(57)【要約】【課題】大局的特徴を含む特徴を用いた場合でも、ＤＰマッチング等の時系列方向への変動を許容する認識手法を適用可能とする。【解決手段】特徴抽出部２２は、時系列データの学習データの各々から、２時刻間の値で定義される学習特徴を複数抽出し、特徴選択部２４は、複数の学習特徴から、時刻順の整合性を保持するように複数の学習特徴を選択し、選択した学習特徴の列である選択特徴列と学習データが属するクラスとを対応付けて選択特徴列格納部３０に格納する。特徴抽出部４２は、認識対象データから複数の対象特徴を抽出し、認識処理部４４は、選択特徴列と対象特徴とを用いて、時系列方向への変動を許容する認識処理により、認識対象データが表す対象を認識する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が既知の複数の学習データの各々から、２時刻間の値で定義される複数の学習特徴を抽出する特徴抽出手段と、
各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が未知の認識対象データが表す対象を、時系列方向への変動を許容する認識処理で認識する際に用いるために、前記特徴抽出手段で抽出された複数の学習特徴から、時刻順の整合性を保持するように複数の学習特徴を選択する特徴選択手段と、
を含む認識装置。
【請求項２】
前記特徴選択手段は、学習特徴の各々を定義する２時刻の各々が単調増加または単調減少するように複数の学習特徴を選択する請求項１記載の認識装置。
【請求項３】
前記特徴選択手段は、学習特徴を順次選択する際に、現在選択している学習特徴を定義する２時刻の一方を増加または減少させた学習特徴、及び他方を増加または減少させた学習特徴のうち、前記対象の認識に対する有効性が高い方を次の特徴として選択する請求項２記載の認識装置。
【請求項４】
前記特徴選択手段は、前記有効性を示す指標として、前記対象の種類を各クラスに分類した場合における前記学習特徴毎のクラス内分散とクラス間分散との比を用いる請求項３記載の認識装置。
【請求項５】
前記特徴抽出手段は、前記認識対象データから、２時刻間の値で定義される複数の対象特徴を抽出し、
前記特徴選択手段により選択された複数の学習特徴と前記複数の対象特徴とを用い、前記時系列方向への変動を許容する認識処理により、前記認識対象データが表す対象を認識する認識処理手段
を含む請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の認識装置。
【請求項６】
特徴抽出手段と、特徴選択手段とを含む認識装置における認識方法であって、
前記特徴抽出手段は、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が既知の複数の学習データの各々から、２時刻間の値で定義される複数の学習特徴を抽出し、
前記特徴選択手段は、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が未知の認識対象データが表す対象を、時系列方向への変動を許容する認識処理で認識する際に用いるために、前記特徴抽出手段で抽出された複数の学習特徴から、時刻順の整合性を保持するように複数の学習特徴を選択する
認識方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の認識装置を構成する各手段として機能させるための認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識装置、方法、及びプログラムに係り、特に、時系列データにより表される対象を認識する認識装置、方法、及びプログラム関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、オンライン手書き文字認識やジェスチャー認識など、時系列データが表す文字やジェスチャーなどの対象を認識することが行われている。時系列データの認識における代表的な手法として、例えば、標準パターン及び入力パターン共に全ての文字ストロークや動作の軌跡を時刻順どおりに結合して表現した時系列パターンを生成し、これらのオンライン文字における筆点座標系列やジェスチャーにおける各サンプリング時での動作の特徴点間でＤＰマッチング（Dynamic Programming（動的計画法）によるマッチング）を行うことにより認識する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、ＤＰマッチングに用いる特徴として、各サンプリング時の特徴点の座標だけではなく、隣接したサンプリング時間の特徴点間の差分としての相対座標値として定義される局所方向を用いる手法もある。
