(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を含む教師情報を取得する教師情報取得手段と、
前記複数の文字ごとに、第１の文字認識手段による前記教師情報に含まれる複数の文字種のそれぞれに対する文字認識処理の結果を示す第１認識結果情報を取得する第１認識結果情報取得手段と、
前記複数の文字ごとに、前記第１の文字認識手段とは異なる処理方式を用いる前記教師情報に含まれる複数の文字種のそれぞれに対する第２の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第２認識結果情報を取得する第２認識結果情報取得手段と、
前記複数の文字ごとに、前記教師情報に含まれる該文字の文字種を示す情報と、当該文字について取得される、前記教師情報に含まれる複数の文字種のそれぞれに対する前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせとを入力データとして用いて機械学習を実行し、実行結果を文字認識用学習データとして出力する学習データ出力手段と、
を含むことを特徴とする文字認識学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文字認識学習装置であって、
前記第１認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、
該文字の認識結果として、前記第１の文字認識手段により認識された文字種を示す情報と、その尤度を示す情報と、を含み、
前記第２認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、
該文字の認識結果として、前記第２の文字認識手段により認識された文字種を示す情報と、その尤度を示す情報と、を含む、
ことを特徴とする文字認識学習装置。
【請求項３】
請求項１に記載の文字認識学習装置であって、
前記第１認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、
該文字の認識結果として、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれについて、該文字の文字種が該文字種候補であるとの尤度を示す情報を含み、
前記第２認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、
該文字の認識結果として、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれについて、該文字の文字種が該文字種候補であるとの尤度を示す情報を含む、
ことを特徴とする文字認識学習装置。
【請求項４】
請求項３に記載の文字認識学習装置であって、
前記学習データ出力手段は、
前記第１認識結果情報において、予め定められる値より小さい尤度を０に置き換え、
前記第２認識結果情報において、予め定められる値より小さい尤度を０に置き換えて、
前記機械学習を実行する、
ことを特徴とする文字認識学習装置。
【請求項５】
コンピュータを、
学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を含む教師情報を取得する教師情報取得手段、
前記複数の文字ごとに、第１の文字認識手段による前記教師情報に含まれる複数の文字種のそれぞれに対する文字認識処理の結果を示す第１認識結果情報を取得する第１認識結果情報取得手段、
前記複数の文字ごとに、前記第１の文字認識手段とは異なる処理方式を用いる第２の文字認識手段による前記教師情報に含まれる複数の文字種のそれぞれに対する文字認識処理の結果を示す第２認識結果情報を取得する第２認識結果情報取得手段、
前記複数の文字ごとに、前記教師情報に含まれる該文字の文字種を示す情報と、当該文字について取得される、前記教師情報に含まれる複数の文字種のそれぞれに対する前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせとを入力データとして用いて機械学習を実行し、実行結果を文字認識用学習データとして出力する学習データ出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識学習装置、文字認識装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、入力枠内に手書きされた文字の認識において、座標補正の方式を、入力枠内の位置に応じて切り替える文字認識装置が記載されている。特許文献２には、手書き文字の認識において、濁点、半濁点等、記入枠からはみ出して記入される可能性がある文字を予め登録し、登録された文字が認識された場合に、隣接する記入枠における濁点、半濁点等の有無を判定する文字認識装置が開示されている。特許文献３には、オンライン認識の結果と、オフライン認識の結果と、を正規化したうえで、これらの結果に基づく文字認識処理を行う手書き文字認識装置が記載されている。特許文献４には、複数の文字認識手段による認識結果を統合し、統合された結果を基に最終認識結果を生成する文字認識方式が記載されている。特許文献５には、複数の文字認識プログラムによる文字認識を行ったうえで、それぞれの出力を比較して文字認識結果を出力する文字認識方法が記載されている。特許文献６には、オンラインで入力されるストロークの時系列およびオフラインで入力される文字全体の形状に基いて文字認識を行う文字認識装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−９６０８２号公報
