(57)【要約】【課題】認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対し、少ない計算量で高精度な認識を行えるようにする。【解決手段】実施形態のパターン認識装置は、入力された信号を特徴ベクトルに変換し、該特徴ベクトルを認識辞書と照合することにより、入力された信号のパターン認識を行う。認識辞書は、特徴ベクトルの次元数よりも少ない次元の辞書部分空間を表現する辞書部分空間基底ベクトルと、特徴ベクトルと辞書部分空間から計算される類似度を尤度に変換するための複数の確率化パラメータと、を有する。パターン認識装置は、特徴ベクトルと辞書部分空間基底ベクトルの内積の値の二次多項式により類似度を計算し、該類似度と確率化パラメータの線形和の指数関数により尤度を計算する認識部を備える。認識辞書は、複数の確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により学習される。【選択図】図２
2015153241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された信号を特徴ベクトルに変換し、該特徴ベクトルを認識辞書と照合することにより、入力された信号のパターン認識を行うパターン認識装置であって、
前記認識辞書は、前記特徴ベクトルの次元数よりも少ない次元の辞書部分空間を表現する辞書部分空間基底ベクトルと、前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間から計算される類似度を尤度に変換するための複数の確率化パラメータと、を有し、
前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間基底ベクトルの内積の値の二次多項式により前記類似度を計算し、該類似度と前記確率化パラメータの線形和の指数関数により前記尤度を計算する認識部を備え、
前記認識辞書は、前記複数の確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により学習されることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
前記確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により前記認識辞書の学習を行う辞書更新部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のパターン認識装置。
【請求項３】
前記認識辞書は、複数の状態により構成されるモデルをクラスごとに有し、前記モデルの各状態のそれぞれに対応する前記辞書部分空間基底ベクトルおよび前記確率化パラメータを有し、
前記認識部は、前記モデルの各状態において、前記特徴ベクトルのうちの１つまたは複数に対し、前記類似度の計算および前記尤度の計算を行うことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン認識装置。
【請求項４】
前記拘束条件は、前記複数の確率化パラメータに対応する前記状態の実効次元を一定に保つとの条件であることを特徴とする請求項３に記載のパターン認識装置。
【請求項５】
入力された信号を特徴ベクトルに変換し、該特徴ベクトルを認識辞書と照合することにより、入力された信号のパターン認識を行うパターン認識装置において実行されるパターン認識方法であって、
前記認識辞書は、前記特徴ベクトルの次元数よりも少ない次元の辞書部分空間を表現する辞書部分空間基底ベクトルと、前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間から計算される類似度を尤度に変換するための複数の確率化パラメータと、を有し、
前記パターン認識装置が、前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間基底ベクトルの内積の値の二次多項式により前記類似度を計算するステップと、
前記パターン認識装置が、前記類似度と前記確率化パラメータの線形和の指数関数により前記尤度を計算するステップと、を含み、
前記認識辞書は、前記複数の確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により学習されることを特徴とするパターン認識方法。
【請求項６】
コンピュータを、入力された信号を特徴ベクトルに変換し、該特徴ベクトルを認識辞書と照合することにより、入力された信号のパターン認識を行うパターン認識装置として機能させるためのプログラムであって、
前記認識辞書は、前記特徴ベクトルの次元数よりも少ない次元の辞書部分空間を表現する辞書部分空間基底ベクトルと、前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間から計算される類似度を尤度に変換するための複数の確率化パラメータと、を有し、
前記コンピュータに、