【０００４】
さらに、相対座標値として、隣接したサンプリング時間だけでなく、更に離れたサンプリング時間での特徴点間の差分としての相対座標値を含む大局的特徴を用いる手法も提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】佐藤幸男、足立秀綱、「走り書き文字のオンライン認識」電子情報通信学会論文誌（Ｄ），Ｖｏｌ．Ｊ６８−（Ｄ），Ｎｏｌ．１２，ｐｐ．２１１６−２１２２
【非特許文献２】森稔、内田誠一、坂野等、「大局的構造情報を用いたオンライン数字認識」電子情報通信学会  技術研究報告  パターン認識・メディア理解研究会，ｖｏｌ．１１１，ｎｏ．３１７，ＰＲＭＵ２０１１−１０２，ｐｐ．１９−２４，Ｎｏｖ．２０１１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１に記載の手法のように、各サンプリング時間での特徴点を用いたＤＰマッチング法では、ＤＰマッチングにより部分的な座標のずれを吸収できるが、座標に大きな変動が生じた際には、そのずれを吸収できず、他のパターンに誤認識される場合がある、という問題がある。
【０００７】
また、局所方向を用いたＤＰマッチング法では、座標値のずれに対して耐性が向上するが、逆に各サンプリング時間での特徴点を用いないことにより、異なる座標に存在する類似した形状を持つ別のパターンに誤認識される場合がある、という問題がある。
【０００８】
また、非特許文献２に記載の手法のように、大局的特徴を用いた手法では、大局的な構造情報を用いることにより、より大きな座標の変動に対して耐性を向上させることが可能であるが、特徴が時系列に並んでいないため、ＤＰマッチング等の時系列方向への変動を許容する認識手法を適用することができない、という問題がある。
【０００９】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、大局的特徴を含む特徴を用いた場合でも、ＤＰマッチング等の時系列方向への変動を許容する認識手法を適用することができる認識装置、方法、及びプログラム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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の認識装置は、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が既知の複数の学習データの各々から、２時刻間の値で定義される複数の学習特徴を抽出する特徴抽出手段と、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が未知の認識対象データが表す対象を、時系列方向への変動を許容する認識処理で認識する際に用いるために、前記特徴抽出手段で抽出された複数の学習特徴から、時刻順の整合性を保持するように複数の学習特徴を選択する特徴選択手段と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明の認識装置によれば、特徴抽出手段が、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が既知の複数の学習データの各々から、２時刻間の値で定義される複数の学習特徴を抽出する。そして、特徴選択手段が、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が未知の認識対象データが表す対象を、時系列方向への変動を許容する認識処理で認識する際に用いるために、特徴抽出手段で抽出された複数の学習特徴から、時刻順の整合性を保持するように複数の学習特徴を選択する。
【００１２】
これにより、大局的特徴を含む特徴を用いた場合でも、ＤＰマッチング等の時系列方向への変動を許容する認識手法を適用することができる。
【００１３】
また、前記特徴選択手段は、学習特徴の各々を定義する２時刻の各々が単調増加または単調減少するように複数の学習特徴を選択することができる。これにより、時刻順の整合性を保持した学習特徴を選択することができる。
【００１４】
