果を読み取り結果格納部９３に格納する（ステップＳ６１）。この処理自体は従来と同じであるから、これ以上述べない。次に、特徴ベクトル抽出部９５は、読み取り結果格納部９３に格納されている読み取り結果に対して入力文字の特徴ベクトルを抽出する処理を実施し、抽出された特徴ベクトルのデータを特徴ベクトル格納部９７に格納する（ステップＳ６３）。この処理についても従来と同じであるから、これ以上述べない。【００６９】
そして、第１照合処理部９９は、システム辞書１０１に格納されている各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトル及びユーザ辞書１０３に格納されている各文字コードの特徴ベクトルと、特徴ベクトル格納部９７に格納されている入力文字の特徴ベクトルとで、分布情報を用いない距離を算出し、第１照合結果格納部１０５に格納する（ステップＳ６５）。距離の算出方法は、ステップＳ５で述べたものと同様である。【００７０】
その後、第１照合処理部９９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部１０５に格納する（ステップＳ６７）。例えば、第１照合結果格納部１０５には例えば図３に示すようなデータが格納される。【００７１】
ここで、第１照合処理部９９は、第１照合結果格納部１０５を走査して、上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が含まれているか判断する（ステップＳ６９）。上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が含まれていない場合には、端子Ｂを介して図１５の処理に移行する。一方、上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が含まれている場合には、第１照合処理部９９は、第１照合結果格納部１０５を走査して上位Ｎ候補のうち入力文字に最も近い（すなわちより上位の）、システム辞書１０１内の文字Ｃを特定し、当該文字Ｃの分布情報をシステム辞書１０１から抽出して抽出分布情報格納部１０７に格納する（ステップＳ７１）。また、第１照合処理部９９は、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書１０３の文字に最も近いシステム辞書１０１内の文字Ｄを特定し、当該文字Ｄの分布情報をシステム辞書１０１から読み出して、抽出分布情報格納部１０７に格納する（ステップＳ７３）。具体的には、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書１０３の文字を基準に、分布情報を用いない距離をシステム辞書１０１内の全ての文字について計算し、最も近いシステム辞書１０１内の文字Ｄを特定する。上位Ｎ候補にユーザ辞書１０１の文字が複数含まれる場合には、各文字について実施する。【００７２】
そして、分布情報合成部１０９は、抽出分布情報格納部１０７に格納されている文字Ｃの分布情報と文字Ｄの分布情報を合成し、合成結果である分布情報を合成分布情報格納部１１１に格納する（ステップＳ７５）。【００７３】
分布情報の合成処理は、（１）詳細処理、（２）簡略化処理のいずれかを実施する。【００７４】
（１）詳細処理の場合、以下のような処理を実施する。すなわち、２つの分布を以下のように表す。そして、分布１の学習時のサンプル数をα1とし、分布２の学習時のサンプル数をα2とする。
（分布１）
平均ベクトル：μ1
固有値ベクトル：Λ1
ｉ番目の固有ベクトル：ａ1i
学習時のサンプル数比：α1／（α1＋α2）
固有値、固有ベクトルから作られる共分散行列：Σ1
（分布２）
平均ベクトル：μ2
固有値ベクトル：Λ2
ｉ番目の固有ベクトル：ａ2i
学習時のサンプル数比：α2／（α1＋α2）
固有値、固有ベクトルから作られる共分散行列：Σ2
固有値、固有ベクトルから共分散行列Σへの変換は以下のように行う。【００７５】
【数５】
2009013818.tif 000007
なお、Λ＝ｄｉａｇ｛λ1,...λn｝（ｄｉａｇは対角要素に配置することを表す記号）で、λkは固有値を、ａkは対応する固有ベクトルを表す。【００７６】
この時、この２つの分布を統合した分布の平均ベクトルμ^（μの上に＾を配置した記号）と、共分散行列のｉｊ要素σ＾ij（σの上に＾を配置した記号）は、以下のようになる。なお、μ1iは分布１の平均ベクトルの第ｉ要素の値を表し、σ1ijは、Σ1のｉｊ要素の値を表す。【００７７】
【数６】
2009013818.tif 000008
【００７８】
【数７】
2009013818.tif 000009
共分散行列から固有値・固有ベクトルへの変換は、公知の固有値分解処理で求められるので、ここでは説明を省略する。【００７９】
（２）簡略化処理の場合、２つの分布における固有値の平均を算出し、２つの分布における固有ベクトルについても平均ベクトルを算出する。このようにする場合でも、処理速度と精度のトレードオフで採用するようにしても良い。【００８０】
ステップＳ７５の後にも端子Ｂを介して図１５の処理に移行する。【００８１】