前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間基底ベクトルの内積の値の二次多項式により前記類似度を計算する機能と、
前記類似度と前記確率化パラメータの線形和の指数関数により前記尤度を計算する機能とを実現させ、
前記認識辞書は、前記複数の確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により学習されることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、パターン認識装置、パターン認識方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パターン認識の分野では、音声信号や文字列画像などのように認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対して認識を行う方法として、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden  Markov  Model）や条件付き確率場とその派生形が多く用いられている。この方法は、認識対象の区切り判定と認識を同時に行うことができる一方、内部の状態モデルと特徴ベクトルの照合に多くの計算時間を要するという欠点がある。このため、認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対し、短時間で高精度な認識を行うことができる新たな技術の提供が望まれている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】C．M．ビショップ、「パターン認識と機械学習（上・下）」（村田昇監訳）、シュプリンガー・ジャパン、2007年
【非特許文献２】F．Camastra  et  al．“Machine  Learning  for  Audio，Image  and  Video  Analysis：Theory  and  Applications”、Springer-Verlag、2007
【非特許文献３】高村大也ほか、「言語処理のための機械学習入門」（自然言語処理シリーズ１）、コロナ社、2010年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対し、短時間で高精度な認識を行うことができるパターン認識装置、パターン認識方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態のパターン認識装置は、入力された信号を特徴ベクトルに変換し、該特徴ベクトルを認識辞書と照合することにより、入力された信号のパターン認識を行う。前記認識辞書は、前記特徴ベクトルの次元数よりも少ない次元の辞書部分空間を表現する辞書部分空間基底ベクトルと、前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間から計算される類似度を尤度に変換するための複数の確率化パラメータと、を有する。パターン認識装置は、認識部を備える。認識部は、前記特徴ベクトルと前記辞書部分空間基底ベクトルの内積の値の二次多項式により前記類似度を計算し、該類似度と前記確率化パラメータの線形和の指数関数により前記尤度を計算する。前記認識辞書は、前記複数の確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により学習される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、ＨＭＭの状態モデルを確率的部分空間モデルに置き換えることを説明する概念図である。
【図２】図２は、実施形態のパターン認識装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施形態のパターン認識装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、実施形態のパターン認識装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態のパターン認識装置、パターン認識方法およびプログラムを、図面を参照しながら説明する。
【０００８】
まず、本実施形態の基本概念について説明する。本実施形態では、認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対し、短時間で高精度な認識を行えるようにするために、認識対象の区切り判定と認識を同時に行う従来の方法において多くの計算時間を要していた内部の状態モデルと特徴ベクトルの照合の演算を、部分空間法やその派生形による類似度の演算で置き換えることを考える。部分空間法やその派生形は、単一の特徴ベクトルに対する認識に用いられる方法として知られており（下記の参考文献１を参照）、処理時間に比して高い認識精度を得られる利点がある。
＜参考文献１＞E．オヤ、「パターン認識と部分空間法」（小川英光、佐藤誠訳）、産業図書、1986年
【０００９】