また、前記特徴選択手段は、学習特徴を順次選択する際に、現在選択している学習特徴を定義する２時刻の一方を増加または減少させた学習特徴、及び他方を増加または減少させた学習特徴のうち、前記対象の認識に対する有効性が高い方を次の特徴として選択することができる。これにより、認識性能を向上させる学習特徴を選択することができる。
【００１５】
また、前記特徴選択手段は、前記有効性を示す指標として、前記対象の種類を各クラスに分類した場合における前記学習特徴毎のクラス内分散とクラス間分散との比を用いることができる。これにより、クラス間の分離精度の高い認識処理を行うことができる。
【００１６】
また、前記特徴抽出手段は、前記認識対象データから、２時刻間の値で定義される複数の対象特徴を抽出し、前記特徴選択手段により選択された複数の学習特徴と前記複数の対象特徴とを用い、前記時系列方向への変動を許容する認識処理により、前記認識対象データが表す対象を認識する認識処理手段を含んで構成することができる。これにより、大局的特徴を含む特徴を用いた場合でも、ＤＰマッチング等の時系列方向への変動を許容する認識処理により対象を認識することができる。
【００１７】
また、本発明の認識方法は、特徴抽出手段と、特徴選択手段とを含む認識装置における認識方法であって、前記特徴抽出手段は、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が既知の複数の学習データの各々から、２時刻間の値で定義される複数の学習特徴を抽出し、前記特徴選択手段は、各時刻の値で表現された時系列データの表す対象が未知の認識対象データが表す対象を、時系列方向への変動を許容する認識処理で認識する際に用いるために、前記特徴抽出手段で抽出された複数の学習特徴から、時刻順の整合性を保持するように複数の学習特徴を選択する方法である。
【００１８】
また、本発明の認識プログラムは、コンピュータを、上記の認識装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明の認識装置、方法、及びプログラムによれば、大局的特徴を含む特徴を用いた場合でも、ＤＰマッチング等の時系列方向への変動を許容する認識手法を適用することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施の形態の文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】大局的特徴の一例を示す概略図である。
【図３】ＤＰマッチングを説明するための概略図である。
【図４】選択された大局的特徴の一例を示す概略図である。
【図５】Ｓ−Ｔ空間の一例を示す概略図である。
【図６】特徴の選択を説明するための概略図である。
【図７】本実施の形態における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態における認識処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、オンライン文字を認識する文字認識装置に本発明を適用した例について説明する。なお、オンライン文字とは、文字の筆跡をストローク毎の筆点座標系列で表現したもの、すなわち、各サンプリング時刻の筆点座標値で表現された時系列データの表す文字パターンである。
【００２２】
本実施の形態に係る文字認識装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する学習処理及び認識処理を含む文字認識処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、学習部２０と認識部４０とを含んだ構成で表すことができる。
【００２３】
まず、学習部２０について説明する。学習部２０は、さらに、特徴抽出部２２と特徴選択部２４とを含んだ構成で表すことができる。
【００２４】
特徴抽出部２２は、時系列データが表す文字パターンが既知の学習用のオンライン文字データ（以下、「学習データ」という）を受け付け、学習データから、ストローク上の任意の２点間を結ぶ相対ベクトルを特徴として抽出する。具体的には、学習データが表す文字パターンの大きさを正規化し、Ｎ点の特徴点からなる時系列データにリサンプリングする。ここで、リサンプリングとは、１つの文字に設定する特徴点の数を決めて、特徴点をサンプリングすることをいう。リアルタイムで書かれている文字の特徴点をサンプリングする際に、一定時間毎の特徴点をとると、人によって文字を書くスピードが異なるため、１文字当たりの特徴点数にばらつきがでるためである。例えば、１つの文字に設定する特徴点の数をＮとし、各特徴点の間隔が一定の距離になるようにリサンプリングする。なお、Ｎの数としては、字形を十分に表現可能な点数とする必要がある。