図１５の処理の説明に移行して、第２照合処理部１１３は、第１照合結果格納部１０５に格納されている上位Ｎ候補について、入力文字との、分布情報を用いた距離を算出し、第２照合結果格納部１１５に格納する（ステップＳ７７）。この際、入力文字については特徴ベクトル格納部９７に格納されている入力文字の特徴ベクトルを用い、システム辞書１０１内の文字についてはシステム辞書１０１に格納されている特徴ベクトル（の平均ベクトル）及び分布情報を用い、ユーザ辞書１０３内の文字についてはユーザ辞書１０３に格納されている特徴ベクトル及びステップＳ７５で合成され且つ合成分布情報格納部１１１に格納されている分布情報を用いる。【００８２】
すなわち、図１６に示すように、入力文字Ｘに最も近いシステム辞書の文字Ｃを特定し、また入力文字Ｘに距離が近いとされたユーザ辞書の文字Ｘ'に最も近いシステム辞書の文字Ｄを特定し、文字Ｃ及び文字Ｄの分布を合成して、ユーザ辞書の文字Ｘ'に利用するものである。【００８３】
ステップＳ７７において分布情報を用いた距離は、ＭＱＤＦにより算出される。具体的内容はステップＳ１１と同様であるから説明は省略する。【００８４】
そして、第２照合処理部１１３は、上位Ｎ候補を分布情報を用いた距離を基に昇順でソートし、上位Ｎ候補のうち最も距離が近い文字を特定し、当該文字の文字コードを第２照合結果格納部１１５に格納する（ステップＳ７９）。【００８５】
最後に、出力部１１７は、ステップＳ７９で特定された文字の文字コードを、文字認識結果を用いる他のプログラムモジュールなどに出力する（ステップＳ８１）。そして処理を終了する。【００８６】
このような処理を実施すれば、分布情報が含まれないためユーザ辞書１０３のサイズはあまり大きくならないが、システム辞書１０１の場合と同様に分布情報を用いた距離を算出して、より好ましい認識結果を出力することができるようになる。第１の実施の形態と第２の実施の形態との組み合わせであるが、分布情報の合成によってより確からしい分布情報を用いることができるようになる。【００８７】
［実施の形態５］
本発明の第５の実施の形態に係る文字認識処理装置の機能ブロック図を図１７に示す。本実施の形態に係る文字認識処理装置は、文字を例えば光学的に読み取る入力文字読み取り部１２１と、当該入力文字読み取り部１２１による読み取り結果を格納する読み取り結果格納部１２３と、読み取り結果格納部１２３に格納されたデータを基に入力文字についての特徴ベクトルを抽出する処理を実施する特徴ベクトル抽出部１２５と、特徴ベクトル抽出部１２５によって抽出された特徴ベクトルのデータを格納する特徴ベクトル格納部１２７と、システム辞書を作成する際の全学習文字の分布情報１３１１と予め規定されている各文字コードについて特徴ベクトルの平均ベクトル及び分布情報（固有値及び固有ベクトルなどを含む。）とを格納するシステム辞書１３１と、ユーザにより指示された特定の文字コードについて特徴ベクトルを格納するユーザ辞書１３３と、特徴ベクトル格納部１２７とシステム辞書１３１とユーザ辞書１３３とに格納されたデータを用いて入力文字の特徴ベクトルとの距離を分布情報を用いずに算出する処理などを実施する第１照合処理部１２９と、第１照合処理部１２９の照合結果を格納する第１照合結果格納部１３５と、第１照合処理部１２９によってシステム辞書１３１から抽出された分布情報を格納する抽出分布情報格納部１３７と、抽出分布情報格納部１３７に格納されている分布情報とシステム辞書１３１に格納されている全学習文字の分布情報１３１１とを合成する処理を実施する分布情報合成部１３９と、分布情報合成部１３９による処理結果である合成分布情報を格納する合成分布情報格納部１４１と、特徴ベクトル格納部１２７と第１照合結果格納部１３５と合成分布情報格納部１４１とシステム辞書１３１とユーザ辞書１３３とに格納されたデータを用いて入力文字について分布情報を用いた距離を算出する処理などを実施する第２照合処理部１４３と、第２照合処理部１４３の照合結果を格納する第２照合結果格納部１４５と、第２照合結果格納部１４５に格納されたデータを他のプログラム・モジュール等に出力する出力部１４７とを有する。【００８８】
次に、図１８乃至図２０を用いて本実施の形態に係る文字認識処理装置の処理内容を説明する。まず、入力文字読み取り部１２１は、文字認識の対象となる入力文字の読み取りを例えば光学的に実施し、読み取り結果を読み取り結果格納部１２３に格納する（ステップＳ９１）。この処理自体は従来と同じであるから、これ以上述べない。次に、特徴ベクトル抽出部１２５は、読み取り結果格納部１２３に格納されている読み取り結果に対して入力文字の特徴ベクトルを抽出する処理を実施し、抽出された特徴ベクトルのデータを特徴ベクトル格納部１２７に格納する（ステップＳ９３）。この処理についても従来と同じであるから、これ以上述べない。【００８９】
そして、第１照合処理部１２９は、システム辞書１３１に格納されている各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトル及びユーザ辞書１３３に格納されている各文字コードの特徴ベクトルと、特徴ベクトル格納部１２７に格納されている入力文字の特徴ベクトルとで、分布情報を用いない距離を算出し、第１照合結果格納部１３５に格納する（ステップＳ９５）。距離の算出方法は、ステップＳ５で述べたものと同様である。【００９０】