部分空間法やその派生形による類似度の演算は、認識対象の区切り判定と認識を同時に行う従来の方法における状態モデルと特徴ベクトルの照合の演算と同一の目的であり、実際、前者は後者を近似したものとみなすことができる（下記の参考文献２を参照）。
＜参考文献２＞黒沢由明、“球面ガウス分布から導出される部分空間法”信学論（D-2）、J81-D2（6）、pp.1205-1212、1998
【００１０】
そこで、前者における類似度を後者において用いる尤度などの確率尺度に変換する確率化パラメータを導入し、特徴ベクトルｘの尤度Ｌ（ｘ）を下記式（１）のように計算するモデルを考える。
【数１】
2015153241.tif 000003
ただし、式（１）におけるＰ’は、正規直交する辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋから下記式（２）で計算される行列であり、ｑ，ｗは確率化パラメータである。
【数２】
2015153241.tif 000004
また、このとき、下記式（３）で示されるｓは、特徴ベクトルｘの類似度である。
【数３】
2015153241.tif 000005
以下では、式（１）の計算を行うモデルを「確率的部分空間モデル」と呼ぶ。
【００１１】
ここで、図１を参照しながら、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）の状態モデルを、確率的部分空間モデルに置き換える例を説明する。ＨＭＭは、図１（ａ）に模式的に示すように、複数の状態により構成される。ＨＭＭの入力は、特徴ベクトルの系列である。各状態は、単独の特徴ベクトルの統計モデルであり、通常は、図１（ｂ）に模式的に示すような混合ガウス分布モデル（ＧＭＭ：Gaussian  Mixture  Model）が用いられる（非特許文献１を参照）。ＨＭＭの学習時には、状態および状態間のパラメータがそれぞれ独立に学習される。
【００１２】
ＨＭＭの状態モデルとして用いられるＧＭＭは、単独の特徴ベクトルのモデルとしては、認識精度の割に計算量が多い。そこで、ＨＭＭの状態モデルを、通常用いられるＧＭＭから、図１（ｃ）に模式的に示すような確率的部分空間モデルに置き換える。確率的部分空間モデルは、特徴ベクトルの次元数よりも小さい次元数の部分空間で演算を行うため、ＧＭＭに比べて計算量が少ない。したがって、図１（ｄ）に示すように、ＨＭＭの状態モデルをＧＭＭから確率的部分空間モデルに置き換えて特徴ベクトルの照合演算を行うことにより、短時間で高精度な認識を行うことが可能になる。
【００１３】
このとき、認識においては、ＨＭＭの尤度を計算するＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは各状態モデルにおける尤度計算の方法に依存しないので（非特許文献１を参照）、ＨＭＭの状態モデルを確率的部分空間モデルに置き換えても、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムをそのまま用いることができる。
【００１４】
一方、確率的部分空間モデルの学習時には、これをＨＭＭの学習に用いるＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズム（非特許文献１を参照）と同様に、期待値最大化法（ＥＭ法）により行うこととすると、各状態への負担率（非特許文献１を参照）は状態モデルの形によらないので、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムと同様に計算できる。
【００１５】
そこで、学習データｘ１，・・・，ｘＮを用いて、確率的部分空間モデルのパラメータである確率化パラメータｑ，ｗおよび辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋを更新することを考える。このときｘ１，・・・，ｘｎの負担率をγ１，・・・，γｎとすると、全学習データの対数尤度は学習データの独立性を仮定して、下記式（４）のように表すことができる。
【数４】
2015153241.tif 000006
ＥＭ法においては、式（４）で表される対数尤度を最大化するようにパラメータを最大化するが、Ｐ’については主成分分析（非特許文献１を参照）と同様であり、下記式（５）を対角化し、上位ｋ個の固有値に対応する固有ベクトルを順番にとって、辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋとすればよい。
【数５】
2015153241.tif 000007
【００１６】
ところが、確率化パラメータｑ，ｗについては問題が生じる。後述の式（６）の形から明らかなように、データ尤度Ｌはｑ，ｗについて単調であり、データ尤度Ｌを確率化パラメータｑ，ｗについて最大化することは不可能である。実際、ｗを小さく、またｑを大きくとれば、Ｌを任意に大きくすることができてしまい、これは認識モデルとしては不適切である。
【００１７】
