(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力イメージにおけるパターンを識別するための方法であって、
ａ）前記入力イメージを、正規化されたイメージを表す正規化された行列に正規化するステップと、
ｂ）前記正規化された行列からイメージ・ベクトルを生成するステップと、
ｃ）行列とベクトルとの乗算を用いて、前記イメージ・ベクトルに疎行列を乗算し、特徴ベクトルを生成するステップであって、前記疎行列は、ガウス関数が乗算された正弦波であるガボール関数から生成され、前記ガボール関数は、前記正規化された行列における位置を示す少なくとも１つの変数の関数であり、前記正弦波の方向に関係するパラメータと、前記ガボール関数の中心に関係するパラメータと、前記正弦波の波長に関係するパラメータとを含む、１組のパラメータの関数である、ステップと、
ｄ）前記特徴ベクトルを用いて、モデルの所定のリストに対する確率密度を作成するステップと、
ｅ）最高の確率密度を有するモデルを、最良のモデルとして選択するステップと、
ｆ）前記最良のモデルを、前記入力イメージの前記パターンとして、分類するステップと、
を含んでおり、
前記ガボール関数の中心は少なくとも２つ存在し、前記波長は少なくとも２つの値を取り、第１の波長値は前記ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいか、又は、前記距離と実質的に等しく、前記第１の波長値は第２の波長値よりも小さく、前記第２の波長値の半分よりも大きいか又は前記半分と実質的に等しく、
前記モデルは、共分散行列と平均ベクトルとによって特徴付けられ、
前記確率密度は、下記の公式
【数１】
0006609267.tif 000020
によって計算され、
記号ｒは前記特徴ベクトルを表し、記号Σは前記共分散行列を表し、記号μは前記平均ベクトルを表し、ｋは前記特徴ベクトルの成分の個数と等しく、
前記ガボール関数の前記１組のパラメータは前記ガウス関数の標準偏差を含み、前記標準偏差は、前記ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さな値であって、前記ガボール関数の２つの隣接する中心の間の半分の距離よりも大きな値を取る、方法。
【請求項２】
前記共分散行列の非対角成分がゼロである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記正弦波の前記方向に関係する前記パラメータが角度である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも２つのパラメータが前記ガボール関数の中心に関係しており、前記ガボール関数の１つの中心に関係する前記パラメータは、前記ガボール関数の前記中心が規則的に離隔される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
コンピューティング・デバイスに入力イメージにおけるパターンを識別させる制御ロジックが記憶されている非一時的なコンピュータ可読媒体に記録されたコンピュータ・プログラムであって、前記制御ロジックが、
ａ）前記入力イメージを、正規化されたイメージを表す正規化された行列に正規化するための第１のコンピュータ可読プログラム・コードと、
ｂ）前記正規化された行列からイメージ・ベクトルを生成するための第２のコンピュータ可読プログラム・コードと、
ｃ）行列とベクトルとの乗算を用い、前記イメージ・ベクトルに疎行列を乗算して、特徴ベクトルを生成するための第３のコンピュータ可読プログラム・コードであって、前記疎行列（３０３）は、ガウス関数が乗算された正弦波であるガボール関数から生成され、前記ガボール関数は、前記正規化された行列における位置を示す少なくとも１つの変数の関数であり、前記正弦波の方向に関係するパラメータと、前記ガボール関数の中心に関係するパラメータと、前記正弦波の波長に関係するパラメータとを含む、１組のパラメータの関数である、第３のコンピュータ可読プログラム・コードと、
ｄ）前記特徴ベクトルを用いて、モデルの所定のリストに対する確率密度を作成するための第４のコンピュータ可読プログラム・コードと、
ｅ）最高の確率密度を有するモデルを、最良のモデルとして選択するための第５のコンピュータ可読プログラム・コードと、
ｆ）前記最良のモデルを、前記入力イメージの前記パターンとして、分類するための第６のコンピュータ可読プログラム・コードと、
を含んでおり、
前記ガボール関数の中心は少なくとも２つ存在し、