【００２５】
次に、２つの特徴点間で定義される相対ベクトル（ｄｘ，ｄｙ）を特徴として抽出する。ここでは、１次元目の特徴、・・・、ｊ次元目の特徴、・・・、Ｊ次元目の特徴が抽出される。Ｊは、Ｎ個の特徴点から２つを選択する組み合わせの数Ｎ×（Ｎ―１）／２である。このように、本実施の形態では、隣接する２点間の相対ベクトル及び隣接しない２点間の相対ベクトルを含むストローク上の任意の２点間の相対ベクトルで表される大局的特徴を抽出する。図２に、特徴点Ｐｎにおける大局的特徴の一例を示す。ここで、Ｐｎはリサンプリングして得られたＮ個の特徴点中のｎ番目の特徴点であることを表す。例えば、特徴点Ｐｎの座標値を（ｘｎ，ｙｎ）、特徴点ＰＮの座標値を（ｘＮ，ｙＮ）とすると、この２点間の相対ベクトル（Ｐｎ→ＰＮ）は、特徴点Ｐｎに対する特徴点ＰＮのｘ軸方向の相対位置ｄｘ＝ｘｎ−ｘＮ、ｙ軸方向の相対位置ｄｙ＝ｙｎ−ｙＮで表される。
【００２６】
特徴選択部２４は、特徴抽出部２２で学習用データから抽出された複数の特徴から、時系列方向への変動を許容する認識処理を行う認識処理部４４（詳細は後述）に適用可能となるよう、時刻順の整合性を保持した特徴を選択する。
【００２７】
ここで、特徴選択部２４において、時刻順の整合性を保持した特徴を選択することの理由について説明する。ここでは、認識処理部４４で、時系列方向への変動を許容する認識処理として、ＤＰマッチングを行う例について説明する。なお、「時系列方向への変動を許容する認識処理」とは、時系列データのある点において時系列方向への伸縮が発生した場合でも、対応付け及びマッチングの評価が可能な認識処理のことである。つまり、ある一定の時間間隔や一定の距離間隔でサンプリングした２つの時系列データを比較する場合、一方がＭ個の点からなる時系列データ、他方がＮ個（Ｎ＞ＭまたはＮ＜Ｍ）の点からなる時系列データであっても適用可能な認識処理である。
【００２８】
大局的特徴を用いたＤＰマッチングでは、図３に示すように、参照データ上の大局的特徴の入力データにおける対応先を順次最適化する。すなわち、従来のＤＰマッチングが始端から終端への時刻順序に沿った最適化であるのに対し、大局的特徴を用いたＤＰマッチングでは始端及び終端の両方向からの同時最適化となる。
【００２９】
ＤＰマッチングによる大局的特徴の最適対応付けのアルゴリズムにおいて、最適化すべき変数集合は、図３に示すように、｛（ｓ(ｋ)，ｔ(ｋ)）｜ｋ＝１，・・・，Ｋ｝である。ｓ(ｋ)及びｔ(ｋ)は各々参照データから選択されたｋ番目の大局的特徴を与える２点Ｓｋ及びＴｋに対する入力データ上での対応点である。これら変数集合を、（ｓ(１)，ｔ(１)），・・・，（ｓ(ｋ)，ｔ(ｋ)），・・・，（ｓ(Ｋ)，ｔ(Ｋ)）の順に逐次決定する過程を考える。目的関数は、対応する大局的特徴間のユークリッド距離Ｋ個の総和である。目的関数を最小化するべく各変数の値、すなわち対応関係を決定することになる。
【００３０】
ここで、図４（Ａ）に示すように大局的特徴が選択されている場合には、（ｓ(ｋ)，ｔ(ｋ)）の決定には（ｓ(ｋ−１)，ｔ(ｋ−１)）の値しか影響しない。従って、この決定過程は時刻順の整合性を伴うマルコフ決定過程となり、その最適解はＤＰマッチングで求まる。一方、図４（Ｃ）に示すように大局的特徴が選択されている場合には、上記のＤＰマッチングによる対応付けの最適化が不可能となる。これはｋの決定にｋ−１以外の値が影響してしまい、マルコフ決定過程とならず時刻順の整合性を伴っていないことから明らかである。
【００３１】
このように、ＤＰマッチングのような時系列方向への変動を許容する認識処理では、Ｎ（Ｎ−１）／２個の大局的特徴、または全ての大局的特徴の中から任意に選択した大局的特徴群の全てが認識処理に利用可能なわけではない。利用可能な大局的特徴は、全順序性を保持した大局的特徴の列、すなわち図４（Ａ）及び（Ｂ）の例に示すように、大局的特徴である相対ベクトルの始点及び終点に相当する特徴点の順番（時刻）が単調に増加または減少するような大局的特徴に限られる。例えば、選択された特徴を並べたときに、相対ベクトルの始点に相当する特徴点の順番が途中で逆に戻ったり、終点に相当する特徴点の順番が途中で逆に戻ったり、始点に相当する特徴点の順番と終点に相当する特徴点の順番とが入れ違いになったりしている場合には、時刻順の整合性が保持できていない。