そこで、本実施形態では、確率化パラメータｑ，ｗの間に適当な拘束条件ｆ（ｑ，ｗ）＝０を導入することにより、確率的部分空間モデルを適切に学習させることを可能にする。これにより、ＨＭＭの状態モデルなどを確率的部分空間モデルに置き換えた新規な方法により、認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対して短時間で高精度な認識を行うことができるパターン認識装置を実現可能とする。
【００１８】
図２は、本実施形態のパターン認識装置の機能的な構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態のパターン認識装置は、信号入力部１、特徴抽出部２、認識部３、および辞書更新部４を備える。
【００１９】
信号入力部１は、認識対象となる信号の入力を受け付ける。認識対象となる信号は、例えば、画像として表される文字や文字列、その他の画像、波形として表される音声信号や各種のセンサ信号などであり、これらのディジタル情報、または必要に応じて二値化などの前処理を施したディジタル情報が、信号入力部１に入力される。
【００２０】
特徴抽出部２は、信号入力部１に入力された信号を、一定の次元数の特徴ベクトルの集合に変換する。具体的には、特徴抽出部２は、まず信号入力部１に入力された信号に窓をかけて窓の範囲の部分信号を抽出する。次に、特徴抽出部２は、抽出した信号部分のそれぞれに対して、長さや量子化レベルを正規化するなどの前処理を施す。そして、特徴抽出部２は、その前処理後の値や、前処理後の信号にさらにガウシアンフィルタなどのフィルタ処理やフーリエ変換などの変換処理を施した後の値を成分とする特徴ベクトルを出力し、信号入力部１に入力された信号に対応する特徴ベクトルの集合を生成する。具体例としては、下記の参考文献３に記載の技術を用いることができる。
＜参考文献３＞J．A．Rodriguez  and  F．Perronin、“Local  Gradient  Histogram  Features  for  Word  Spotting  in  Unconstrained  Handwritten  Documents”、Proc．ICFHR2008、2008
【００２１】
認識部３は、認識辞書１０を用いて、特徴抽出部２により生成された特徴ベクトルの集合を評価し、信号入力部１に入力された信号が属するクラスまたはクラスの集合を表す認識結果を出力する。
【００２２】
認識辞書１０は、本実施形態のパターン認識装置が信号の分類先として扱うそれぞれのクラスに対応するモデルを含むデータベースであり、本実施形態のパターン認識装置の内部または外部に保持される。認識辞書１０が保持する各クラスのモデルは、ＨＭＭのように複数の状態により構成され、それぞれの状態が上述した確率的部分空間モデルである。つまり、認識辞書１０は、クラスごとのモデルの各状態に対応する辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋと、確率化パラメータｑ，ｗとを保持している。辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋは、特徴ベクトルの次元数よりも少ない次元の辞書部分空間を表現するパラメータであり、確率化パラメータｑ，ｗは、特徴ベクトルと辞書部分空間から計算される類似度を尤度に変換するためのパラメータである。
【００２３】
認識部３は、認識辞書１０に含まれるモデルを組み合わせて、特徴抽出部２により生成された特徴ベクトルの集合との最適な対応を探索し、モデルのラベル集合を出力する。このとき、認識部３は、認識辞書１０に含まれる各モデルの各状態において、特徴ベクトルの集合のうちの１つまたは複数の特徴ベクトルに対し、特徴ベクトルと辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋの内積の値の二次多項式により類似度を計算し、その類似度と確率化パラメータｑ，ｗの線形和の指数関数により尤度を計算する。そして、全体としてのデータ尤度Ｌが最大となるモデルの組み合わせを選び、そのラベル集合を出力する。
【００２４】
データ尤度Ｌは、特徴ベクトルの集合の要素ｘ１，・・・，ｘＴがそれぞれ辞書部分空間Ｕ１，・・・，Ｕｔを持つモデルＭ１，・・・，ＭＴに対応するとき、下記式（６）として得られる。
【数６】
2015153241.tif 000008
このとき、モデル列がＭ１，・・・，ＭＴとなる確率Ｐ（Ｍ１，・・・，ＭＴ）は、Ｎグラム（下記の参考文献４を参照）などの確率的言語モデルによって決定することができ、通常はバイグラムを用いてＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムにより学習される（非特許文献１を参照）。
＜参考文献４＞北研二、「確率的言語モデル」（言語と計算５）、東京大学出版会、1999年
【００２５】
辞書更新部４は、認識部３による処理が終了した後、入力信号から生成された特徴ベクトルの集合を用いて認識辞書１０を更新する。この際、辞書更新部４は、確率化パラメータｑ，ｗ間の拘束条件ｆ（ｑ，ｗ）＝０を利用した期待値最大化法により、認識辞書１０の学習を行う。以下、認識辞書１０を更新する方法の具体例を説明する。