前記波長は少なくとも２つの値を取り、第１の波長値は前記ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいか、又は、前記距離と実質的に等しく、前記第１の波長値は第２の波長値よりも小さく、前記第２の波長値の半分よりも大きいか又は前記半分と実質的に等しく、
前記モデルは、共分散行列と平均ベクトルとによって特徴付けられ、
前記確率密度は、下記の公式
【数２】
0006609267.tif 000021
によって計算され、
記号ｒは前記特徴ベクトルを表し、記号Σは前記共分散行列を表し、記号μは前記平均ベクトルを表し、ｋは前記特徴ベクトルの成分の個数と等しく、
前記ガボール関数の前記１組のパラメータは前記ガウス関数の標準偏差を含み、前記標準偏差は、前記ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さな値であって、前記ガボール関数の２つの隣接する中心の間の半分の距離よりも大きな値を取る、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン認識システムに関する。さらに詳しくは、本発明は、ガボール(Gabor)関数を用いたパターン認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パターン認識システムは、光学的文字認識（ＯＣＲ）システムであり得る。ＯＣＲシステムは、既知のものである。ＯＣＲシステムは、テキストのイメージを、文字認識プロセスを用いることによって、マシン可読なコードに変換する。ＯＣＲシステムでは、文字であり得るもののイメージが分離され、文字を識別するために、文字認識プロセスが用いられる。
【０００３】
既知の光学的文字認識プロセスは、一般的に、
入力イメージから正規化された行列を生成する正規化ステップと、
特徴抽出ステップと、
文字を識別する分類ステップと、
を含む。
【０００４】
特徴抽出ステップは、入力イメージを特徴付ける特徴ベクトルを生成し、分類ステップは、この特徴ベクトルから始まる文字を識別する。いくつかのＯＣＲプロセスでは、特徴抽出ステップは、ガボール・フィルタを用いるフィルタリングを伴う。ガボール・フィルタの選択は、ＯＣＲプロセスのための核心であるのだが、その理由は、ガボール・フィルタが、文字を識別するための特徴ベクトルを決定するからである。特徴ベクトルは、高い精度で文字を識別するために必要な情報を、含まなければならない。特徴ベクトルが大きすぎると、計算が遅くなり、特徴ベクトルが小さすぎると、文字識別の精度が低下する。ガボール・フィルタを用いた既知のＯＣＲプロセスは、低速すぎるか、又は、精度が低すぎる。これは、アジアの文字の識別について特に関係するのであるが、その理由は、アジアの文字は、その数が極めて多いからである。既知のガボール・フィルタの別の短所は、後に続く分類ステップとの関係で適切に機能しない、ということである。
【０００５】
米国特許第７１７４０４４Ｂ２号は、文字の特定の方向に関する情報を抽出するガボール・フィルタに基づく文字認識のための既知の方法を開示している。この方法は、ガボール・フィルタの領域における平均を用い、多くの計算と大きな特徴ベクトルとを伴う。このことにより、この方法を用いたＯＣＲプロセスは、過渡に低速となる。
【０００６】
Ｑｉａｎｇ  Ｈｕｏ，  Ｙｏｎｇ  Ｇｅ及びＺｈｉ−Ｄａｎ  Ｆｅｎｇによる論文「Ｈｉｇｈ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｃｈｉｎｅｓｅ  ＯＣＲ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｇａｂｏｒ  ｆｅａｔｕｒｅｓ，  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍｏｄｅｌ  ｔｒａｉｎｉｎｇ」、ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ，  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ２００１，  Ｖｏｌｕｍｅ  ３には、中国語の文字のための既知のＯＣＲプロセスが記載されている。この方法は、高速であるが、認識精度がそれほど高くない。
【０００７】
