(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録媒体上の手書き単語を含む画像を取込む画像取込手段と、
この画像取込手段により取込まれた画像から単語画像を抽出する単語抽出手段と、
この単語抽出手段により抽出された単語画像からその特徴を抽出する第１の特徴抽出手段と、
文字ごとの文字モデルを格納するもので、前記各文字モデルはモデル母集合および環境ごとの環境別文字モデルにより構成され、前記モデル母集合および前記各環境別文字モデルはそれぞれ複数の状態により構成され、前記モデル母集合の各状態は少なくとも２個以上のＧ（自然数）個のガウス分布により構成され、前記各環境別文字モデルの各状態は少なくとも２個以上のＭ（自然数で、Ｍ≦Ｇ）個のガウス分布により構成され、かつ、前記モデル母集合の各状態を構成するＧ個のガウス分布の中からＭ個を選択した組合せのいずれかに相当しているモデル格納手段と、
前記第１の特徴抽出手段により抽出された特徴と前記モデル格納手段に格納された各文字モデルとの間でマッチング処理を行ない、その結果を認識結果とするモデルマッチング手段と、
を具備したことを特徴とする手書き単語認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の手書き単語認識装置に用いられる手書き単語認識用モデル学習装置であって、
学習用の単語画像を蓄積する単語画像蓄積手段と、
この単語画像蓄積手段により蓄積された単語画像からその特徴を抽出する第２の特徴抽出手段と、
この第２の特徴抽出手段により抽出された特徴が前記モデル格納手段内の各文字モデルの各状態から出現する事後確率を計算する第１の確率計算手段と、
前記各環境が前記各組合せである事後確率を計算する第２の確率計算手段と、
前記各環境が前記各組合せであることを条件として、前記第２の特徴抽出手段により抽出された特徴が前記各ガウス分布から出現する事後確率を計算する第３の確率計算手段と、
前記第１、第２、第３の確率計算手段により計算された各確率および前記第２の特徴抽出手段により抽出された特徴からガウス分布のパラメータを計算し、その計算結果に基づき前記モデル格納手段に格納されているガウス分布のパラメータを更新するガウスパラメータ更新手段と、
前記第２、第３の確率計算手段により計算された各確率からモデル学習用の重みパラメータを計算し、その計算結果に基づき前記モデル格納手段に格納されているモデル母集合に係るモデル学習用の重みパラメータを更新する重みパラメータ更新手段と、
を具備したことを特徴とする手書き単語認識用モデル学習装置。
【請求項３】
前記単語画像蓄積手段に蓄積される学習用の単語画像は、郵便物処理システムにおけるビデオコーディングシステムから得られる正解を教示された単語画像であることを特徴とする請求項２記載の手書き単語認識用モデル学習装置。
【請求項４】
記録媒体上の手書き単語を含む画像を取込む画像取込手段と、
この画像取込手段により取込まれた画像から単語画像を抽出する単語抽出手段と、
この単語抽出手段により抽出された単語画像からその特徴を抽出する第１の特徴抽出手段と、
文字ごとの文字モデルを格納するもので、前記各文字モデルはモデル母集合および環境ごとの環境別文字モデルにより構成され、前記モデル母集合および前記各環境別文字モデルはそれぞれ複数の状態により構成され、前記モデル母集合の各状態は少なくとも２個以上のＧ（自然数）個のガウス分布により構成され、前記各環境別文字モデルの各状態は少なくとも２個以上のＭ（自然数で、Ｍ≦Ｇ）個のガウス分布により構成され、かつ、前記モデル母集合の各状態を構成するＧ個のガウス分布の中からＭ個を選択した組合せのいずれかに相当しているモデル格納手段と、
前記第１の特徴抽出手段により抽出された特徴と前記モデル格納手段に格納された各文字モデルとの間でマッチング処理を行ない、その結果を認識結果とするモデルマッチング手段と、
学習用の単語画像を蓄積する単語画像蓄積手段と、
この単語画像蓄積手段により蓄積された単語画像からその特徴を抽出する第２の特徴抽出手段と、
この第２の特徴抽出手段により抽出された特徴が前記モデル格納手段内の各文字モデルの各状態から出現する事後確率を計算する第１の確率計算手段と、
前記各環境が前記各組合せである事後確率を計算する第２の確率計算手段と、