その後、第１照合処理部１２９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部１３５に格納する（ステップＳ９７）。例えば、第１照合結果格納部１３５には例えば図３に示すようなデータが格納される。【００９１】
ここで、第１照合処理部１２９は、第１照合結果格納部１３５を走査して、上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が含まれているか判断する（ステップＳ９９）。上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が含まれていない場合には、端子Ｃを介して図１９の処理に移行する。一方、上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が含まれている場合には、第１照合処理部１２９は、第１照合結果格納部１３５を走査して上位Ｎ候補のうち入力文字に最も近い（すなわちより上位の）、システム辞書１３１内の文字Ｅを特定し、当該文字Ｅの分布情報をシステム辞書１３１から抽出して抽出分布情報格納部１３７に格納する（ステップＳ１０１）。【００９２】
そして、分布情報合成部１３９は、抽出分布情報格納部１３７に格納されている文字Ｅの分布情報とシステム辞書１３１に格納されている、全学習文字の分布情報１３１１を合成し、合成結果である分布情報を合成分布情報格納部１４１に格納する（ステップＳ１０３）。分布情報の合成処理は、第４の実施の形態で述べたものと同様であるから、ここでは説明を省略する。ステップＳ１０３の後にも端子Ｃを介して図１９の処理に移行する。【００９３】
図１９の処理の説明に移行して、第２照合処理部１４３は、第１照合結果格納部１３５に格納されている上位Ｎ候補について、入力文字との、分布情報を用いた距離を算出し、第２照合結果格納部１４５に格納する（ステップＳ１０５）。この際、入力文字については特徴ベクトル格納部１２７に格納されている入力文字の特徴ベクトルを用い、システム辞書１３１内の文字についてはシステム辞書１３１に格納されている特徴ベクトル（の平均ベクトル）及び分布情報を用い、ユーザ辞書１３３内の文字についてはユーザ辞書１３３に格納されている特徴ベクトル及びステップＳ１０３で合成され且つ合成分布情報格納部１４１に格納されている分布情報を用いる。【００９４】
すなわち、図２０に示すように、入力文字Ｘに最も近いシステム辞書の文字Ｅを特定し、文字Ｅ及び全学習文字の分布を合成して、ユーザ辞書の文字Ｘ'に利用するものである。【００９５】
ステップＳ１０５において分布情報を用いた距離は、ＭＱＤＦにより算出される。具体的内容はステップＳ１１と同様であるから説明は省略する。【００９６】
そして、第２照合処理部１４３は、上位Ｎ候補を分布情報を用いた距離を基に昇順でソートし、上位Ｎ候補のうち最も距離が近い文字を特定し、当該文字の文字コードを第２照合結果格納部１４５に格納する（ステップＳ１０７）。【００９７】
最後に、出力部１４７は、ステップＳ１０７で特定された文字の文字コードを、文字認識結果を用いる他のプログラムモジュールなどに出力する（ステップＳ１０９）。そして処理を終了する。【００９８】
このような処理を実施すれば、分布情報が含まれないためユーザ辞書１３３のサイズはあまり大きくならないが、システム辞書１３１の場合と同様に分布情報を用いた距離を算出して、より好ましい認識結果を出力することができるようになる。第１の実施の形態と第３の実施の形態との組み合わせであるが、分布情報の合成によってより確からしい分布情報を用いることができるようになる。【００９９】
［実施の形態６］
本発明の第６の実施の形態に係る文字認識処理装置の機能ブロック図は、基本的には図１７に示したものと同じである。従って、処理内容は一部異なるが、同様の構成であるものとして以下、本実施の形態に係る文字認識処理装置の処理内容を図２１乃至図２３を用いて説明する。【０１００】
まず、入力文字読み取り部１２１は、文字認識の対象となる入力文字の読み取りを例えば光学的に実施し、読み取り結果を読み取り結果格納部１２３に格納する（ステップＳ１１１）。この処理自体は従来と同じであるから、これ以上述べない。次に、特徴ベクトル抽出部１２５は、読み取り結果格納部１２３に格納されている読み取り結果に対して入力文字の特徴ベクトルを抽出する処理を実施し、抽出された特徴ベクトルのデータを特徴ベクトル格納部１２７に格納する（ステップＳ１１３）。この処理についても従来と同じであるから、これ以上述べない。【０１０１】
そして、第１照合処理部１２９は、システム辞書１３１に格納されている各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトル及びユーザ辞書１３３に格納されている各文字コードの特徴ベクトルと、特徴ベクトル格納部１２７に格納されている入力文字の特徴ベクトルとで、分布情報を用いない距離を算出し、第１照合結果格納部１３５に格納する（ステップＳ１１５）。距離の算出方法は、ステップＳ５で述べたものと同様である。【０１０２】
