(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された２値画像パタ−ンに対して、予め作成済みの認識カテゴリ毎の各２値マスクパターンと照合して該２値画像パターンが属する認識カテゴリを決定する画像パターン同定・認識方法であって、
ｎ個の画素により構成されるパターン内の複数の所定位置において前記２値画像パターンＸの黒画素数Ａと該２値マスクパターンＭjk（jはカテゴリ数、kはマスクパターン数）の黒画素数Ｂjkをカウントするとき、前記２値画像パターンＸの画素値Ｘiと該２値マスクパターンの画素値ｍiが共に黒画素となる数Ｃjk（以下、第１の一致度）を算出する第1のステップと、
前記２値画像パターンＸの画素値Ｘiが黒画素で該２値マスクパターンの画素値ｍiが白画素となる数Ｄjk（以下、第１の不一致度）を算出する第２ステップと、
前記第１のステップで算出された前記第１の一致度と前記第２のステップで算出された前記第１の不一致度を前記パターンの画素数ｎから減算することにより、該複数の所定位置において前記２値画像パターンと前記２値マスクパターンが共に白画素となる数（以下、第２の一致度）を算出する第３ステップと、
前記のＢjkから前記第１のステップで算出された第１の一致度を減算することにより前記複数の所定位置において前記２値画像パターンが白画素となり前記２値マスクパターンが黒画素となる数（以下、第２の不一致度）を算出する第４のステップと、
該第１の一致度と該第２の一致度を乗算することにより第３の一致度を算出する第５のステップと、
該第１の不一致度と該第２の不一致度を乗算することにより第３の不一致度を算出する第６のステップと、
該第３の一致度から該第３の不一致度を減算した値を正規化することにより前記２値画像パターンと前記２値マスクパターンの類似度を求める第７のステップにより構成される第１の手順と、
前記第１の手順により算出された該類似度が最大の認識カテゴリに前記２値画像パターンは属すると認識する第２の手順と、
を有することを特徴とする画像パターン同定・認識方法。
【請求項２】
前記パターン内の複数の所定位置として該パターン内の位置すべてを用いることを特徴とする請求項１記載の画像パターン同定・認識方法。
【請求項３】
予め前記各認識カテゴリの前記各２値マスクパターン毎にしきい値を設定しておく手順を有し、前記第２の手順に変えて、
ただ一つの認識カテゴリに対してのみ、前記２値画像パターンとその認識カテゴリの２値マスクパターンとの前記第１の手順における前記類似度がその２値マスクパターンのしきい値以上となる場合に、
前記２値画像パターンはその認識カテゴリに同定する第３の手順を有することを特徴とする請求項１記載の画像パターン同定・認識方法。
【請求項４】
前記第３の手順によっては前記入力２値画像パターンがいずれの認識カテゴリにも属せず、かつ二つ以上の認識カテゴリに対して前記２値画像パターンとその認識カテゴリの２値マスクパターンとの前記第１の手順における前記類似度がその２値マスクパターンのしきい値以上となる場合に、前記入力２値画像パターンを棄却する第４の手順を有することを特徴とする請求項３記載の画像パターン同定・認識方法。
【請求項５】
前記入力２値画像パターンの黒部または白部の情報をもとに所定の類似度を用いて、反復学習により２値マスクパターンを新規作成、追加、または更新する第５の手順を有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像パターン同定・認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は入力パターンが白または黒で表わされる２値パターンの画像パターン同定・認識方法に関する。２値パターンの代表例である印刷漢字、手書き漢字、英数字、記号、数式、図形など多くの文字・図形カテゴリを対象とする場合には、かすれ、つぶれなどの雑音が加わった画像、縞模様などからなるデザイン処理を施した文字画像、さらには白抜き文字などを認識する文字認識方法に適用できる。また災害、医療などで用いる多項目の診断結果をもとに、システムで起きる複数の障害や病気のカテゴリを認識する方法にも適用できる。
【０００２】
【従来の技術】
従来、漢字ＯＣＲ（Ｏptical Ｃharacter Ｒeader）などの文字認識処理装置や図面認識装置では、文字や図形パターンから認識のための特徴をベクトルの形で抽出し、予め作成してある標準辞書内の各カテゴリの標準パターンベクトルとの間で類似度または相違度などの識別関数を求めて、もっとも類似した文字または図形カテゴリを認識結果とする方法が知られている。
従来の文字認識などの特徴ベクトルの要素には、文字線の方向や接続関係、位置関係などの文字線構造を反映した特徴量が広く用いられているが、特異なテキスチャで構成されているデザイン文字や、かすれ、つぶれ、文字背景雑音などが激しい画像に対して、これらの特徴量が大きく変動してしまい、十分な認識精度を得ることがほとんど不可能であった。
【０００３】