前記各環境が前記各組合せであることを条件として、前記第２の特徴抽出手段により抽出された特徴が前記各ガウス分布から出現する事後確率を計算する第３の確率計算手段と、
前記第１、第２、第３の確率計算手段により計算された各確率および前記第２の特徴抽出手段により抽出された特徴からガウス分布のパラメータを計算し、その計算結果に基づき前記モデル格納手段に格納されているガウス分布のパラメータを更新するガウスパラメータ更新手段と、
前記第２、第３の確率計算手段により計算された各確率からモデル学習用の重みパラメータを計算し、その計算結果に基づき前記モデル格納手段に格納されているモデル母集合に係るモデル学習用の重みパラメータを更新する重みパラメータ更新手段と、
を具備したことを特徴とする手書き単語認識装置。
【請求項５】
前記単語画像蓄積手段に蓄積される学習用の単語画像は、郵便物処理システムにおけるビデオコーディングシステムから得られる正解を教示された単語画像であることを特徴とする請求項４記載の手書き単語認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、たとえば、郵便物処理システムにおいて郵便物上の画像内に存在する手書き単語を認識する手書き単語認識装置、および、この手書き単語認識装置に用いられる手書き単語認識用モデル学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、音声認識では一般に隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）が用いられており、手書き文字認識においてもＨＭＭを用いた方法が提案されている。
【０００３】
また、音声認識では、隣接する音素（これを「環境」と呼ぶ）に依存して音素がひずみを受けるため、環境別に音素モデルを作ることが有効であることが知られている。しかし、環境の数が多い場合、音素モデル１つ当たりの学習パターンの数が減少し、過学習に陥ってしまう。そこで、環境をクラスタリングし、同一のクラスタに属する環境間ではモデルを共有することで学習パターン数を増やし、過学習を防ぐ方法が取られる。
【０００４】
上記方法を手書き文字認識に用いることで、認識性能向上が期待される。しかし、手書き文字認識では、ブロック体と筆記体のような全く異なる字体が１つのクラス内に混在しており、上記環境クラスタリング手法ではこのような場合を想定していないため、効果が得られない。
【０００５】
具体例をあげて説明すると、たとえば、英文字における小文字の「ｒ」の例を挙げる。小文字の「ｒ」は、ブロック体と筆記体で全く字形が異なるため、図８に示すように大きく離れた２つの分布を形成すると考えられる。そして、環境の違いは、各分布の中での小さな差に留まると考えられる。本例では「ｒ」の左側にある文字を環境とし、ａ〜ｅの５種類の環境が存在するものとし、ａ−ｒ〜ｅ−ｒと表記している。このとき、環境を無視してクラスタリングした場合は、図９のＣとＤのように字体を反映した分割が可能となるが、環境のみ分割すると、図９のＡとＢのように複数の字体にまたがった分割となり、前者に比べ推定精度が著しく低下してしまう。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】H. Bunke, S. Bengio, A. Vinciarelli, “Offline recognition of unconstrained handwritten texts using HMMs and statistical language models,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 26, Issue 6, June 2004, p.p. 709-720