【００３２】
上記のような理由により、特徴選択部２４では、時刻順の整合性を保持した特徴を抽出する。本実施の形態では、さらに、より多くの特徴を選択し、かつ、文字認識により有効な特徴を選択する場合について、以下に詳細に説明する。
【００３３】
特徴選択部２４は、特徴抽出部２２で抽出された特徴（相対ベクトル）を、相対ベクトルの始点Ｓｋを横軸、終点Ｔｋを縦軸にとった空間（以下、「Ｓ−Ｔ空間」という）の各格子点に対応させる。Ｓ−Ｔ空間の一例を図５に示す。図５の例では、横軸及び縦軸の各々は、相対ベクトルの始点Ｓｋ及び終点Ｔｋが何番目（１，・・・，Ｎ）の特徴点であるかを示す。
【００３４】
特徴選択部２４は、１番目に選択する特徴（以下、ｋ番目に選択する特徴を「第ｋ特徴」という）である相対ベクトル（Ｓ１，Ｔ１）として、例えば、図６の左上の図に示すように、１番目の特徴点Ｐ１とＮ番目の特徴点ＰＮとを結ぶ相対ベクトルを選択する。図６において、選択した相対ベクトルを点線で示す。また、第１特徴が選択された状態を初期状態とする。この第１特徴である相対ベクトル（Ｓ１，Ｔ１）は、図５に示すＳ−Ｔ空間上のＳ＝１、Ｔ＝Ｎの格子点に対応する。
【００３５】
次に第２特徴として相対ベクトル（Ｓ２，Ｔ２）を選択するにあたって、第２特徴が時刻順の整合性を保持した特徴であるためには、上述のように、相対ベクトルの両端点が特徴点列の始端及び終端から単調に増加及び減少するように選択する必要がある。そのためには、図５に示すＳ−Ｔ空間の例では、Ｓが増加する方向、またはＴが減少する方向に存在する格子点に対応する特徴を選択する必要がある。さらに、ここでは、より多くの特徴を選択するために、これらの各方向に１マスずつ進めながら特徴を選択する。従って、Ｓ−Ｔ空間における現在の格子点からＳが増加する方向（図５において右方向）へ１マス進んだ格子点、またはＴが減少する方向（図５において下方向）へ１マス進んだ格子点のいずれかを選択する。この条件を満たす格子点は、図５中の格子点Ａまたは格子点Ｂである。格子点Ａ及び格子点Ｂに対応する特徴は、図６の右上の図のＡ及びＢに示す相対ベクトルとなる。
【００３６】
特徴選択部２４は、より文字認識に有効な特徴を選択するために、有効性を表す指標が高い方の特徴を選択する。有効性を表す指標としては、例えば、クラス内分散とクラス間分散との比であるＦ比を用いることができる。ここで、クラスとは、認識対象の文字種毎の分類であり、１つのクラスが１つの文字に対応する。Ｆ比は、値が大きいほどクラス間の分離度が高く、その特徴が文字認識に有効であると見なすことができるため、有効性を表す指標として用いることができる。例えば、特徴抽出部２２で学習データから抽出されたｊ次元目の特徴のＦ比は下記（１）式により算出することができる。
【００３７】
Ｆｊ＝（δｂ,ｊ）／（δｗ,ｊ）      ・・・（１）
【００３８】
ここで、δｂ,ｊはｊ次元目の特徴のクラス内分散、及びδｗ,ｊはｊ次元目の特徴のクラス間分散であり、各々下記（２）式及び（３）式により表される。
【００３９】
δｂ,ｊ＝（Σi=1Σq=1(ｘi,jq−ｍi,j)２）／ｎ      ・・・（２）
ｍi,j＝Σq=1ｘi,jq／ｎｉ
δｗ,ｊ＝（Σi=1ｎｉ(ｍi,j−ｍj)２）／ｎ          ・・・（３）
ｍj＝Σi=1Σq=1ｘi,jq／ｎ
【００４０】
ここで、ｘi,jqはクラスｉに属する学習データｑのｊ次元目の特徴、ｍi,jはクラスｉに属する学習データのｊ次元目の特徴の平均値、ｍjは全クラス共通のｊ次元目の特徴の平均値、ｎｉはクラスｉに属する学習データ数、ｎは全学習データ数である。
【００４１】
なお、上記のＦ比の計算式は一例であり、他の計算式を用いてもよい。例えば、下記（４）式に示すように、下記（５）式に示すクラス毎のクラス内分散δi,ｂ,ｊ、及び下記（６）式に示すクラス間分散δｗ,ｊを用いたＦ比を計算してもよい。
【００４２】
Ｆi,ｊ＝（δi,ｂ,ｊ）／（δｗ,ｊ）          ・・・（４）
δｉ,ｂ,ｊ＝Σq=1(ｘi,jq−ｍi,j)２／ｎｉ      ・・・（５）
ｍi,j＝Σq=1ｘi,jq／ｎｉ
δｗ,ｊ＝Σi=1Σq=1(ｘi,jq−ｍj)２／ｎ      ・・・（６）
ｍj＝Σi=1Σq=1ｘi,jq／ｎ
【００４３】
（１）式のＦ比は全クラス共通で用いることができ、（４）式のＦ比は、学習データが属するクラス毎に対応したＦ比を用いる。
【００４４】