上海交通大学のＤａｉＷｅｉによる博士論文「Ｃｈｉｎｅｓｅ  ＯＣＲ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ａｎｄ  ＳＶＭ」には、別のＯＣＲプロセスが記載されている。ＳＶＭとは、「サポート・ベクトル・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）」の略語であり、これは、データ解析及び認識アルゴリズムのための関連付けられた学習アルゴリズムを用いる、教師あり学習モデル（supervised learning model）を意味する。そのようなＳＶＭシステムは、それを非実用的又は不正確のいずれかにする非常に大きな学習セットを要求する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第７１７４０４４Ｂ２号
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｑｉａｎｇ  Ｈｕｏ、  Ｙｏｎｇ  Ｇｅ及びＺｈｉ−Ｄａｎ  Ｆｅｎｇ、「Ｈｉｇｈ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｃｈｉｎｅｓｅ  ＯＣＲ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｇａｂｏｒ  ｆｅａｔｕｒｅｓ、  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍｏｄｅｌ  ｔｒａｉｎｉｎｇ」、ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ、  Ｓｐｅｅｃｈ、  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、  ２００１、  Ｖｏｌｕｍｅ  ３
【非特許文献２】ＤａｉＷｅｉ「Ｃｈｉｎｅｓｅ  ＯＣＲ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ａｎｄ  ＳＶＭ」、ｔｈｅ  Ｓｈａｎｇｈａｉ  Ｊｉａｏｔｏｎｇ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
パターンの高速で正確な識別を提供するパターン認識方法を提供することが、本発明の目的である。
【００１１】
前記パターン認識システムを実行するためのコンピュータ・プログラム製品を提供することが、本発明の別の目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
これらの目的は、本発明の実施例により達成される。
【００１３】
ある実施例では、入力イメージにおけるパターンを識別する方法は、
ａ）入力イメージを、正規化されたイメージを表す正規化された行列に正規化するステップと、
ｂ）正規化された行列からイメージ・ベクトルを生成するステップと、
ｃ）行列とベクトルとの乗算を用いて、イメージ・ベクトルに疎行列を乗算し、特徴ベクトルを生成するステップであって、疎行列は、ガウス関数が乗算された正弦波であるガボール関数から生成され、ガボール関数は、正規化された行列における位置を示す少なくとも１つの変数の関数であり、正弦波の方向に関係するパラメータと、ガボール関数の中心に関係するパラメータと、正弦波の波長に関係するパラメータとを含む、１組のパラメータの関数である、ステップと、
ｄ）特徴ベクトルを用いて、モデルの所定のリストに対する確率密度を作成するステップと、
ｅ）最高の確率密度を有するモデルを、最良のモデルとして選択するステップと、
ｆ）最良のモデルを、入力イメージのパターンとして、分類するステップと、を含んでおり、
ガボール関数の中心は少なくとも２つ存在し、波長は少なくとも２つの値を取り、第１の波長値はガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいか、又は、その距離と実質的に等しく、第１の波長値は第２の波長値よりも小さく、第２の波長値の半分よりも大きいか又はその半分と実質的に等しい。
【００１４】
これらのステップの組合せによって、高速で正確なパターン認識方法が達成されることが、判明している。特に、ステップｃ）で生成される特徴ベクトルは、認識を正確にするために十分に大きく、パターン認識方法の計算を高速にするために十分に小さい。さらに、短い方の波長が、長い方の波長の半分以上であって、ガボール関数の２つの中心の間の距離以下となるように、２つの波長を選択することは、波長の個数（したがって、特徴ベクトルのサイズ）を少数に維持しながら、依然として特徴ベクトルに僅かな冗長性を与えるための、効果的なトレードオフである。特徴ベクトルのこの冗長性により、特徴ベクトルのある与えられた成分の値が破損している場合であっても、依然として文字の認識が可能になる。
【００１５】
本発明のある実施例では、モデルが、共分散行列と平均ベクトルとによって特徴付けられ、確率密度が、下記の公式
【００１６】
【数１】
0006609267.tif 000002