【非特許文献２】鷹見淳一，嵯峨山茂樹，“逐次状態分割法による隠れマルコフ網の自動生成”，電子情報通信学会論文誌  D-II, Vol. J76-D-II, No. 10, pp. 2155--2164, Oct 1993.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、１つのクラス内に全く異なる字体が混在している場合でも環境を考慮して手書き単語の認識精度を著しく向上することが可能な手書き単語認識装置および手書き単語認識用モデル学習装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態に係る手書き単語認識装置は、記録媒体上の手書き単語を含む画像を取込む画像取込手段と、この画像取込手段により取込まれた画像から単語画像を抽出する単語抽出手段と、この単語抽出手段により抽出された単語画像からその特徴を抽出する第１の特徴抽出手段と、文字ごとの文字モデルを格納するもので、前記各文字モデルはモデル母集合および環境ごとの環境別文字モデルにより構成され、前記モデル母集合および前記各環境別文字モデルはそれぞれ複数の状態により構成され、前記モデル母集合の各状態は少なくとも２個以上のＧ（自然数）個のガウス分布により構成され、前記各環境別文字モデルの各状態は少なくとも２個以上のＭ（自然数で、Ｍ≦Ｇ）個のガウス分布により構成され、かつ、前記モデル母集合の各状態を構成するＧ個のガウス分布の中からＭ個を選択した組合せのいずれかに相当しているモデル格納手段と、前記第１の特徴抽出手段により抽出された特徴と前記モデル格納手段に格納された各文字モデルとの間でマッチング処理を行ない、その結果を認識結果とするモデルマッチング手段とを具備している。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る手書き単語認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】入力画像の一例を示す図。
【図３】抽出された単語候補の一例を示す図。
【図４】手書き単語の認識処理時の装置構成を概略的に示すブロック図。
【図５】モデル学習処理時の装置構成を概略的に示すブロック図。
【図６】実施形態に係るモデルを説明する図。
【図７】実施形態に係るＧＭＭを用いた環境分割の一例を説明する図。
【図８】異なる字体の混在時のデータ分布を説明する図。
【図９】データ分布の環境分割例を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
まず、実施形態を説明する前に、本実施形態の概要について簡単に説明する。  
前述した従来の問題点を解決する方法として、各環境の分布を単一のガウス分布ではなく混合ガウス分布（ＧＭＭ）とし、各ガウス分布を共有させることが考えられる。これについて図８、図９と同様な例により図７を用いて説明する。まず、２つの字体で大きく分布が異なるため、字体で分割するのが自然である。図７では左右２つに分割される。そして、左側（ブロック体の「ｒ」）は、パターン数が多いため、更に環境の分割が可能である。図７では、ａ−ｒ、ｂ−ｒ、ｃ−ｒの３つの環境を含むグループＥ（下側）と、ｄ−ｒ、ｅ−ｒの２つの環境を含むグループＦ（上側）に分割される。
【００１１】
一方、右側（筆記体の「ｒ」）は、パターン数が少ないため、これ以上分割することができず、１つのグループＧとなっている。この結果、たとえば、ａ−ｒを表わす分布はグループＥとグループＧのＧＭＭ、ｄ−ｒを表わす分布はグループＦとグループＧのＧＭＭとなる。
【００１２】
そこで、本実施形態では、全体でＧ個のガウシアンがあり、各環境はそのうちのＭ個を用いたＧＭＭで表わす形としたモデルを考え、このモデルをＥＭアルゴリズムで最尤推定する手法を用いる。
【００１３】
次に、本実施形態に適用される環境クラスタリングとＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ：混合ガウス分布モデル）推定の同時最適化法について述べる。
【数１】
0005524102.tif 000002
【００１４】
【数２】
0005524102.tif 000003
【００１５】
【数３】
0005524102.tif 000004
【００１６】
【数４】
0005524102.tif 000005
【００１７】
【数５】
0005524102.tif 000006
【００１８】
【数６】
0005524102.tif 000007
【００１９】
以下、実施形態について図面を参照して説明する。  