【特許文献２】特開平９−１９０４９７号公報
【特許文献３】特開２０００−１０５７９８号公報
【特許文献４】特開２００１−２２８８３号公報
【特許文献５】特開平７−１１４６２０号公報
【特許文献６】特開平９−２８８７１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的の１つは、複数の文字認識手段を用いた文字認識処理において、複数の文字認識手段による認識結果の組み合わせを用いて学習データを生成する文字認識学習装置、および複数の文字認識手段による認識結果の組み合わせを用いて文字認識処理を行う文字認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を示す教師情報を取得する教師情報取得手段と、前記複数の文字のそれぞれに対する、第１の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第１認識結果情報を取得する第１認識結果情報取得手段と、前記複数の文字のそれぞれに対する、前記第１の文字認識手段とは異なる処理方式を用いる第２の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第２認識結果情報を取得する第２認識結果情報取得手段と、前記複数の文字のそれぞれについて、前記教師情報に含まれる該文字の文字種を示す情報と、当該文字について取得される前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせとを入力データとして用いて機械学習を実行し、実行結果を文字認識用学習データとして出力する学習データ出力手段と、を含むことを特徴とする文字認識学習装置である。
【０００６】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の文字認識学習装置であって、前記第１認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、該文字の認識結果として、前記第１の文字認識手段により認識された文字種を示す情報と、その尤度を示す情報と、を含み、前記第２認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、該文字の認識結果として、前記第２の文字認識手段により認識された文字種を示す情報と、その尤度を示す情報と、を含む、ことを特徴とする文字認識学習装置である。
【０００７】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の文字認識学習装置であって、前記第１認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、該文字の認識結果として、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれについて、該文字の文字種が該文字種候補であるとの尤度を示す情報を含み、前記第２認識結果情報は、前記複数の文字のそれぞれについて、該文字の認識結果として、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれについて、該文字の文字種が該文字種候補であるとの尤度を示す情報を含む、ことを特徴とする文字認識学習装置である。
【０００８】
また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の文字認識学習装置であって、前記学習データ出力手段は、前記第１認識結果情報において、予め定められる値より小さい尤度を０に置き換え、前記第２認識結果情報において、予め定められる値より小さい尤度を０に置き換えて、前記機械学習を実行する、ことを特徴とする文字認識学習装置である。
【０００９】
また、請求項５に記載の発明は、判定対象書面に含まれる判定対象文字に対する、第１の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第１認識結果情報を取得する第１認識結果情報取得手段と、前記判定対象文字に対する、前記第１の文字認識手段とは異なる処理方式を用いる第２の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第２認識結果情報を取得する第２認識結果情報取得手段と、学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を示す教師情報と、前記学習用書面に対する前記第１の文字認識手段による認識結果と前記学習用書面に対する前記第２の文字認識手段による認識結果との組み合わせと、を用いて生成される文字認識用学習データを取得する文字認識用学習データ取得手段と、前記判定対象文字について、当該判定対象文字について取得される前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせと、前記文字認識用学習データと、を用いて当該判定対象文字の文字種を判定する文字種判定処理を実行する文字種判定手段と、を含むことを特徴とする文字認識装置である。
【００１０】