によって計算されるのであるが、この公式において、記号ｒは特徴ベクトルを表し、記号Σは共分散行列を表し、記号μは平均ベクトルを表し、ｋは特徴ベクトルの成分の個数と等しい。
【００１７】
別の実施例では、共分散行列は近似される。ある実施例では、すべてのモデルの共分散行列のトレースが等しい。ある実施例では、共分散行列の非対角成分は、すべてゼロに設定される。そのような共分散行列と平均ベクトルとによるモデルの特徴付けと、この公式による確率密度の計算とを、上述された方法と組み合わせることによって、認識が、正確であり特に高速になることがわかっている。
【００１８】
本発明によるある実施例では、正弦波の方向に関係するパラメータは、正弦波の可能な複数の方向の間の角度が実質的に等しいような、パラメータである。
【００１９】
本発明によるある実施例では、正弦波の方向に関係するパラメータは角度である。別の実施例では、角度の最大値と角度の最小値との和は、πラジアンに等しい。ある実施例では、この角度は、６つの値を取る。
【００２０】
正弦波の方向に関係するパラメータに対する値の選択は、正規化されたイメージの十分な角度サンプリングを達成し、特徴ベクトルのサイズを、本発明による方法の計算を高速にするために十分に小さく維持するために、よいトレードオフを与える。
【００２１】
本発明による別の実施例では、ガボール関数は、ガボール関数の中心に関係する少なくとも２つのパラメータの関数である。ある実施例では、ガボール関数の中心に関係するパラメータは、ガボール関数の複数の中心が規則的に離隔されているような、パラメータである。
【００２２】
本発明の実施例では、ガボール関数の中心に関係する少なくとも１つのパラメータは、正規化された行列における垂直方向に、ガボール関数の中心に関係する少なくとも１つのパラメータは、正規化された行列における水平方向に、対応し得る。ある実施例では、ガボール関数の第１の中心から正規化された行列のエッジまでの距離は、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離の半分と実質的に等しいことがあり得る。
【００２３】
ガボール関数の中心の選択が、正規化されたイメージのよいサンプリングを与え、特徴ベクトルのサイズを、この方法の高速計算を得るために十分なほど小さく維持する。
【００２４】
本発明による別の実施例では、ガボール関数は、ガウス関数の幅と関係するパラメータを含むが、これは、ガウス関数の標準偏差であり得る。ある実施例では、ガウス関数の標準偏差は、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さく、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離の半分よりも大きい。ガウス関数の幅の選択が、正規化されたイメージのよいサンプリングを与え、特徴ベクトルのサイズを、この方法の高速計算を得るために十分なほど小さく維持する。
【００２５】
本発明によるある実施例では、パターンは、２色のパターン、文字、アジアの文字、文字のグループ、ロゴ、絵画、デザイン、一連の音声、一連の映画又は３次元パターンである。
【００２６】
本発明による別の実施例では、正規化された行列は、正規化されたイメージを表し、正規化された行列の各成分は、正規化されたイメージの位置に対応する。正規化されたイメージは、識別すべきパターンを含み、正規化された行列は、正規化されたイメージを表す数学的対象である。正規化された行列は、パターンの識別を可能にする正規化されたイメージの特徴を抽出するために、数学的方法によって処理することが可能である。
【００２７】
本発明によるある実施例では、入力イメージを正規化された行列に正規化するステップは、スケーリング、二値化、平滑化、補間及びフィルタリングを含んでおり、正規化された行列に対応する正規化されたイメージは、所定のフォーマットを有する。入力イメージを正規化された行列に正規化するステップは、識別すべきパターンを有する入力イメージを、作業可能なフォーマットに変換する。この作業可能なフォーマットは、特定の特性を有する行列である。それらの特定の特性とは、正規化された行列がバイナリであり、正規化されたイメージにおいて、与えられた色のピクセルを表す値の中心からの距離の標準偏差が一定である、ということであり得る。
【００２８】
本発明による実施例では、イメージ・ベクトルの成分は、正規化された行列の成分と等しい。正規化された行列をイメージ・ベクトルに変換するステップでは、イメージ・ベクトルの成分は、正規化された行列の成分に等しいのが典型的である。本発明のある実施例では、正規化された行列の成分は二進数であるから、イメージ・ベクトルの成分は二進数であり得る。