図１は、本実施形態に係る手書き単語認識装置の構成を概略的に示すものである。この手書き単語認識装置は、記録媒体上の手書き単語を含む画像を取込む画像取込手段としての画像入力部１１、この画像入力部１１により取込まれた画像から単語画像を抽出する単語抽出手段としての単語抽出部１２、郵便物処理システムにおけるビデオコーディングシステム（ＶＣＳ）１３、ビデオコーディングシステム１３から得られる正解を教示された単語画像を学習用の単語画像として蓄積する単語画像蓄積手段としての単語画像蓄積部１４、この単語画像蓄積部１４に蓄積された単語画像あるいは単語抽出部１２により抽出された単語画像からその特徴を抽出する第１、第２の特徴抽出手段としての特徴抽出部１５、文字ごとの文字モデルを格納するモデル格納手段としてのモデル格納部１６、特徴抽出部１５により抽出された特徴とモデル格納部１６に格納された各文字モデルとの間でマッチング処理を行なうモデルマッチング手段としてのモデルマッチング部１７、特徴抽出部１５により抽出された特徴がモデル格納部１６内の各文字モデルの各状態から出現する事後確率を計算する第１の確率計算手段としての第１の確率計算部１８、前記各環境が前記各組合せである事後確率を計算する第２の確率計算手段としての第２の確率計算部１９、前記各環境が前記各組合せであることを条件として、特徴抽出部１５により抽出された特徴が前記各ガウス分布から出現する事後確率を計算する第３の確率計算手段としての第３の確率計算部２０、第１、第２、第３の確率計算部１８，１９，２０により計算された各確率および特徴抽出部１５により抽出された特徴からガウス分布のパラメータを計算し、その計算結果に基づき前記モデル格納部１６に格納されているガウス分布のパラメータを更新するガウスパラメータ更新手段としてのガウスパラメータ更新部２１、第２、第３の確率計算部１９，２０により計算された各確率からモデル学習用の重みパラメータを計算し、その計算結果に基づきモデル格納部１６に格納されている重みパラメータを更新する重みパラメータ更新手段としての重みパラメータ更新部２２から構成されている。
【００２０】
以下、各部について詳細に説明する。  
画像入力部１１は、たとえば、図２に示すような郵便物上に手書きされた手書き単語（本例では英文字単語）を含む画像を入力するもので、ビデオカメラなどにより構成されている。
【００２１】
単語抽出部１２は、画像入力部１１により入力された画像に対し公知の画像処理を施すことにより単語候補（単語画像）を抽出する。図３に、図２の画像に対して抽出された単語候補の例を示す。
【００２２】
ビデオコーディングシステム１３は、たとえば、図示しない郵便物区分装置にて住所情報（単語）が認識できなかった郵便物の画像を表示部に表示し、オペレータのコーディング作業により認識できなかった単語に対する正解を入力するものである。  
単語画像蓄積部１４は、ビデオコーディングシステム１３により入力された正解（単語）とともに対応する単語画像を蓄積する。
【００２３】
特徴抽出部１５は、単語抽出部１２により抽出された単語画像あるいは単語画像蓄積部１４に蓄積された単語画像からその特徴を抽出する。この場合、１つの単語から複数個の特徴が抽出される。特徴抽出法には様々な手法が提案されているが、たとえば、以下の文献に開示されている手法を用いることができる。
【００２４】
Ｊ．Ａ．Ｒｏｄｒｉｇｕｅｚ，Ｆ．Ｐｅｒｒｏｎｎｉｎ，“Ｌｏｃａｌ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  ｗｏｒｄ  ｓｐｏｔｔｉｎｇ  ｉｎ  ｕｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ  ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ，”Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＩＣＦＨＲ  ２００８），Ｊｕｌｙ  ２００８
モデル格納部１６は、各文字に対応する文字モデル３１，３１，…が格納されている。各文字モデル３１は、たとえば、１つのモデル母集合３２および環境ごとのＬ個（２個以上）の環境別文字モデル３３１〜３３Ｌにより構成されている。さらに、モデル母集合３２および各環境別文字モデル３３１〜３３Ｌは、それぞれＮ個（２個以上）の状態から構成されている。さらに、環境別文字モデル３３１〜３３Ｌの各状態は、Ｍ個（２個以上）のガウス分布（ガウシアン）から構成され、モデル母集合３２の各状態はＧ個（Ｍ≦Ｇ）のガウス分布から構成されている。さらに、環境別文字モデル３３１〜３３Ｌの各状態を構成するＭ個のガウス分布は、モデル母集合３２の各状態を構成するＧ個のガウス分布の中からＭ個を選択した組合せのいずれかに相当している。