その後、第１照合処理部１２９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部１３５に格納する（ステップＳ１１７）。例えば、第１照合結果格納部１３５には例えば図３に示すようなデータが格納される。【０１０３】
ここで、第１照合処理部１２９は、第１照合結果格納部１３５を走査して、上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が含まれているか判断する（ステップＳ１１９）。上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が含まれていない場合には、端子Ｄを介して図２２の処理に移行する。一方、上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が含まれている場合には、第１照合処理部１２９は、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書１３３の文字に最も近いシステム辞書１３１内の文字Ｆを特定し、当該文字Ｆの分布情報をシステム辞書１３１から読み出して、抽出分布情報格納部１３７に格納する（ステップＳ１２１）。具体的には、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書１３３の文字を基準に、分布情報を用いない距離をシステム辞書１３１内の全ての文字について計算し、最も近いシステム辞書１３１内の文字Ｆを特定する。上位Ｎ候補にユーザ辞書１３３の文字が複数含まれる場合には、各文字について実施する。【０１０４】
そして、分布情報合成部１３９は、抽出分布情報格納部１３７に格納されている文字Ｆの分布情報とシステム辞書１３１に格納されている、全学習文字の分布情報１３１１を合成し、合成結果である分布情報を合成分布情報格納部１４１に格納する（ステップＳ１２３）。分布情報の合成処理は、第４の実施の形態で述べたものと同様であるから、ここでは説明を省略する。ステップＳ１２３の後にも端子Ｄを介して図２２の処理に移行する。【０１０５】
図２２の処理の説明に移行して、第２照合処理部１４３は、第１照合結果格納部１３５に格納されている上位Ｎ候補について、入力文字との、分布情報を用いた距離を算出し、第２照合結果格納部１４５に格納する（ステップＳ１２５）。この際、入力文字については特徴ベクトル格納部１２７に格納されている入力文字の特徴ベクトルを用い、システム辞書１３１内の文字についてはシステム辞書１３１に格納されている特徴ベクトル（の平均ベクトル）及び分布情報を用い、ユーザ辞書１３３内の文字についてはユーザ辞書１３３に格納されている特徴ベクトル及びステップＳ１２３で合成され且つ合成分布情報格納部１４１に格納されている分布情報を用いる。【０１０６】
すなわち、図２３に示すように、入力文字Ｘに距離が近いとされたユーザ辞書の文字Ｘ'に最も近いシステム辞書の文字Ｆを特定し、文字Ｆ及び全学習文字の分布を合成して、ユーザ辞書の文字Ｘ'に利用するものである。【０１０７】
ステップＳ１２５において分布情報を用いた距離は、ＭＱＤＦにより算出される。具体的内容はステップＳ１１と同様であるから説明は省略する。【０１０８】
そして、第２照合処理部１４３は、上位Ｎ候補を分布情報を用いた距離を基に昇順でソートし、上位Ｎ候補のうち最も距離が近い文字を特定し、当該文字の文字コードを第２照合結果格納部１４５に格納する（ステップＳ１２７）。【０１０９】
最後に、出力部１４７は、ステップＳ１２７で特定された文字の文字コードを、文字認識結果を用いる他のプログラムモジュールなどに出力する（ステップＳ１２９）。そして処理を終了する。【０１１０】
このような処理を実施すれば、分布情報が含まれないためユーザ辞書１３３のサイズはあまり大きくならないが、システム辞書１３１の場合と同様に分布情報を用いた距離を算出して、より好ましい認識結果を出力することができるようになる。第２の実施の形態と第３の実施の形態との組み合わせであるが、分布情報の合成によってより確からしい分布情報を用いることができるようになる。【０１１１】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、システム辞書を作成する際の全学習文字の分布情報を用いるような説明を行ったが、「全学習文字」ではなく、そのうちの好ましい一部の学習文字に限定して分布情報を作成して用いる場合もある。【０１１２】
さらに、機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成に一致するわけではない。【０１１３】
また、処理フローについても処理結果が変わらない限りにおいて、一部のステップを並列に実行したり、実行順番を入れ替えたりすることができる。【０１１４】
なお、上で述べた文字認識処理装置は、コンピュータ装置であって、図２４に示すように、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【図１】
2009013818.tif 000010