また、請求項６に記載の発明は、コンピュータを、学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を示す教師情報を取得する教師情報取得手段と、前記複数の文字のそれぞれに対する、第１の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第１認識結果情報を取得する第１認識結果情報取得手段と、前記複数の文字のそれぞれに対する、前記第１の文字認識手段とは異なる処理方式を用いる第２の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第２認識結果情報を取得する第２認識結果情報取得手段と、前記複数の文字のそれぞれについて、前記教師情報に含まれる該文字の文字種を示す情報と、当該文字について取得される前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせとを入力データとして用いて機械学習を実行し、実行結果を文字認識用学習データとして出力する学習データ出力手段と、として機能させるためのプログラムである。
【００１１】
また、請求項７に記載の発明は、コンピュータを、判定対象書面に含まれる判定対象文字に対する、第１の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第１認識結果情報を取得する第１認識結果情報取得手段と、前記判定対象文字に対する、前記第１の文字認識手段とは異なる処理方式を用いる第２の文字認識手段による文字認識処理の結果を示す第２認識結果情報を取得する第２認識結果情報取得手段と、学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を示す教師情報と、前記学習用書面に対する前記第１の文字認識手段による認識結果と前記学習用書面に対する前記第２の文字認識手段による認識結果との組み合わせと、を用いて生成される文字認識用学習データを取得する文字認識用学習データ取得手段と、前記判定対象文字について、当該判定対象文字について取得される前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせと、前記文字認識用学習データと、を用いて当該判定対象文字の文字種を判定する文字種判定処理を実行する文字種判定手段と、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１，６に係る発明によれば、教師情報に含まれる文字種を示す情報と、第１の文字認識手段による認識結果及び第２の文字認識手段による認識結果の組み合わせと、に基づいて文字認識用学習データが生成される。
【００１３】
請求項２に係る発明によれば、第１認識結果情報として、第１の文字認識手段により認識された文字種を示す情報と、その尤度を示す情報と、が取得され、第２認識結果情報として、第２の文字認識手段により認識された文字種を示す情報と、その尤度を示す情報と、が取得される。
【００１４】
請求項３に係る発明によれば、第１認識結果情報として、学習用書面に含まれる文字について、該文字の認識結果として、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれについて、該文字の文字種が該文字種候補であるとの尤度を示す情報が取得され、第２認識結果情報として、学習用書面に含まれる文字について、該文字の認識結果として、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれについて、該文字の文字種が該文字種候補であるとの尤度を示す情報、が取得される。
【００１５】
請求項４に係る発明によれば、第１認識結果情報において予め定められる値より小さい尤度が０に置き換えられ、第２認識結果情報において予め定められる値より小さい尤度が０に置き換えられる。
【００１６】
請求項５，７に係る発明によれば、判定対象文字について、当該判定対象文字について取得される前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせと、前記文字認識用学習データと、を用いて文字種が判定される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る文字認識学習装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る第１認識結果情報および第２認識結果情報の例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る統合認識結果情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る文字認識学習装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る文字認識装置の構成を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る第１認識結果情報および第２認識結果情報の例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る統合認識結果情報の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る文字認識装置の動作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】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１９】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る文字認識学習装置１００の構成を示す図である。文字認識学習装置１００は、タブレットＰＣ、電子ペン等のユーザの手書き動作を認識する入力受付装置２００と接続される。