特徴選択部２４は、特徴抽出部２２で抽出した特徴毎にＦ比を算出し、各特徴に対応するＳ−Ｔ空間の各格子点にそのＦ比の値を与える。また、特徴選択部２４は、Ｓ−Ｔ空間における現在の格子点からＳが増加する方向へ１マス進んだ格子点に与えられたＦ比と、Ｔが減少する方向へ１マス進んだ格子点に与えられたＦ比とを比較し、Ｆ比が大きい方の格子点に対応する特徴を選択する。ここでは、例えば、Ｔが減少する方向へ１マス進んだ格子点に対応する特徴（図６の右上の図の相対ベクトルＡで表される特徴）が選択されたものとする。
【００４５】
また、特徴選択部２４は、図６の左下の図に示すように、Ｆ比の比較及び特徴の選択を、隣接する特徴点間を結ぶ相対ベクトルが選択されるまで繰り返す。Ｓ−Ｔ空間でみると、選択した格子点（特徴）を接続したパス（図５中の太線）が、Ｓｋ＝Ｔｋ−１を示す格子点（図５中の破線で示す対角線上の格子点）に到達したときに特徴の選択を終了する。特徴の選択が終了すると、図６の右下の図に示すように、第１特徴，・・・，第Ｋ特徴が時刻順の整合性を保持した状態で選択された最終状態となる。
【００４６】
従って、特徴選択部２４は、特徴を時刻順の整合性を保持したまま可能な限り多くの特徴を選択し、かつ選択された特徴のＦ比の合計が最大になるように特徴を選択する。これにより、時間整合性を前提とする認識処理部４４に大局的特徴を適用可能になると共に、認識性能を向上させることができる。なお、特徴選択部２４では、特徴の選択に動的計画法（ＤＰ）を用いているが、ここでのＤＰは、認識処理部４４で用いられるＤＰマッチングとは異なる。
【００４７】
図４（Ａ）は、本実施の形態により選択した特徴の一例を示すものであり、時刻順の整合性を保持し、かつ可能な範囲で最大数の特徴が選択されている例である。図４（Ｂ）では時刻順の整合性は保持しているが、最大数の特徴を選択できていない例である。図４（Ｃ）は、時刻順の整合性を保持していない例である。本実施の形態のような手法を用いることにより、図４（Ｂ）及び（Ｃ）のような特徴の選択結果になることはない。
【００４８】
特徴選択部２４は、選択した第１特徴，・・・，第Ｋ特徴で表される選択特徴列を、学習データが属するクラスと対応付けて、選択特徴列格納部３０に格納する。
【００４９】
次に、認識部４０について説明する。認識部４０は、さらに、特徴抽出部４２と認識処理部４４とを含んだ構成で表すことができる。
【００５０】
特徴抽出部４２は、時系列データが表す文字パターンが未知の認識対象のオンライン文字データ（以下、「認識対象データ」という）を受け付け、学習部２０の特徴抽出部２２で学習データから全Ｎ×（Ｎ―１）／２個の相対ベクトル（ｄｘ，ｄｙ）を特徴として抽出したのと同様に、認識対象データから複数の特徴を抽出する。
【００５１】
認識処理部４４は、特徴選択部２４で選択された学習データ毎の選択特徴列と、認識対象データから抽出された特徴とを、例えばＤＰマッチングなどを用いて照合し、学習データ毎に評価値を計算する。具体的には、図３に示すように、学習データの選択特徴列に含まれる第１特徴（Ｓ１，Ｔ１），・・・，第ｋ特徴（Ｓｋ，Ｔｋ），・・・，第Ｋ特徴（ＳＫ，ＴＫ）に対応する特徴（ｓ(１)，ｔ(１)），・・・，（ｓ(ｋ)，ｔ(ｋ)），・・・，（ｓ(Ｋ)，ｔ(Ｋ)）を、特徴抽出部４２で抽出された特徴から順次選択し、対応する特徴間の各々について距離を計算する。距離の計算は、例えばユークリッド距離等を用いることができる。計算したＫ個の距離の総和を、その学習データに対する評価値として算出する。この場合、評価値が小さいほど、認識対象データの表す文字パターンが、学習データの表す文字パターンであることの尤もらしさが高い。
【００５２】
なお、本実施の形態では、図４（Ａ）に示すように、Ｓｋ−１＝ＳｋまたはＴｋ−１＝Ｔｋのどちらかが成り立つように特徴が選択されている。今、図３に示すように、Ｓｋ−１＝Ｓｋが成り立つ場合、その同一性を対応先でも保持するべく、ｓ(ｋ−１)＝ｓ(ｋ)と制約してもよい。さらに、ｔ側については、ＤＰマッチングで広く用いられる単調連続性に倣い、０≦ｔ(ｋ−１)−ｔ(ｋ)≦２と制約してもよい。逆に、Ｔｋ−１＝Ｔｋが成り立つ場合には、ｔ(ｋ−１)＝ｔ(ｋ)、０≦ｓ(ｋ−１)−ｓ(ｋ)≦２と制約することができる。
【００５３】
また、認識対象データからの特徴の選択は、上記のように学習データの選択特徴列に含まれる各特徴との対応をとりながら順次選択する場合に限定されず、学習データの選択特徴列に含まれる各特徴と同じ次元目の特徴を順番に選択するようにしてもよい。