【００２５】
モデルマッチング部１７は、特徴抽出部１５により抽出された特徴とモデル格納部１６に格納された各文字モデル３１との間でマッチング処理を行ない、マッチングスコア最大となる結果をもって認識結果とする。
【００２６】
第１の確率計算部１８は、特徴抽出部１５により抽出された特徴がモデル格納部１６内の各文字モデル３１の各状態から出現する事後確率を計算する。計算方法は、たとえば、文献「“Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ａｕｄｉｏ，Ｉｍａｇｅ  ａｎｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００８」に開示された計算式を用い計算することができる。
【００２７】
第２の確率計算部１９は、各環境が各組合せ（各ＧＭＭ）である事後確率を計算する。第３の確率計算部２０は、各環境が各組合せ（各ＧＭＭ）であることを条件として、特徴抽出部１５により抽出された特徴が各ガウス分布から出現する事後確率を計算する。
【００２８】
ガウスパラメータ更新部２１は、第１、第２、第３の確率計算部１８，１９，２０により計算された各確率および特徴抽出部１５により抽出された特徴からガウス分布のパラメータを計算し、その計算結果に基づきモデル格納部１６に格納されているガウス分布のパラメータを更新する。
【００２９】
重みパラメータ更新部２２は、第２、第３の確率計算部１９，２０により計算された各確率からモデル学習用の重みパラメータを計算し、その計算結果に基づきモデル格納部１６に格納されている重みパラメータを更新する。
【００３０】
次に、上記のような構成において手書き単語の認識処理について説明する。  
手書き単語の認識処理時は、図１の装置構成が図４に示すような装置構成となり、ビデオコーディングシステム１３、単語画像蓄積部１４、第１の確率計算部１８、第２の確率計算部１９、第３の確率計算部２０、ガウスパラメータ更新部２１、重みパラメータ更新部２２は使用されない。
【００３１】
まず、画像入力部１１は、郵便物上の手書き単語を含む画像を入力する。図２に入力された画像の例を示す。次に、単語抽出部１２は、画像入力部１１により入力された画像に対し公知の画像処理を施すことにより単語候補（単語画像）を抽出する。図３に、図２の画像に対して抽出された単語候補の例を示す。
【００３２】
次に、特徴抽出部１５は、単語抽出部１２により抽出された単語画像からその特徴を抽出する。この場合、１つの単語から複数個の特徴が抽出される。次に、モデルマッチング部１７は、特徴抽出部１５により抽出された特徴とモデル格納部１６に格納された各文字モデル３１との間でマッチング処理を行ない、マッチングスコア最大となる結果をもって認識結果とする。
【００３３】
次に、モデル学習処理について説明する。  
モデル学習処理時は、図１の装置構成が図５に示すような装置構成となり、画像入力部１１、単語抽出部１２、モデルマッチング部１７は使用されない。
【００３４】
まず、ビデオコーディングシステム１３にて、図示しない郵便物区分装置にて認識できなかった単語画像に正解が教示され、単語画像蓄積部１４に蓄積される。特徴抽出部１５は、単語画像蓄積部１４に蓄積された単語画像からその特徴を抽出する。この場合、１つの単語から複数個の特徴が抽出される。
【００３５】
次に、第１の確率計算部１８は、特徴抽出部１５により抽出された特徴がモデル格納部１６内の各文字モデル３１の各状態から出現する事後確率を計算する。そして、各特徴を上記事後確率が最大となる状態に属するものとする。つまり、各特徴に対し、特定の文字モデル、特定の環境、特定の状態が割り振られたことになる。
【００３６】
ここで、環境ｌに所属した特徴を選び出したものが、先に説明した「環境クラスタリングとＧＭＭ推定の同時最適化法」におけるｘｌの各要素であるｘｌ１，…，ｘｌＮｌに対応する。なお、先に説明した「環境クラスタリングとＧＭＭ推定の同時最適化法」における「データ」が本実施形態における「特徴」に相当していることに注意すること。
【００３７】