【００２０】
文字認識学習装置１００は、制御部１１０、外部Ｉ／Ｆ部１２０、第１文字認識部１３０、第２文字認識部１４０、認識結果情報統合部１５０、学習データ生成部１６０、および記憶部１７０を有する。制御部１１０、外部Ｉ／Ｆ部１２０、第１文字認識部１３０、第２文字認識部１４０、認識結果情報統合部１５０、および学習データ生成部１６０は、記憶部１７０に記憶されるプログラムにより動作するＣＰＵの一機能として実現される。記憶部１７０は、ハードディスク、メモリー等の記憶装置からなる。
【００２１】
入力受付装置２００は、筆記道具（タッチペン、電子ペン、指先等）が記録媒体（タブレットＰＣのディスプレイ、紙等）に降ろされて（ペンダウン、接触の開始）から離される（ペンアップ、接触の終了）までの、筆記道具の先端部の動きを示す電気信号を生成して、文字認識学習装置１００に出力する。
【００２２】
ここで、筆記用具により入力されるのは、予め与えられる例えば数百〜数千の文字からなる学習用書面のデータである。
【００２３】
また、入力受付装置２００は、学習用書面に記載されている複数の文字のそれぞれの、実際の文字種を示す教師情報を取得し、文字認識学習装置１００に出力する。教師情報は、例えば学習用書面に記載されている複数の文字のそれぞれの文字コードからなる。
【００２４】
文字認識学習装置１００の制御部１１０は、文字認識学習装置１００の各部の動作を制御する。制御部１１０は、外部Ｉ／Ｆ部１２０を介して、入力受付装置２００から入力される、入力受付装置２００における入力内容を示す入力情報および教師情報を取得する。制御部１１０は、この入力内容を示す情報および教師情報を、記憶部１７０に保存する。
【００２５】
外部Ｉ／Ｆ部１２０は、入力受付装置２００から入力される信号を取得して、制御部１１０に出力する。
【００２６】
第１文字認識部１３０、および第２文字認識部１４０は、入力受付装置２００から取得されて記憶部１７０に記憶されている、複数の文字からなる学習用書面を示す入力情報に対し、これらの複数の文字のそれぞれの文字種を認識（判定）する文字認識処理を行う。第１文字認識部１３０、および第２文字認識部１４０は、既知の文字認識技術により文字認識処理を行う。ここで、第１文字認識部１３０、および第２文字認識部１４０は、互いに異なる処理方式により文字認識処理を行う。第１文字認識部１３０は、複数の文字のそれぞれについて、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれであるとの尤度を示す第１認識結果情報を生成する。また、第２文字認識部１４０は、複数の文字のそれぞれについて、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれであるとの尤度を示す第２認識結果情報を生成する。なお、本実施形態では２つの文字認識部（第１文字認識部１３０、第２文字認識部１４０）が設けられる構成が示されているが、文字認識部は３つ以上設けられてもよい。
【００２７】
ここで、予め定められる複数の文字種候補とは、例えば日本語であれば全ての平仮名、片仮名、漢字、記号からなり、英語であれば全てのアルファベットおよび記号からなる。図２は、本発明の第１の実施形態に係る第１認識結果情報および第２認識結果情報の例を示す図である。図２の第１認識結果情報および第２認識結果情報は、学習用書面のある文字について、予め定められる文字種のそれぞれとする認識の尤度を示している。
【００２８】
認識結果情報統合部１５０は、第１文字認識部１３０により生成された第１認識結果情報、および第２文字認識部１４０により生成された第２認識結果情報を組み合わせて、統合認識結果情報を生成する。具体的には、認識結果情報統合部１５０は、複数の文字のそれぞれについて、同じ文字種の尤度として出力された値を成分とするｍ次元のベクトルを生成する。ここでｍは文字認識部を識別する番号であり、２つの文字認識部が設けられる本実施形態ではｍ＝０，１である。図３は、本発明の第１の実施形態に係る統合認識結果情報の一例を示す図である。
【００２９】
学習データ生成部１６０は、複数の文字のそれぞれについて、教師情報に含まれる該文字の文字種を示す情報と、当該文字について取得される第１認識結果情報及び第２認識結果情報の組み合わせた統合認識結果情報と、を入力データとして用いて機械学習を実行し、実行結果を文字認識用学習データとして出力する。学習データ生成部１６０は、例えばＢｏｏｓｔｉｎｇ、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）等の既知の学習手法を用いて学習処理を実行する。学習データ生成部１６０により生成された学習データは記憶部１７０に記憶され、文字認識処理に使用される。
【００３０】
次に、文字認識学習装置１００の動作をフローチャートを用いて説明する。図４は、本発明の第１の実施形態に係る文字認識学習装置１００の動作を示すフローチャートである。ここでは、学習用書面に記載されている文字の個数をＬ、文字種の数をＮとする。
【００３１】