【００２６】
ある状態モデルに入力された特徴ベクトルをｘ１，・・・，ｘＮとし、その負担率がγ１，・・・，γＮと書けるとき、まず、下記式（７）を計算し、Ｋの上位ｋ個の固有値に対応する固有ベクトルをｕ１，・・・，ｕｋとして、その状態モデルにおける辞書部分空間基底ベクトルを更新する。
【数７】
2015153241.tif 000009
【００２７】
そして、確率化パラメータｑ，ｗ間の拘束条件ｆ（ｑ，ｗ）＝０に対し、下記式（８）に示す方程式の解をｑとし、さらにその解をｆ（ｑ，ｗ）＝０に代入して得られる解をｗとする。
【数８】
2015153241.tif 000010
ただし、μは認識時の類似度を１から引いたものの重み付き平均であり、下記式（９）のように表される。
【数９】
2015153241.tif 000011
【００２８】
確率化パラメータｑ，ｗ間の拘束条件としては、例えば、下記式（１０）で表される状態モデルの実効次元を一定に保つとの条件、すなわち、下記式（１１）で示される条件が挙げられる。
【数１０】
2015153241.tif 000012
【００２９】
このとき、上記式（８）は下記式（１２）、すなわちＥ／２ｗ＝μとなるから、これを解いてｗ＝Ｅ／２μが得られる。
【数１１】
2015153241.tif 000013
さらに、ｗ＝Ｅ／２μを上記式（１０）に代入して、下記式（１３）が得られる。これらの値で、確率化パラメータｑ，ｗを更新すればよい。
【数１２】
2015153241.tif 000014
【００３０】
辞書更新部４は、認識部３での認識に用いた各状態モデルそれぞれについて、以上のような辞書部分空間基底ベクトルｕ１，・・・，ｕｋの更新と、確率化パラメータｑ，ｗの更新を行う。これにより、認識を行うたびに認識辞書１０が自動学習されて、認識精度が向上する。
【００３１】
次に、本実施形態のパターン認識装置による処理の概要について、図３に沿って説明する。図３は、本実施形態のパターン認識装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３２】
まず、信号入力部１が、認識対象となる信号の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。信号入力部１に入力された信号は、特徴抽出部２に渡される。
【００３３】
次に、特徴抽出部２が、ステップＳ１０１で入力された信号を信号入力部１から受け取り、上述した方法によって、この信号から特徴ベクトルの集合を生成する（ステップＳ１０２）。特徴抽出部２により生成された特徴ベクトルの集合は、認識部３に渡される。
【００３４】
次に、認識部３が、ステップＳ１０２で生成された特徴ベクトルの集合を特徴抽出部２から受け取り、認識辞書１０を用いて特徴ベクトルの集合を評価して、ステップＳ１０１で入力された信号が属するクラスまたはクラスの集合を表す認識結果を出力する（ステップＳ１０３）。このとき、認識部３は、認識辞書１０に含まれる各モデルの各状態において、上述した特徴ベクトルの類似度の計算および尤度の計算を行って、全体としてのデータ尤度Ｌが最大となるモデルの組み合わせを選び、そのラベル集合を出力する。この認識処理の後、認識部３に入力された特徴ベクトルの集合と認識部３が出力したラベル集合が、辞書更新部４に渡される。
【００３５】
次に、辞書更新部４が、認識部３に入力された特徴ベクトルの集合と認識部３が出力したラベル集合を受け取り、認識部３での認識に用いた各状態モデルそれぞれについて、上述した方法により、辞書部分空間基底ベクトルおよび確率化パラメータの更新を行う（ステップＳ１０４）。この際、特に確率化パラメータの更新には、上述した確率化パラメータ間の拘束条件を利用する。
【００３６】
以上、具体的な例を挙げながら説明したように、本実施形態のパターン認識装置では、クラスごとのモデルの状態モデルとして、上述した確率的部分空間モデルを用いる。認識辞書１０は、各状態モデルのそれぞれに対応する辞書部分空間基底ベクトルと、確率化パラメータとを保持している。そして、認識部３は、入力信号から生成された特徴ベクトルの集合に対し、それぞれの特徴ベクトルと辞書部分空間基底ベクトルの内積の値の二次多項式により類似度を計算し、得られた類似度と確率化パラメータの線形和の指数関数により尤度を計算して、全体としてのデータ尤度が最大となるモデルの組み合わせを選び、そのラベル集合を認識結果として出力する。また、認識部３による処理が終了すると、辞書更新部４が、入力信号から生成された特徴ベクトルの集合を用いて認識辞書１０を更新する。この際、辞書更新部４は、確率化パラメータ間の拘束条件を利用した期待値最大化法により、認識辞書１０の学習を行う。したがって、本実施形態のパターン認識装置によれば、認識単位の区切りが明らかでない入力信号に対して短時間で高精度な認識を行うことができる。
【００３７】