また、従来の文字認識で入力の白黒パターンを特徴ベクトルの要素とし、予め作成してある標準辞書内の各カテゴリの標準パターンベクトル（特徴ベクトルと同様に２値パターンで表現）との間で共に黒画素となる数をもとにした識別関数として、単純類似度が知られている。しかし、この方法では、特異なテキスチャで構成されているデザイン文字や文字背景雑音などが激しい画像に対して、標準パターンベクトルの黒画素数が多いカテゴリに誤認識してしまう問題があった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来のＯＣＲをはじめとする認識技術は、デザイン文字、かすれ、つぶれ、文字背景雑音、白ぬき文字混在などによって誤認識となる文字などを正しく認識できる手法が十分に確立していないという問題点があった。
本発明の目的は、デザイン文字やかすれ、つぶれなどの激しい文字変形、白ぬき文字が混在した文字列などに対処できる認識機能をもつ画像パターンの同定・認識方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために請求項１に記載の発明は、入力された２値画像パタ−ンに対して、予め作成済みの認識カテゴリ毎の各２値マスクパターンと照合して該２値画像パターンが属する認識カテゴリを決定する画像パターン同定・認識方法であって、
ｎ個の画素により構成されるパターン内の複数の所定位置において前記２値画像パターンＸの黒画素数Ａと該２値マスクパターンＭjk（jはカテゴリ数、kはマスクパターン数）の黒画素数Ｂjkをカウントするとき、前記２値画像パターンＸの画素値Ｘiと該２値マスクパターンの画素値ｍiが共に黒画素となる数Ｃjk（以下、第１の一致度）を算出する第1のステップと、
前記２値画像パターンＸの画素値Ｘiが黒画素で該２値マスクパターンの画素値ｍiが白画素となる数Ｄjk（以下、第１の不一致度）を算出する第２ステップと、
前記第１のステップで算出された前記第１の一致度と前記第２のステップで算出された前記第１の不一致度を前記パターンの画素数ｎから減算することにより、該複数の所定位置において前記２値画像パターンと前記２値マスクパターンが共に白画素となる数（以下、第２の一致度）を算出する第３ステップと、
前記のＢjkから前記第１のステップで算出された第１の一致度を減算することにより前記複数の所定位置において前記２値画像パターンが白画素となり前記２値マスクパターンが黒画素となる数（以下、第２の不一致度）を算出する第４のステップと、
該第１の一致度と該第２の一致度を乗算することにより第３の一致度を算出する第５のステップと、
該第１の不一致度と該第２の不一致度を乗算することにより第３の不一致度を算出する第６のステップと、
該第３の一致度から該第３の不一致度を減算した値を正規化することにより前記２値画像パターンと前記２値マスクパターンの類似度を求める第７のステップにより構成される第１の手順と、
前記第１の手順により算出された該類似度が最大の認識カテゴリに前記２値画像パターンは属すると認識する第２の手順と、
を有することを特徴とする。
【０００６】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１記載の画像パターン同定・認識方法において、前記パターン内の複数の所定位置として該パターン内の位置すべてを用いることを特徴とする。
【０００７】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１記載の画像パターン同定・認識方法において、予め前記各認識カテゴリの前記各２値マスクパターン毎にしきい値を設定しておく手順を有し、前記第２の手順に変えて、
ただ一つの認識カテゴリに対してのみ、前記２値画像パターンとその認識カテゴリの２値マスクパターンとの前記第１の手順における前記類似度がその２値マスクパターンのしきい値以上となる場合に、
前記２値画像パターンはその認識カテゴリに同定する第３の手順を有することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項４に記載の発明は、請求項３記載の画像パターン同定・認識方法において、前記第３の手順によっては前記入力２値画像パターンがいずれの認識カテゴリにも属せず、かつ二つ以上の認識カテゴリに対して前記２値画像パターンとその認識カテゴリの２値マスクパターンとの前記第１の手順における前記類似度がその２値マスクパターンのしきい値以上となる場合に、前記入力２値画像パターンを棄却する第４の手順を有することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像パターン同定・認識方法において、前記入力２値画像パターンの黒部または白部の情報をもとに所定の類似度を用いて、反復学習により２値マスクパターンを新規作成、追加、または更新する第５の手順を有することを特徴とする。
【００１０】
【作用】
上記構成によれば、入力された２値画像パターンと、予め作成済みの認識カテゴリ毎の各２値マスクパターンを照合して、該２値画像パターンが属する認識カテゴリを効率よく同定、認識または棄却することができる。
また、入力画像パターンの情報をもとに、反復学習によって２値マスクパターンを新規作成、追加、または更新することができる。
【００１１】
【実施例】
以下、本発明の一実施例について図面により説明する。