まず、制御部１１０は、認識結果情報統合部１５０において保持されている、統合認識結果情報であるベクトルを格納する配列Ｗ［ｌ］［ｎ］［ｍ］を初期化する（Ｓ４０１）。ここでｌは学習用書面における文字を識別する番号（０≦ｌ＜Ｌ）、ｎは文字種を識別する番号（０≦ｎ＜Ｎ）、ｍは第１文字認識部１３０および第２文字認識部１４０を識別する番号（０≦ｍ＜２）である。
【００３２】
次に、制御部１１０は、入力受付装置２００から入力される入力情報および教師情報を取得する（Ｓ４０２）。制御部１１０は、取得された入力情報および教師情報を記憶部１７０に保存する。
【００３３】
次に、第１文字認識部１３０、および第２文字認識部１４０は、文字認識処理を実行する（Ｓ４０３）。第１文字認識部１３０、および第２文字認識部１４０による文字認識処理の結果は、認識結果情報統合部１５０に出力される。
【００３４】
次に、認識結果情報統合部１５０は、第１文字認識部１３０、および第２文字認識部１４０から入力される文字認識結果を組み合わせて、統合認識結果情報を生成する（Ｓ４０４）。具体的には、文字認識結果に含まれる値を前述の配列Ｗ［ｌ］［ｎ］［ｍ］に割り当てる。図３に示される統合認識結果情報の例では、Ｗ［０]［０］［０］＝０．８、Ｗ［０］［０］［１］＝０．７、Ｗ［０］［１］［０］＝０．００５、Ｗ［０］［１］［１］＝０．０８である。認識結果情報統合部１５０は、配列Ｗ［ｌ］［ｎ］［ｍ］への値の割り当てを、０≦ｌ＜Ｌ、０≦ｎ＜Ｎ、０≦ｍ＜２の各値について実行する。
【００３５】
そして学習データ生成部１６０は、Ｓ４０３で生成された統合認識結果情報を用いて学習処理を行う（Ｓ４０５）。生成された学習データは、記憶部１７０に記憶される。以上で、文字認識学習装置１００の動作は終了する。
【００３６】
［第２の実施形態］
図５は、本発明の第２の実施形態に係る文字認識装置５００の構成を示す図である。文字認識装置５００は、タブレットＰＣ、電子ペン等のユーザの手書き動作を認識する入力受付装置６００と接続される。
【００３７】
文字認識装置５００は、制御部５１０、外部Ｉ／Ｆ部５２０、第１文字認識部５３０、第２文字認識部５４０、認識結果情報統合部５５０、文字識別部５６０、および記憶部５７０を有する。制御部５１０、外部Ｉ／Ｆ部５２０、第１文字認識部５３０、第２文字認識部５４０、認識結果情報統合部５５０、および文字識別部５６０は、記憶部５７０に記憶されるプログラムにより動作するＣＰＵの一機能として実現される。記憶部５７０は、ハードディスク、メモリー等の記憶装置からなる。
【００３８】
入力受付装置６００は、筆記道具（タッチペン、電子ペン、指先等）が記録媒体（タブレットＰＣのディスプレイ、紙等）に降ろされて（ペンダウン、接触の開始）から離される（ペンアップ、接触の終了）までの、筆記道具の先端部の動きを示す電気信号を生成して、文字認識装置５００に出力する。ここで、筆記用具により入力されるのは、判定対象書面のデータである。
【００３９】
文字認識装置５００の制御部５１０は、文字認識装置５００の各部の動作を制御する。制御部５１０は、外部Ｉ／Ｆ部５２０を介して、入力受付装置６００から入力される、入力受付装置６００における入力内容を示す入力情報および教師情報を取得する。制御部５１０は、この入力内容を示す情報および教師情報を、記憶部５７０に保存する。
【００４０】
外部Ｉ／Ｆ部５２０は、入力受付装置６００から入力される信号を取得して、制御部５１０に出力する。
【００４１】
第１文字認識部５３０、および第２文字認識部５４０は、入力受付装置６００から取得されて記憶部５７０に記憶されている、判定対象書面を示す入力情報に対し、判定対象書面上の文字の文字種を認識（判定）する文字認識処理を行う。第１文字認識部５３０、および第２文字認識部５４０は、既知の文字認識技術により文字認識処理を行う。ここで、第１文字認識部５３０、および第２文字認識部５４０は、互いに異なる処理方式により文字認識処理を行う。第１文字認識部５３０は、判定対象書面に含まれる文字（判定対象文字）について、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれであるとの尤度を示す第１認識結果情報を生成する。また、第２文字認識部５４０は、判定対象書面に含まれる文字について、予め定められる複数の文字種候補のそれぞれであるとの尤度を示す第２認識結果情報を生成する。なお、本実施形態では２つの文字認識部（第１文字認識部５３０、第２文字認識部５４０）が設けられる構成が示されているが、文字認識部は３つ以上設けられてもよい。
【００４２】
ここで、予め定められる複数の文字種候補とは、例えば日本語であれば全ての平仮名、片仮名、漢字、記号からなり、英語であれば全てのアルファベットおよび記号からなる。図６は、本発明の第２の実施形態に係る第１認識結果情報および第２認識結果情報の例を示す図である。図６の第１認識結果情報および第２認識結果情報は、判定対象書面上の文字について、予め定められる文字種のそれぞれとする認識の尤度を示している。
【００４３】
認識結果情報統合部５５０は、第１文字認識部５３０により生成された第１認識結果情報、および第２文字認識部５４０により生成された第２認識結果情報を組み合わせて、統合認識結果情報を生成する。具体的には、認識結果情報統合部５５０は、複数の文字のそれぞれについて、同じ文字種の尤度として出力された値を成分とするｍ次元のベクトルを生成する。ここでｍは文字認識部を識別する番号であり、２つの文字認識部が設けられる本実施形態ではｍ＝０，１である。図７は、本発明の第２の実施形態に係る統合認識結果情報の一例を示す図である。
【００４４】