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年1月4日(2010.1.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する前記分布情報を前記システム辞書から抽出する抽出ステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記抽出ステップにおいて前記システム辞書から抽出された前記分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項２】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルと前記システム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い前記システム辞書における文字コードを特定する特定ステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記特定ステップにおいて特定された文字コードに対応し且つ前記システム辞書に格納されている前記分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項３】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、予め定められた基準分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項４】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードに対応する特徴ベクトルと前記入力文字に対する特徴ベクトルとのうち少なくともいずれかに基づき特定され且つ前記システム辞書に格納された分布情報から、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードのための合成分布情報を生成する生成ステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記合成分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出するステップと、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定するステップと、
を含む文字認識処理方法。
【請求項５】
前記生成ステップが、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報を第１の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについて、当該文字コードの特徴ベクトルと前記システム辞書における各文字コードの特徴ベクトルの平均ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い前記システム辞書における文字コードの分布情報を第２の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記第１の分布情報と前記第２の分布情報を合成するステップと、
を含む請求項４記載の文字認識処理方法。
【請求項６】
前記生成ステップが、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと最も距離が短い前記平均ベクトルを有する前記システム辞書内の文字コードを特定し、当該文字コードに対応する分布情報を第１の分布情報として前記システム辞書から抽出するステップと、
前記第１の分布情報と予め定められた基準分布情報とを合成するステップと、
を含む請求項４記載の文字認識処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１つ記載の文字認識処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
入力文字に対する読み取り結果から当該入力文字に対する特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記入力文字に対する特徴ベクトルと、文字コード毎に特徴ベクトルの平均ベクトルと分布情報とを格納するシステム辞書と文字コード毎に特徴ベクトルを格納するユーザ辞書とに格納されている各前記平均ベクトル又は各前記特徴ベクトルとの距離を算出して、当該距離が短い順に前記文字コードを上位所定数抽出する手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードに対応する特徴ベクトルと前記入力文字に対する特徴ベクトルとのうち少なくともいずれかに基づき特定され且つ前記システム辞書に格納された分布情報から、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードのための合成分布情報を生成する生成手段と、
前記上位所定数の文字コードに含まれる前記ユーザ辞書の文字コードについては、前記合成分布情報を用い、前記上位所定数の文字コードに含まれる前記システム辞書の文字コードについては、前記システム辞書において対応する前記分布情報を用い、前記入力文字に対する特徴ベクトルとの第２の距離を前記上位所定数の文字コードについて算出する手段と、
前記第２の距離が最も短くなる文字コードを特定する手段と、