図１は本発明の方法を適用する画像パターン同定・認識処理装置の構成例を示すブロック図で、１は２値画像パターン記憶回路、２は正規化処理回路、３は２値マスクパターン記憶回路、４は同定・認識判定回路、５は２値マスクパターン作成回路、６は画像入出力装置である。
２値画像パターン記憶回路１は、同定または認識する文字や図形の２値画像パターンを記憶している。該２値画像パターンはｎ画素からなり、例えば白画素は“０”、黒画素は“１”である。
【００１２】
正規化処理回路２は、２値画像パターン記憶回路１から取り出されたｎ画素からなる２値画像パターンを入力し、例えば、従来から知られている重心と２次モーメントを用いて位置および大きさの正規化処理を行う。
２値マスクパターン記憶回路３は、入力画像パターンの同定および認識判定に用いる各カテゴリの２値マスクパターンを、あらかじめ各カテゴリ毎に一つあるいは複数（一般には複数）記憶している。
【００１３】
同定・認識判定回路４は、正規化処理回路２からｎ画素の２値画像パターンを入力し、２値マスクパターン記憶回路３の各カテゴリの２値マスクパターンと照合して、例えば、入力画像パターンの黒部（または白部）が特定のカテゴリの２値マスクパターンの黒部（または白部）に含まれ、かつ、その２値マスクパターン黒部（または白部）と他のカテゴリの２値マスクパターン黒部（または白部）との重複部分だけに含まれていなければ、その特定のカテゴリであると同定、認識し、入力画像パターンの黒部（または白部）がその重複部分だけに含まれている場合は棄却し、それ以外の場合は入力画像パターンの白部または黒部の情報をもとに、公知の類似度等の識別関数または白ぬき文字などを高精度に認識する識別関数による認識または棄却を行い、認識結果を出力する。
【００１４】
２値マスクパターン作成回路５は、画像入出力装置６から出力される画像情報および正規化処理回路２から追加・更新または新規作成カテゴリの正規化された２値画像パターンを入力し、２値マスクパターンを作成する。該２値マスクパターン作成回路５で作成された２値マスクパターンが、２値マスクパターン記憶回路３に新規に登録、あるいは、該２値マスクパターン記憶回路３の内容に追加・更新される。
【００１５】
画像入出力装置６は、同定・認識判定回路４から出力される文字または図形カテゴリ番号、識別関数値、２値画像パターンなどの分類結果の情報を入力し、該情報を表示し、また、例えば、キーボードやマウスなどによって画像情報を入力し、表示する。さらに、該画像入出力装置６は２値マスクパターン作成回路５に２値マスクパターンの新規作成または更新に必要となる情報を送出する。
【００１６】
初めに、図１を参照して、入力画像パターンの同定および認識処理について説明する。
２値画像パターン記憶回路１から同定・認識対象文字の２値画像パターンが読み出され、正規化処理回路２において該文字画像パターンに対して位置および大きさの正規化が行われた後、同定・認識判定回路４に入力される。
ここで、正規化処理回路２で正規化された文字画像パターンを正規化文字パターンＸと呼ぶことにする。正規化文字パターンＸは、Ｘ＝（ｘ1，ｘ2，…，ｘi，…ｘn）なるｎ個の要素をもつベクトルで表現でき、各要素ｘiは画像位置ｉ（＝１，２，…，ｎ）の画素値（例えばｘi＝“０”を白点、ｘi＝“１”を黒点とする）を表す。
【００１７】
同定・認識判定回路４は、正規化文字パターンＸに対して、２値マスクパターン記憶回路３の第ｊ文字カテゴリ（ｊ＝１，２，…，Ｊ）のｋ番目（ｋ＝１，２，…，Ｋj)の２値マスクパターンＭjkと照合する。ＭjkはＭjk＝（ｍ1，ｍ2，…ｍi，…，ｍn）jkで表すと、各ｍiは２値をとり、例えばｍi＝“０”ならば白点、ｍi＝“１”なら黒点を表す。
【００１８】
照合の例として、正規化文字パターンＸと２値マスクパターンＭjkとを照合する場合を説明する。図２に、処理フローチャートの一例を示す。
はじめに、正規化文字パターンＸの要素ｘiと２値マスクパターンＭjkの要素ｍiとの間で、
（ａ）ｘi＝“１”となる個数Ａと、
（ｂ）ｍi＝“１”となる個数Ｂjkと、
（ｃ）ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数Ｃjkと、
（ｄ）ｘi＝“１”かつｍi＝“０”となる個数Ｄjkと、
を計数する（ステップ１０１）。
【００１９】
次に、以下に示す条件（１）から条件（３）まで、順に判定処理を行い、同定、棄却、認識を判定する（ステップ１０２）。
条件（１）：
もし、Ｃjk≦ＢjkかつＡ＝Ｃjkを満たす文字カテゴリｊがただ１個のカテゴリしか存在しない場合、入力文字は文字カテゴリｊに同定できたと判定する（ステップ１１０）。
条件（２）：
もし、Ｃjk≦ＢjkかつＡ＝Ｃjkを満たす文字カテゴリｊが２個以上存在する場合、入力文字は棄却と判定する（ステップ１２０）。
条件（３）：
条件（１）、条件（２）を満す文字カテゴリが１個もない場合は、正規化文字パターンＸと２値マスクパターンＭjkとの間で、背景雑音の激しい文字や白抜き文字を認識する識別関数あるいは公知の識別関数を用いて認識処理を行い（ステップ１０３）、認識または棄却を判定する（ステップ１０４）。そして、認識された場合、その文字カテゴリを候補カテゴリとする（ステップ１３０）。