【００５４】
認識処理部４４は、例えば、評価値が最小となる学習データの属するクラスを、認識結果として出力する。また、学習データの属するクラス毎に評価値の平均値を算出し、評価値の平均値が最小となるクラスを認識結果として出力してもよい。
【００５５】
次に、本実施の形態の文字認識装置１０の作用について説明する。まず、学習部２０において図７に示す学習処理ルーチンが実行されて、学習データ毎の選択特徴列が選択される。次に、認識部４０において、学習処理で選択された選択特徴列を用いて、図８に示す認識処理ルーチンが実行される。以下、各処理について詳細に説明する。
【００５６】
まず、図７に示す学習処理のステップ１００で、特徴抽出部２２が、複数の学習データを受け付け、次に、ステップ１０２で、各学習データを、文字パターンの大きさを正規化し、Ｎ点の特徴点からなる時系列データにリサンプリングする。そして、特徴抽出部２２が、２つの特徴点間で定義される相対ベクトル（ｄｘ，ｄｙ）を特徴（大局的特徴）として抽出する。
【００５７】
次に、ステップ１０４で、特徴選択部２４が、上記ステップ１０２で抽出された特徴の各々について、文字認識の有効性を示す指標として、例えば、上記（１）式または（４）式に示すクラス内分散とクラス間分散との比であるＦ比を算出する。特徴選択部２４は、算出したＦ比を、例えば、図５に示すようなＳ−Ｔ空間上の各特徴に対応した各格子点に与える。
【００５８】
次に、ステップ１０６で、特徴選択部２４が、第１特徴である相対ベクトル（Ｓ１，Ｔ１）として、例えば、図６の左上の図に示すように、１番目の特徴点Ｐ１とＮ番目の特徴点ＰＮとを結ぶ相対ベクトルを選択する。
【００５９】
次に、ステップ１０８で、特徴選択部２４が、Ｓ−Ｔ空間で、第１特徴である相対ベクトル（Ｓ１，Ｔ１）に対応する格子点からＳが増加する方向へ１マス進んだ格子点に与えられたＦ比と、Ｔが減少する方向へ１マス進んだ格子点に与えられたＦ比とを比較し、Ｆ比が大きい方の特徴を第ｋ特徴として選択する。
【００６０】
次に、ステップ１１０で、特徴選択部２４が、Ｓ−Ｔ空間において、選択した格子点（特徴）を接続したパスが、Ｓｋ＝Ｔｋ−１を示す格子点に到達したか否かを判定する。Ｓｋ＝Ｔｋ−１に到達していない場合には、ステップ１０８へ戻って、特徴の選択を繰り返す。Ｓｋ＝Ｔｋ−１に到達した場合には、ステップ１１２へ移行し、特徴選択部２４が、選択した第１特徴，・・・，第Ｋ特徴で表される選択特徴列を、学習データが属するクラスと対応付けて、選択特徴列格納部３０に格納し、学習処理を終了する。
【００６１】
なお、上記の学習処理では、ステップ１０４で、ステップ１０２で抽出した全ての特徴についてＦ比を算出する場合について説明したが、ステップ１０８でＳを増加させた特徴とＴを減少させた特徴とを比較する際に、各々のＦ比を算出するようにしてもよい。
【００６２】
次に、図８に示す認識処理のステップ１２０で、特徴抽出部４２が、認識対象データを受け付け、次に、ステップ１２２で、上記ステップ１０２で、特徴抽出部２２が学習データから相対ベクトル（ｄｘ，ｄｙ）を特徴として抽出したのと同様に、認識対象データから複数の特徴を抽出する。
【００６３】
次に、ステップ１２４で、選択特徴列格納部３０から、学習データの選択特徴列を１つ取得する。次に、ステップ１２６で、認識処理部４４が、学習データの選択特徴列に含まれる第１特徴（Ｓ１，Ｔ１），・・・，第ｋ特徴（Ｓｋ，Ｔｋ），・・・，第Ｋ特徴（ＳＫ，ＴＫ）に対応する特徴（ｓ(１)，ｔ(１)），・・・，（ｓ(ｋ)，ｔ(ｋ)），・・・，（ｓ(Ｋ)，ｔ(Ｋ)）を、上記ステップ１２２で抽出された特徴から順次選択する。
【００６４】
次に、ステップ１２８で、特徴選択部２４が、対応する特徴間の各々について距離を計算し、計算したＫ個の距離の総和を、その学習データに対する評価値として算出する。
【００６５】
次に、ステップ１３０で、特徴選択部２４が、選択特徴列格納部３０に選択特徴列が格納された全ての学習データについて評価値を算出したか否かを判定する。未処理の学習データが存在する場合には、ステップ１２４へ戻って、次の学習データの選択特徴列を取得して、評価値を算出する処理を繰り返す。全ての学習データについて処理が終了した場合には、ステップ１３２へ移行し、認識処理部４４が、例えば、評価値が最小となる学習データの属するクラスを、認識結果として出力し、認識処理を終了する。
【００６６】