次に、第２の確率計算部１９は、各環境が各組合せ（各ＧＭＭ）である事後確率を計算する。すなわち、先に説明した「環境クラスタリングとＧＭＭ推定の同時最適化法」における式（９３）の計算を行なう。
【００３８】
次に、第３の確率計算部２０は、各環境が各組合せ（各ＧＭＭ）であることを条件として、特徴抽出部１５により抽出された特徴が各ガウス分布から出現する事後確率を計算する。すなわち、先に説明した「環境クラスタリングとＧＭＭ推定の同時最適化法」における式（９７）の計算を行なう。
【００３９】
次に、ガウスパラメータ更新部２１は、第１、第２、第３の確率計算部１８，１９，２０により計算された各確率および特徴抽出部１５により抽出された特徴からガウス分布のパラメータを計算し、その計算結果に基づきモデル格納部１６に格納されているガウス分布のパラメータを更新する。
【００４０】
すなわち、先に説明した「環境クラスタリングとＧＭＭ推定の同時最適化法」における式（７８）の計算を行ない、モデル格納部１６に格納されているガウス分布のパラメータ（平均、共分散行列）を更新する。
【００４１】
次に、重みパラメータ更新部２２は、第２、第３の確率計算部１９，２０により計算された各確率からモデル学習用の重みパラメータを計算し、その計算結果に基づきモデル格納部１６に格納されている重みパラメータを更新する。
【００４２】
すなわち、先に説明した「環境クラスタリングとＧＭＭ推定の同時最適化法」における式（８３）および式（８８）の計算を行ない、モデル格納部１６に格納されているモデル母集合３２に係るモデル学習用の重みパラメータを更新する。
【００４３】
なお、上記実施形態では、単語画像蓄積部１４に、ビデオコーディングシステム１３にて正解が教示された、認識できなかった単語画像を学習用の単語画像として蓄積する場合について説明したが、ビデオコーディングシステム１３に限らず、他の単語画像入力装置で入力された正解が教示された単語画像を学習用の単語画像として蓄積してもよい。さらに、認識できなかった単語画像に限らず、認識できた単語画像はすなわち正解が判明したものであるので、当該単語画像も学習用の単語画像として用いることができる。
【００４４】
また、上記実施形態では、１つの特徴抽出部１５で、単語画像蓄積部１４に蓄積された単語画像あるいは単語抽出部１２により抽出された単語画像からその特徴を抽出する場合について説明したが、単語画像蓄積部１４および単語抽出部１２に対しそれぞれ専用の特徴抽出部を設けてもよい。
【００４５】
さらに、上記実施形態では、第１の確率計算部１８にて各特徴を事後確率が最大となる状態に属するものとしたが、特定の状態に所属させず事後確率を重みとみなして以後の計算を行なってもよい。
【００４６】
以上説明したように上記実施形態によれば、１つのクラス内に全く異なる字体が混在している場合でも、1つの状態に対し複数個のガウス分布を割り当て可能とすることで、両隣の文字による文字変形等の環境を考慮して手書き単語の認識精度を著しく向上することが可能となる。
【００４７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４８】
１１…画像入力部（画像取込手段）、１２…単語抽出部（単語抽出手段）、１３…ビデオコーディングシステム（ＶＣＳ）、１４…単語画像蓄積部（単語画像蓄積手段）、１５…特徴抽出部（特徴抽出手段）、１６…モデル格納部（モデル格納手段）、１７…モデルマッチング部（モデルマッチング手段）、１８…第１の確率計算部（第１の確率計算手段）、１９…第２の確率（第２の確率計算手段）、２０…第３の確率計算部（第３の確率計算手段）、２１…ガウスパラメータ更新部（ガウスパラメータ更新手段）、２２…重みパラメータ更新部（重みパラメータ更新手段）、３１…文字モデル、３２…モデル母集合、３３１〜３３Ｌ…環境別文字モデル。
【図１】
0005524102.tif 000008
【図２】
0005524102.tif 000009
【図３】
0005524102.tif 000010
【図４】
0005524102.tif 000011
【図５】
0005524102.tif 000012
【図６】
0005524102.tif 000013
【図７】
0005524102.tif 000014
【図８】
0005524102.tif 000015
【図９】
0005524102.tif 000016