【００２０】
ここで、条件（３）の場合の認識処理（ステップ１０３）の一実施例として、識別関数に本発明による新しい類似度ＳH（Ｘ，Ｍjk）を用いる場合について説明する。即ち、正規化文字パターンＸの黒画素数Ａに対して、次式で表す類似度ＳH（Ｘ，Ｍjk）を計算する。
【００２１】
【数１】
0003657565.tif 000002
【００２２】
認識の判定結果としては、最大の類似度をもつ文字カテゴリｊを第１位に認識した文字カテゴリとして出力する。
この場合、類似度ＳH（Ｘ，Ｍjk）は文字線の方向や接続関係などの文字線構造に関する特徴量を抽出しなくてすむため、特徴抽出の処理が簡易になり、しかも、かすれ、つぶれ、文字背景の雑音などによって、これらの文字線構造が変形しても認識性能に影響を受けにくい特長を持っている。
なお、条件（３）の場合の認識処理では、上記類似度ＳH（Ｘ，Ｍjk）の絶対値｜ＳH（Ｘ，Ｍjk）｜を識別関数に用いてもよい。
【００２３】
次に、同定・認識・棄却判定処理の具体的な処理を図３を参照して説明する。図３は、ｎ＝１６（画素）、２文字カテゴリ（ｊ＝１，２）、Ｋ1＝１，Ｋ2＝２の場合の正規化文字パターンＸと２値マスクパターンＭjkとの例を示したものである。１１は２値マスクパターンＭ11（第１文字カテゴリの第１番目の２値マスクパターン）で、ｍｉ＝“１”となる個数Ｂ11＝８である。１２は２値マスクパターンＭ21（第２文字カテゴリの第１番目の２値マスクパターン）で、ｍi＝“１”となる個数Ｂ21＝７である。
１３は２値マスクパターンＭ22（第２文字カテゴリの第２番目の２値マスクパターン）で、ｍi＝“１”となる個数Ｂ22＝８である。２１〜２６は正規化文字パターンＸの６つのパターン例である。
なお、正規化文字パターン２５は正規化文字パターン２４の正規化文字パターンを白黒反転した白抜き文字パターンを示したものである。
【００２４】
初めに、正規化文字パターン２１の正規化文字パターンＸと２値マスクパターン１１〜１３の各２値マスクパターンＭjkとを照合する場合を説明する。ｘi＝“１”となる個数Ａ＝５で、ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数はそれぞれＣ11＝５，Ｃ21＝４，Ｃ22＝３となり、２値マスクパターン１１の２値マスクパターンＭ11だけが、条件（１）を満たすため、正規化文字パターン２１の正規化文字パターンＸは、第１文字カテゴリに同定される。
【００２５】
次に、正規化文字パターン２２の正規化文字パターンＸの場合は、Ａ＝６で、ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数はそれぞれＣ11＝５，Ｃ21＝６，Ｃ22＝５となり、２値マスクパターンＭ21だけが、条件（１）を満たすため、正規化文字パターン２２の正規化文字パターンＸは、第２文字カテゴリに同定される。
【００２６】
次に、正規化文字パターン２３の正規化文字パターンＸの場合は、Ａ＝４で、ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数はそれぞれＣ11＝４，Ｃ21＝４，Ｃ22＝３となり、２値マスクパターン１１の２値マスクパターンＭ11と２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が、条件（２）を満たすため、正規化文字パターン２３の正規化文字パターンＸは、棄却される。
【００２７】
また、正規化文字パターン２４の正規化文字パターンＸの場合は、Ａ＝７で、ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数はそれぞれＣ11＝５，Ｃ21＝６，Ｃ22＝６となり、２値マスクパターン１１〜１３のいずれの２値マスクパターンも、条件（１）および（２）を満たさないため、条件（３）の識別関数が実行される。
【００２８】
この場合、正規化文字パターン２４の正規化文字パターンＸと２値マスクパターン１１〜１３の各２値マスクパターンＭjkとの類似度ＳHは、
【００２９】
【数２】
0003657565.tif 000003
【００３０】
となり、２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が最も類似度が高くなり、第２文字カテゴリが第１位の認識結果となる。
【００３１】
最後に、正規化パターン２５の正規化パターンＸ、すなわち正規化文字パターン２４を白黒反転した白ぬき文字パターンの場合は、Ａ＝９で、ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数は、それぞれＣ11＝３，Ｃ21＝１，Ｃ22＝２となり、２値マスクパターン１１〜１３のいずれの２値マスクパターンＭjkも条件（１）および（２）を満たさないため、条件（３）の識別関数が実行される。
ここで、識別関数として、上記の類似度ＳH（Ｘ，Ｍjk）に代えて、その絶対値｜ＳH（Ｘ，Ｍjk）｜を用いた場合、正規化文字パターン２５の正規化文字パターンＸと２値マスクパターン１１〜１３の各２値マスクパターンＭjkとの類似度｜ＳH｜は、