なお、以上の説明では、確率化パラメータ間の拘束条件として、状態モデルの実効次元を一定に保つとの条件を用いたが、利用可能な拘束条件はこれに限らない。例えば、モデルの各状態において下記式（１４）を一定に保つとの条件、すなわち、下記式（１５）で示される条件を用いてもよい。
【数１３】
2015153241.tif 000015
【００３８】
このとき、上記式（８）は下記式（１６）となるから、これを上記式（１４）に代入して、下記式（１７）が得られる。これらの値で、確率化パラメータｑ，ｗを更新すればよい。
【数１４】
2015153241.tif 000016
【００３９】
また、以上の説明では、ＨＭＭの状態モデルを式（１）で表される確率的部分空間モデルに置き換える例を想定したが、これに限らない。認識対象の区切り判定と認識を同時に行う他の方法において、尤度の計算に時間がかかるモデルを確率的部分空間モデルに置き換えるようにしてもよい。さらに、式（１）で表される確率的部分空間モデルに代えて、同様の機能を有するモデル、つまり部分空間法により類似度を計算し、類似度から尤度を計算する他のモデルを用いるようにしてもよい。
【００４０】
また、以上の説明では、辞書更新部４をパターン認識装置の内部に備えた例を想定したが、辞書更新部４は、パターン認識装置の外部に設けてもよい。この場合、パターン認識装置の外部に設けられた辞書更新部４は、例えば、パターン認識装置と通信しながら上述した認識辞書１０の更新の処理を行う。
【００４１】
本実施形態のパターン認識装置は、例えば図４に示すように、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１などのプロセッサ、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２やＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３などの記憶装置、ＨＤＤ（Hard  Disk Drive）１０４などの補助記憶装置、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ１０５、各部を接続するバス１０６などを備えた、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成を採用することができる。この場合、上述した各機能的な構成要素は、コンピュータ上で所定のパターン認識プログラムを実行することによって実現することができる。
【００４２】
このパターン認識プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact  Disk  Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。
【００４３】
また、このパターン認識プログラムを、インターネットなどのネットワークに接続された他のコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、このパターン認識プログラムをインターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００４４】
また、このパターン認識プログラムを、ＲＯＭ１０２等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００４５】
このパターン認識プログラムは、本実施形態のパターン認識装置の各処理部（信号入力部１、特徴抽出部２、認識部３、および辞書更新部４）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵ１０１（プロセッサ）が上記記録媒体からプログラムを読み出して実行することにより、上述した各処理部がＲＡＭ１０３（主記憶）上にロードされ、上述した各処理部がＲＡＭ１０３（主記憶）上に生成されるようになっている。なお、本実施形態のパターン認識装置は、上述した各処理部の一部または全部を、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などの専用のハードウェアを用いて実現することも可能である。
【００４６】
以上、本発明の実施形態を説明したが、ここで説明した実施形態は、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。ここで説明した新規な実施形態は、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、変更を行うことができる。ここで説明した実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。
【符号の説明】
【００４７】
１  信号入力部
２  特徴抽出部
３  認識部
４  辞書更新部
１０  認識辞書
ｕ１，・・・，ｕｋ  辞書部分空間基底ベクトル
ｑ，ｗ  確率化パラメータ
【図１】
2015153241.tif 000017
【図２】
2015153241.tif 000018
【図３】
2015153241.tif 000019
【図４】
2015153241.tif 000020