なお、上記認識処理は、１−Nearest Neighborという認識手法を適用した例について説明したが、認識処理は、認識対象データから抽出した特徴が、学習データの各クラスのどれに一番近いかを、ＤＰマッチング等を用いて決定するものであればよい。例えば、ｋ−Nearest Neighbor等の他の認識手法を用いてもよい。
【００６７】
以上説明したように、本実施の形態の文字認識装置によれば、時系列データから抽出した複数の大局的特徴から、時刻順の整合性を保持するように選択した特徴を用いることで、各特徴点の座標値や局所方向の変化だけでなく、大局的特徴を含む特徴を用いた場合でも、認識処理において、時系列方向への変動を許容する認識手法を適用することができる。すなわち、時系列データに時系列方向の伸縮が生じても認識可能となる。
【００６８】
また、特徴を選択する際に、特徴点列の最初の特徴点と最後の特徴点とを結ぶ相対ベクトルを第１特徴として選択し、相対ベクトルの始点及び終点に相当する特徴点を１つずつ進めながら順次特徴を選択することで、より多くの特徴を選択することができ、認識精度を向上させることができる。
【００６９】
また、相対ベクトルの始点側を進めた特徴と終点側を進めた特徴とで、認識の有効性を示す指標が高い方を選択することで、より認識精度を向上させることができる。
【００７０】
なお、上記実施の形態では、時系列データとしてオンライ文字データを入力し、文字パターンを認識する場合について説明したが、例えば、ジェスチャー認識などの他の時系列データについても本発明を適用することができる。
【００７１】
また、上記実施の形態では、特徴点Ｐ１と特徴点ＰＮとを結んだ相対ベクトルを第１特徴とし、相対ベクトルの始点側または終点側を１つずつ進めながら順次特徴を選択する場合について説明したが、これに限定されない。Ｎ（Ｎ−１）／２個の特徴のうち、いずれを第１特徴として選択してもよい。また、順次特徴を選択する際に、相対ベクトルの始点側または終点側を２つ以上進めながら選択してもよい。ただし、本実施の形態のように、特徴点Ｐ１と特徴点ＰＮとを結んだ相対ベクトルを第１特徴とし、相対ベクトルの始点側または終点側を１つずつ進めながら順次特徴を選択する手法が最も多くの特徴を選択することができる。
【００７２】
また、上記実施の形態では、始点側が単調増加、終点側が単調減少するように進みながら特徴を選択することで、時刻順の整合性を保つ場合について説明したが、これに限定されない。例えば、学習データの特徴点列の真ん中あたりの２つの特徴点を結んだ相対ベクトルを第１特徴として選択し、始点側が単純減少、終点側が単純増加、または始点側及び終点側共に単純減少もしくは単純増加するように進みながら特徴を選択してもよい。
【００７３】
また、上記実施の形態では、順次特徴を選択する際に、始点側を進めた相対ベクトルと終点側を進めた相対ベクトルとで、Ｆ比が高い方を選択する場合について説明したが、その他の認識の有効性を示す指標を用いてもよい。また、処理をより簡素化するために、ランダムに選択するなど、認識の有効性を考慮することなく選択するようにしてもよい。
【００７４】
また、上記実施の形態では、学習部と認識部とを同一のコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【００７５】
また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７６】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１０   文字認識装置
２０   学習部
２２   学習部の特徴抽出部
２４   特徴選択部
３０   選択特徴列格納部
４０   認識部
４２   認識部の特徴抽出部
４４   認識処理部
【図１】
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【図２】
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【図７】
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【図８】
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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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