【００３２】
【数３】
0003657565.tif 000004
【００３３】
となり、２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が最も類似度が高くなり、正規化文字パターン２４の白黒反転パターンである正規化文字パターン２５に対しても、同様に第２文字カテゴリが第１位の認識結果となる。
【００３４】
次に、上述した条件（３）の認識処理（ステップ１０３）の他の実施例を説明する。次の実施例では、条件（３）の場合の認識処理における識別関数として、下式に示す本発明による他の新規な類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）を用いる。
【００３５】
【数４】
0003657565.tif 000005
【００３６】
この新規の類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）の分子の項は、入力と２値マスクパターンで、 ｘi＝“１”かつｍi＝“１”となる個数Ｃjkとｘi＝“０”かつｍi＝“０”となる個数（ｎ−Ｂjk−Ｄjk）との積から、ｘi＝“０”かつｍi＝“１”となる個数（Ｂjk−Ｃjk）とｘi＝“１”かつｍi＝“０”となる個数Ｄjkとの積を差し引いた値から、
Ｃjk（ｎ−Ｂjk−Ｄjk）−（Ｂjk−Ｃjk）・Ｄjk＝ｎ・Ｃjk−Ａ・Ｂjk
と導いたものである。
図３に示す正規化文字パターン２４の正規化文字パターンＸと各２値マスクパターン１１〜１３の各２値マスクパターンＭjkとの類似度Ｓcは、
【００３７】
【数５】
0003657565.tif 000006
【００３８】
となり、類似度ＳH（Ｘ，Ｍjk）を用いた場合と同様に、２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が最も類似度が高くなり、第２文字カテゴリが第１位の認識結果となる。
【００３９】
また、正規化文字パターン２４を白黒反転した白抜き文字パターンである正規化文字パターン２５の正規化文字パターンＸの場合に、条件（３）の識別関数の実行において、識別関数として類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）の絶対値｜Ｓc（Ｘ，Ｍjk）｜を用いたとき、正規化文字パターン２５と各２値マスクパターン１１〜１３との類似度｜Ｓc｜は、
【００４０】
【数６】
0003657565.tif 000007
【００４１】
となり、２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が最も類似度が高くなり、正規化文字パターン２４の場合と同様に、正規化文字パターン２５に対しても、第２文字カテゴリが第１位の認識結果となる。
【００４２】
次に、同定・棄却判定処理の他の方法を説明する。この方法では、上記の条件（１）〜（３）の判定において、識別関数に前述した新規の類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）を用い処理を行う。
なお、以下の説明では、上記の条件（１）〜（３）に対応する条件を、それぞれ条件（１ａ）〜（３ａ）とする。
【００４３】
この同定・認識・棄却判定処理では、正規化文字パターンＸの要素ｘiと２値マスクパターンＭjkの要素ｍiとの間で、前記のＡ、Ｂjk、Ｃjkを計数し（ステップ１０１参照）、類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）を計算し、予め２値マスクパターン記憶回路３に格納された各２値マスクパターンの同定しきい値ｔjkを用いて、以下に示す条件（１ａ）〜（３ａ）の処理を順次行う（ステップ１０２参照）。
なお、２値マスクパターンの同定しきい値ｔjkの設定方法の詳細については、後述する。
【００４４】
条件（１ａ）：
Ｓc（Ｘ，Ｍjk）≧ｔjkを満たす文字カテゴリｊがただ１個のカテゴリしか存在しない場合、入力文字は文字カテゴリｊに同定できたと判定する（ステップ１１０参照）。
【００４５】
条件（２ａ）：
Ｓc（Ｘ，Ｍjk）≧ｔjkを満たす文字カテゴリｊが２個以上存在する場合、入力文字は棄却と判定する（ステップ１２０参照）。
【００４６】
条件（３ａ）：
条件（１ａ）または条件（２ａ）を満す文字カテゴリが１個もない場合は、正規化文字パターンＸと２値マスクパターンＭjkとの間で、類似度Ｓcを識別関数として用いて認識処理を行い（ステップ１０３参照）、類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）≧ｕjkを満たす文字カテゴリｊが存在する場合は、最も類似度が高い、２値マスクパターンＭjkの文字カテゴリを第１位の認識結果として出力する（ステップ１３０参照）。
他方、類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）≧ｕjkを満たす文字カテゴリｊが存在しない場合、すなわち、すべての２値マスクパターンＭjkについて類似度Ｓc（Ｘ，Ｍjk）＜ｕjkとなる場合は、認識棄却と判定する（ステップ１２０参照）。