を有する文字認識処理装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
その後、第１照合処理部９は、算出された距離を基に昇順でソートすると共に、上位Ｎ候補を抽出し、第１照合結果格納部１５に格納する（ステップＳ７）。例えば、第１照合結果格納部１５には例えば図３に示すようなデータが格納される。図３の例では、システム辞書（Ｓ）又はユーザ辞書（Ｕ）の別と、文字コードと、算出された距離とが登録されるようになっている。ステップＳ７では、ソート後上位Ｎ個の文字コードのみが第１照合結果格納部１５に格納されるようになっている。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
【数４】
2009013818.tif 000034
なお、μMはカテゴリＭの平均ベクトルであり、ｈ2は定数であり、ｋはこれ以降の固有値を一定とみなす軸番号であり、λiはカテゴリＭについてのｉ番目の固有値であり、φiはカテゴリＭについてのｉ番目の固有ベクトルであり、ｎは固有ベクトルの次数である。なお、（４）式は、Fumitake Kimura, Kenji Takashina, Shinji Tsuruoka, and Yasuji Miyake, "Modified Quadratic Discriminant Functions and the Application to Chinese Character Recognition", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. PAM1-9, No. 1, JANUARY 1987, pp149-153などに開示されているものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
ここで、分布抽出部４７は、第１照合結果格納部４５を走査して、上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が含まれているか判断する（ステップＳ２９）。上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が含まれていない場合には、端子Ａを介して図７の処理に移行する。一方、上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が含まれている場合には、分布抽出部４７は、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書４３の文字に最も近いシステム辞書４１内の文字Ｂを特定し、当該文字Ｂの分布情報をシステム辞書４１から読み出して、抽出分布情報格納部４９に格納する（ステップＳ３１）。具体的には、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書４３の文字を基準に、分布情報を用いない距離をシステム辞書４１内の全ての文字について計算し、最も近いシステム辞書４１内の文字Ｂを特定する。上位Ｎ候補にユーザ辞書４３の文字が複数含まれる場合には、各文字について実施する。処理は、端子Ａを介して図７の処理に移行する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
ここで、第１照合処理部９９は、第１照合結果格納部１０５を走査して、上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が含まれているか判断する（ステップＳ６９）。上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が含まれていない場合には、端子Ｂを介して図１５の処理に移行する。一方、上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が含まれている場合には、第１照合処理部９９は、第１照合結果格納部１０５を走査して上位Ｎ候補のうち入力文字に最も近い（すなわちより上位の）、システム辞書１０１内の文字Ｃを特定し、当該文字Ｃの分布情報をシステム辞書１０１から抽出して抽出分布情報格納部１０７に格納する（ステップＳ７１）。また、第１照合処理部９９は、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書１０３の文字に最も近いシステム辞書１０１内の文字Ｄを特定し、当該文字Ｄの分布情報をシステム辞書１０１から読み出して、抽出分布情報格納部１０７に格納する（ステップＳ７３）。具体的には、上位Ｎ候補のうちユーザ辞書１０３の文字を基準に、分布情報を用いない距離をシステム辞書１０１内の全ての文字について計算し、最も近いシステム辞書１０１内の文字Ｄを特定する。上位Ｎ候補にユーザ辞書１０３の文字が複数含まれる場合には、各文字について実施する。
【国際調査報告】
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2009013818.tif 000036
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