文字識別部５６０は、判定対象文字について、当該判定対象文字について取得される前記第１認識結果情報及び前記第２認識結果情報の組み合わせた統合認識結果情報と、文字認識用学習データと、を用いて当該判定対象文字の文字種を判定する文字種判定処理を実行する。ここで、文字認識用学習データとは、学習用書面に含まれる複数の文字のそれぞれの文字種を示す教師情報と、学習用書面に対する第１文字認識部５３０による認識結果と学習書面に対する第２文字認識部５４０による認識結果との組み合わせと、を用いて予め生成される文字認識用学習データであり、記憶部５７０に記憶されている。この文字認識用学習データは、例えば第１の実施形態に係る文字認識学習装置１００と同様の構成によって生成された学習データとしてもよい。文字識別部５６０は、例えばＢｏｏｓｔｉｎｇ、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）等の既知の識別手法を用いて文字識別処理を実行する。
【００４５】
次に、文字認識装置５００の動作をフローチャートを用いて説明する。図８は、本発明の第２の実施形態に係る文字認識装置５００の動作を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、制御部１１０は、認識結果情報統合部５５０において保持されている、統合認識結果情報であるベクトルを格納する配列Ｗ［ｎ］［ｍ］を初期化する（Ｓ８０１）。ここでｎは文字種を識別する番号（０≦ｎ＜Ｎ）、ｍは第１文字認識部５３０および第２文字認識部５４０を識別する番号（０≦ｍ＜２）である。
【００４７】
次に、第１文字認識部５３０、および第２文字認識部５４０は、文字認識処理を実行する（Ｓ８０２）。第１文字認識部５３０、および第２文字認識部５４０による文字認識処理の結果は、認識結果情報統合部５５０に出力される。
【００４８】
次に、認識結果情報統合部５５０は、第１文字認識部５３０、および第２文字認識部５４０から入力される文字認識結果を組み合わせて、統合認識結果情報を生成する（Ｓ８０３）。具体的には、文字認識結果に含まれる値を前述の配列Ｗ［ｎ］［ｍ］に割り当てる。図７に示される統合認識結果情報の例では、Ｗ［０］［０］＝０．８５、Ｗ［０］［１］＝０．８、Ｗ［１］［０］＝０．００６、Ｗ［１］［１］＝０．０７５である。認識結果情報統合部５５０は、配列Ｗ［ｎ］［ｍ］への値の割り当てを、０≦ｎ＜Ｎ、０≦ｍ＜２の各値について実行する。
【００４９】
そして文字識別部５６０は、Ｓ８０３で生成された統合認識結果情報を用いて文字識別処理を行う（Ｓ８０４）。以上で、文字認識装置５００の動作は終了する。
【００５０】
以上の構成により、複数の文字認識手段を用いた文字認識処理において、複数の文字認識手段による認識結果の組み合わせを用いて学習データを生成する文字認識学習装置１００、および複数の文字認識手段による認識結果の組み合わせを用いて文字認識処理を行う文字認識装置５００が提供される。
【００５１】
なお、上記の実施形態では２つの文字認識手段（第１文字認識部１３０，５３０、第２文字認識部１４０，５４０）が設けられる構成が示されたが、本発明はこれに限定されず、２つ以上の複数の文字認識手段が設けられる構成してもよい。
【００５２】
また、上記の実施形態では、２つの文字認識手段において、全ての文字種とする認識の尤度が取得される構成が示されたが、尤度が予め設定される値より小さい文字種についての尤度を０に置き換える構成としてもよいし、尤度が大きいものから並べて、予め定められる順位以下の文字種についての尤度を０に置き換える構成としてもよい。また、必ずしも全ての文字種について尤度を取得する文字認識手段を用いる必要はなく、例えば尤度が予め定められる値以上である文字種についてのみ文字認識結果を出力するものを用いてもよい。これらの構成とした場合、扱われる情報の量が削減され、処理負荷が軽減されるとともに処理速度の向上が実現される。
【００５３】
また、上記の実施形態では、電子ペン等を用いた、いわゆるオンライン処理による入力処理を行う入力受付装置２００，６００を用いる構成が示されたが、例えばスキャナ等のいわゆるオフライン処理による入力装置を用いる構成としてもよい。
【００５４】
なお、ここで述べた文字認識学習装置１００および文字認識装置５００の動作は、文字認識学習装置１００および文字認識装置５００のそれぞれの記憶部１７０，５７０に記憶されるプログラムを動作させることで実現される。このプログラムは通信によって提供されてもよいし、コンピュータによる読み取りが可能な、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納されて提供されてもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１００  文字認識学習装置、１１０  制御部、１２０  外部Ｉ／Ｆ部、１３０  第１文字認識部、１４０  第２文字認識部、１５０  認識結果情報統合部、１６０  学習データ生成部、１７０  記憶部、２００  入力受付装置、５００  文字認識装置、５１０  制御部、５２０  外部Ｉ／Ｆ部、５３０  第１文字認識部、５４０  第２文字認識部、５５０  認識結果情報統合部、５６０  文字識別部、５７０  記憶部、６００  入力受付装置。
【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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