なお、変数ｕjkは、各２値マスクパターンＭjkについて、予め設定してある棄却判定のためのしきい値であり、同定しきい値ｔjkよりもさらに小さい値（ｕjk＜ｔjk）に設定されている。
【００４７】
ここで、同定、棄却判定処理の具体的な処理を再び図３を参照して説明する。初めに、正規化文字パターン２２の正規化文字パターンＸと２値マスクパターン１１〜１３の各２値マスクパターンＭjkと照合する場合を説明する。正規化文字パターン２２と各２値マスクパターン１１〜１３との類似度Ｓcは
【００４８】
【数７】
0003657565.tif 000008
【００４９】
となり、２値マスクパターンＭ21だけが条件（１ａ）を満たすため、正規化文字パターン２２の正規化文字パターンＸは第２文字カテゴリに同定される。
次に、正規化文字パターン２６の場合は、２値マスクパターン１１〜１３の各２値マスクパターンとの類似度Ｓcは、
【００５０】
【数８】
0003657565.tif 000009
【００５１】
となり、２値マスクパターン１１の２値マスクパターンＭ11と２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が条件（２ａ）を満たすため、２６の正規化文字パターンＸは棄却される。
また、正規化文字パターン２３の場合は、各２値マスクパターン１１〜１３との類似度Ｓcは、
【００５２】
【数９】
0003657565.tif 000010
【００５３】
となり、２値マスクパターン１１〜１３のいずれの２値マスクパターンも条件（１ａ）及び条件（２ａ）を満たさないため、条件（３ａ）の類似度Ｓcの識別関数が実行される。条件（３ａ）では、２値マスクパターン１２の２値マスクパターンＭ21が最も類似度が高いので、第２文字カテゴリが第１位の認識結果となる。
【００５４】
次に、誤認識した文字や未学習の文字等から２値マスクパターンを新規に作成し、２値マスクパターン記憶回路３の内容を追加・更新する処理について、二、三の実施例を説明する。
【００５５】
＜実施例１＞
これは、入力画像パターンの黒部または白部の情報をもとに、公知の識別関数として次式に示す類似度Ｓを用いて、反復学習により２値マスクパターンを作成する例である。
【００５６】
【数１０】
0003657565.tif 000011
【００５７】
まず、画像入出力装置６から、追加・更新または新規に作成（ここでは追加とする）すべき文字カテゴリ（第ｊ文字カテゴリとする）に関する情報が２値マスクパターン作成回路５に入力される。２値マスクパターン作成回路５は、追加すべき入力画像に対して、正規化処理回路２から得られる、学習すべき第ｊ文字カテゴリに属するＮ個の入力画像パターン（正規化文字パターン）Ｘ1，Ｘ2，…，ＸNについて、以下のステップで新しい２値マスクパターンＭj(k+1)を作成する。
【００５８】
（ステップ１）
Ｎ個の入力画像パターンＸ1，Ｘ2，…，ＸNについて、ｘi＝“１”となる個数Ａの合計ＡTと画素位置ｉでｘi＝“１”となる入力画像パターンＸの合計個数Ａiを計数する。  Ａiを大きい順に並べ替え、その列をＡ’1，Ａ’2，…，Ａ’l，…，Ａ’nとおくと、予め設定したしきい値ａ（０＜ａ＜１）に対して
【００５９】
【数１１】
0003657565.tif 000012
【００６０】
を満すＬを求める。ただし、Ｎが小さい場合、たとえばＮ＝１の場合はａ＝１とする。
【００６１】
（ステップ２）
ｌ＝１，２，…，Ｌの各順位に対応する画像位置ｉについて、２値マスクパターンＭj(k+1)の要素をｍi＝“１”とし、それ以外の画像位置ｉをｍi＝“０”に設定する。
【００６２】
（ステップ３）
Ｎ個の入力画像パターンＸ1，Ｘ2，…，ＸNの各画像Ｘtとステップ２で作成した２値マスクパターンＭj(k+1)との間で類似度Ｓ（Ｘt，Ｍj(k+1)）を計算し、最大類似度となる画像Ｘtを求め、その画像Ｘtを新しい２値マスクパターンＭj(k+1)に置き換える。
【００６３】
（ステップ４）
再度、Ｎ個の入力画像Ｘ1，Ｘ2，…，ＸNについて、各画像Ｘlと、すでに２値マスクパターン記憶回路３に記憶されているすべての２値マスクパターンＭjkおよびステップ３で作成した２値マスクパターンＭj(k+1)との間で類似度Ｓを計算し、認識する。
もし、Ｎ個の画像すべてが第ｊ文字カテゴリに認識されればステップ６へ、さもなければステップ５へいく。
【００６４】
（ステップ５）
第ｊ文字カテゴリに正しく認識されたＭ（＜Ｎ）個の画像について、ステップ１およびステップ２と同様の手順で２値マスクパターンＭj(k+1)を作成し、２値マスクパターン記憶回路３に記憶する。
残りの（Ｎ−Ｍ）個の画像については、ｋ＝ｋ＋１、Ｎ＝Ｎ−Ｍとしてステップ１へもどる。
【００６５】
（ステップ６）
ステップ１およびステップ２と同様の手順で２値マスクパターンＭj(k+1)を作成し、２値マスクパターン記憶回路３に記憶して終了とする。
【００６６】
＜実施例２＞
これは、入力画像パターン（サンプルパターン）の黒部または白部の情報をもとに、類似度ＳHを用いて、反復学習により新規に各文字カテゴリの２値マスクパターンおよび同定しきい値を作成する例である。
【００６７】
まず、画像入出力装置６から、新規に作成すべき文字カテゴリ（第ｊ文字カテゴリとする）に関する情報が２値マスクパターン作成回路５に入力される。２値マスクパターン作成回路５は入力画像に対して、正規化処理回路２から得られる、新規に作成すべき文字カテゴリｊ＝１，２，…，Ｊの各文字カテゴリについて、以下のステップでＫj個の２値マスクパターンＭj1，Ｍj2，…，Ｍjk，…，Ｍjkjを作成する。
【００６８】
（ステップ１ａ）
新規に作成すべき第ｊ文字カテゴリの２値マスクパターンの個数をＫj＝１とする。
第ｊ文字カテゴリに属するＮj個の入力画像パターン（正規化文字パターン）Ｘ1，Ｘ2，…ＸNjについて、ｘi＝“１”となる個数ＡTと画素位置ｉでｘi＝“１”となる個数Ａiを計数する。そして、画素位置ｉのｘi＝“１”となる個数の割合Ａi／Ｎjと全画素のｘi＝“１”となる個数の割合ＡT／（ｎＮj）を次式のように比べて、２値マスクパターンＭj1を作成する。
もし、Ａi／Ｎj≧ＡT／（ｎＮj）ならば、
Ｍj1の要素をｍi＝“１”に設定
さもなければ、
Ｍj1の要素をｍi＝“０”に設定
また、入力画像パターン（正規化文字パターン）Ｘ1，Ｘ2，…，ＸNjに対して２値マスクパターンＭj1の作成に用いたパターンとしてラベルｊ１を割り当てる。
新規に作成すべき文字カテゴリすべてについて、上記処理を行う。
【００６９】
（ステップ２ａ）
新規に作成すべき全入力画像パターンＸtについて、全文字カテゴリの全２値マスクパターンＭjkとの間で類似度ＳH（Ｘt，Ｍjk）を計算し、最大類似度をもつＭlhを求める。いま、すでに入力画像パターンＸtにラベルｊｋが割り当てられているとする。
もし、ｌ＝ｊならば、Ｘtは第ｊ文字カテゴリに正しく認識できたと判定して、新たにラベルｊｈを割り当てる。さもなければ、Ｘtは誤認識したと判定して、新たにラベルｊｅを割り当てる。
この処理終了後に、もし、全入力画像パターンＸtについて、誤認識したと判定するＸtがなければ、ステップ４ａへ進む。さもなければ、ステップ３ａへ進む。
【００７０】
（ステップ３ａ）
新規に作成すべき第ｊ文字カテゴリについてｈ＝１とおく。
ラベルｊｋが割り当てられているすべての入力画像パターンについて、もし、入力画像パターンが１つ以上存在すれば、ステップ１ａと同様の手順で新しい２値マスクパターンＭjhを作成し、ｈ＝ｈ＋１とおく。
第ｊ文字カテゴリのＫj個のラベルすべてについて、この判定処理を行う。
次に、もし、ラベルｊｅを割り当てられている入力画像パターンが１つ以上存在するならば、それらの入力画像パターンＸtすべてについて、ステップ１ａと同様の手順で、一時的な２値マスクパターンＭjeを作成し、すべてのＸtとＭjeとの間で類似度ＳH（Ｘt，Ｍje）を計算し、最大類似度をもつ入力画像パターンＸSを新規の２値マスクパターンＭjhとし、ｈ＝ｈ＋１とおく。
第ｊ文字カテゴリについて新しい２値マスクパターンの個数をＫj＝ｈとおく。
新規に作成すべきすべての文字カテゴリについて、この処理を繰り返し、新しい２値マスクパターンを２値マスクパターン記憶回路３に記憶する。そして、ステップ２ａへ戻る。
【００７１】
（ステップ４ａ）
各２値マスクパターンＭjkと第ｊ文字カテゴリ以外の全入力画像パターンＸtとの間で、類似度ＳH（Ｘt，Ｍjk）を計算し、各２値マスクパターンＭjkについての最大類似度ｔjkを求め、この最大類似度を２値マスクパターンＭjkの同定しきい値ｔjkに割り当て、これを２値マスクパターン記憶回路３に記憶する。全２値マスクパターンについて、これらの処理が終われば終了する。
【００７２】
＜実施例３＞
これは、類似度ＳHを用いることは実施例２と同様であるが、誤認識した文字や未学習文字の画像パターンを用いて２値マスクパターンおよび同定しきい値を更新する例である。
まず、画像入出力装置６から、更新すべき文字カテゴリ（第ｊ文字カテゴリとする）に関する情報が２値マスクパターン作成回路５に入力される。２値マスクパターン作成回路５は入力画像に対して、正規化処理回路２から得られる、更新すべき文字カテゴリｊ＝１，２，…，Ｊの各文字カテゴリについて、以下のステップで２値マスクパターンを更新する。
【００７３】
（ステップ１ｂ）
更新前の第ｊ文字カテゴリの２値マスクパターンの個数をＫjとする。
更新すべき全入力画像パターンＸtについて、全文字カテゴリの全２値マスクパターンＭjk（ｊ＝１，２…，Ｊ）（ｋ＝１，２…，Ｋj）との間で類似度ＳH（Ｘt，Ｍjk）を計算し、最大類似度をもつＭlhを求める。いま、入力画像パターンＸtが第ｊ文字カテゴリに属するとする。
もし、ｌ≠ｊならば、Ｘtは誤認識したと判定して、新たにラベルｊｅを割り当てる。
更新すべき全文字カテゴリについて、この処理終了後に、もし、全入力画像パターンＸtについて、誤認識したと判定するＸtがなければ、ステップ３ｂへ進む。さもなければ、ステップ２ｂへ進む。
【００７４】
（ステップ２ｂ）
ラベルｊｅが割り当てられた入力画像パターンＸtすべてについて、実施例２のステップ１ａと同様の手順で、一時的な２値マスクパターンＭjeを作成し、すべてのＸtとＭjeとの間で類似度ＳH（Ｘt，Ｍje）を計算し、最大類似度をもつ入力画像パターンＸsを追加すべき２値マスクパターンＭj(Kj+1)として２値マスクパターン記憶回路３に記憶する。また、Ｋj＝Ｋj＋１とおき、ステップ１ｂへ戻る。
【００７５】
（ステップ３ｂ）
各２値マスクパターンＭjkと第ｊ文字カテゴリ以外の全入力画像パターンＸtがあれば、そのＸtとの間で類似度ＳH（Ｘt，Ｍjk）を計算し、各２値マスクパターンＭjkについての最大類似度ｔ’jkを求め、この最大類似度がすべて２値マスクパターン記憶回路３に記憶されている同定しきい値ｔjk（新規に作成される場合はｔjk＝−ｎ）よりも大きい場合は、２値マスクパターンＭjkの同定しきい値ｔjk＝ｔ'jkに更新し、新しい値を２値マスクパターン記憶回路３に記憶する。全２値マスクパターンについて、これらの処理が終われば終了する。
【００７６】
ここで、第２および第３の実施例では、識別関数に類似度ＳHを用いた場合を述べたが、識別関数として、類似度ＳHの絶対値を用いることも可能である。
【００７７】
また、２値マスクパターンを作成する方法としては、これ以外にも公知の統計的推論による方法（たとえば「統計学」鈴木哲夫著（朝倉書店）や「Ｐattern classification and scence analysis」 Ｒ．Ｏ．Ｄuda and Ｐ．Ｅ．Ｈart著（Ｊohn Ｗiley &Ｓons Ｉns.））による方法を用いることも可能である。
また、第１の実施例においても、どの文字カテゴリにも含まれない画像パターンがあった場合にも、その画像パターンを用いて新たな文字カテゴリの２値マスクパターンを作成することが可能である。
【００７８】
さらに、以上の説明では文字を中心に示したが、図形などの一般の２値画像についても同様に処理可能である。
一例として、医療などで用いる多項目の診断結果をもとに、病気のカテゴリを認識する方法に適用する場合を、以下、簡単に説明する。
例えば、複数の診断項目の結果を、図３に示すような２値画像パターンとしてチェックシート上に表し（例えば、血圧の項目であれば、血圧が高ければ“１”、低ければ“０”としてその項目に該当する位置に“黒”または“白”で表す。）、このチェックシート上のパターンを２値画像パターンとして入力し、各病名のカテゴリの典型的な診断データに基づいて、予め記憶させておいた２値マスクパターンとの照合をとり、病名のカテゴリを認識する。このように、認識対象を２値画像化した後、上記の実施例のようにして認識することによって、病名のカテゴリの認識性能を向上させることができる。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したようにこの発明によれば、入力画像パターンと標準辞書に予め記憶してある２値マスクパターンとを比較して入力画像を同定・棄却または認識することにより、ＯＣＲの利用者が誤認識やリジェクトパターンを逐次、目視により再検査し修正していく作業において、同定された画像については再検査する必要が不要となり、仕事の負担が軽減される利点がある。
また、従来の文字認識法では、認識特徴の１要素が深さｎ（ｎ＞１）ビットで記憶する場合が多いが、本発明では２値マスクパターンの各要素は１ビットで表現できるので、記憶容量が１／ｎに削減できる。さらに、公知の画像符号化法を併用することで、２値マスクパターンの記憶容量を更に削減でき、処理効率が高く、辞書容量がコンパクトですむという利点を持つ。
【００８０】
また、本発明によれば、文字線の方向や接続関係などの文字線構造に関する特徴量を抽出しなくてすむため、特徴抽出の処理が簡易になり、しかも、かすれ、つぶれ、文字背景の雑音などによって、これらの文字構造が変形しても認識性能に影響を受けにくい利点がある。かすれ、つぶれ、文字背景の雑音だけでなく、文字部を黒点、背景を白点として構成される画像パターンから作成した２値マスクパターンを用いても、文字部が白点、背景が黒点として構成される、いわゆる白抜き文字についてのかすれ、つぶれ、文字背景の雑音などに対しても高い認識性能をもつ利点ある。
【００８１】
さらに、本発明によれば入力画像パターンと標準辞書に予め記憶してある２値マスクパターンとを比較して入力画像を同定・棄却または認識することにより、ＯＣＲの利用者が誤認識やリジェクトパターンを逐次、目視により再検査し修正していく作業において、認識された画像については再検査する必要が不要となり、仕事の負担が軽減される利点もある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明による画像パターンの同定・認識処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】  本発明による同定・棄却・認識の判定処理の一例のフローチャートである。
【図３】  同定・棄却・認識の具体的判定処理を説明するためのパターン例を示す図である。
【符号の説明】
１  ２値画像パターン記憶回路
２  正規化処理回路
３  ２値マスクパターン記憶回路
４  認識判定回路
５  ２値マスクパターン作成回路
６  画像入出力装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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