【００２９】
本発明による実施例では、正規化された行列の成分に関する情報は、特徴ベクトルにおいて冗長性を有する。この冗長性は、パターン識別の精度を向上させるのであるが、パラメータの選択と、特に、本発明のある実施例では、短い方の波長は２つの隣接する中心の間の距離よりも短く、長い方の波長は２つの隣接する中心の間の距離よりも長いという事実とによって、達成され得る。
【００３０】
本発明によるある実施例では、特徴ベクトルは、近似される。これにより、パターン識別方法の計算速度が上昇することがあり得る。重要な点は、パターンの識別の精度であり、特徴ベクトルの精度の重要性は、それよりも小さい。
【００３１】
本発明による実施例では、正規化された行列は６４行６４列の行列であり、イメージ・ベクトルは４０９６個の成分を有し、疎行列は３００行４０９６列の行列であり、共分散行列は３００行３００列の行列であり、平均ベクトルは３００個の成分を有し、特徴ベクトルは３００個の成分を有し、正弦波の方向に関係する角度は、０、０．５２３５９８、１．０４７２、１．５７０８、２．０９４３９及び２．６１７９９ラジアンの値を取り、ガボール関数の中心は、位置（６，６）、（６，１８）、（６，３０）、（６，４２）、（６，５４）、（１８，６）、（１８，１８）、（１８，３０）、（１８，４２）、（１８，５４）、（３０，６）、（３０，１８）、（３０，３０）、（３０，４２）、（３０，５４）、（４２，６）、（４２，１８）、（４２，３０）、（４２，４２）、（４２，５４）、（５４，６）、（５４，１８）、（５４，３０）、（５４，４２）、（５４，５４）に配置され、第１の波長値は１１に等しく、第２の波長値は２２に等しく、ガウス関数の標準偏差は８に等しい。この実施例は、非常に優れた精度を与えることがわかっており、対応する計算は高速である。
【００３２】
本発明の別の実施例では、コンピュータ・プログラム製品が、コンピューティング・デバイスに入力イメージにおけるパターンを識別させる制御ロジックが記憶されているコンピュータ使用可能媒体を含む。この制御ロジックは、
ａ）入力イメージを、正規化されたイメージを表す正規化された行列に正規化するための第１のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｂ）正規化された行列からイメージ・ベクトルを生成するための第２のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｃ）行列とベクトルとの乗算を用い、イメージ・ベクトルに疎行列を乗算して、特徴ベクトルを生成するための第３のコンピュータ可読プログラム・コード手段であって、疎行列は、ガウス関数が乗算された正弦波であるガボール関数から生成され、ガボール関数は、正規化された行列における位置を示す少なくとも１つの変数の関数であり、正弦波の方向に関係するパラメータと、ガボール関数の中心に関係するパラメータと、正弦波の波長に関係するパラメータとを含む、１組のパラメータの関数である、第３のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｄ）特徴ベクトルを用いて、モデルの所定のリストに対する確率密度を作成するための第４のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｅ）最高の確率密度を有するモデルを、最良のモデルとして選択するための第５のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｆ）最良のモデルを、入力イメージのパターンとして、分類するための第６のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
を含んでおり、
ガボール関数の中心は少なくとも２つ存在し、波長は少なくとも２つの値を取り、第１の波長値はガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいか、又は、その距離と実質的に等しく、第１の波長値は、第２の波長値よりも小さく、第２の波長値の半分よりも大きいか又はその半分と実質的に等しい。
【００３３】
本発明のある実施例では、入力イメージにおけるパターンを識別するための方法が、
ａ）入力イメージを、正規化されたイメージを表す正規化された行列に正規化するステップと、
ｂ）ガボール関数を用いて、正規化された行列から特徴ベクトルを作成するステップであって、ガボール関数は、ガウス関数が乗算された正弦波であり、正規化されたイメージ上の位置に関係する少なくとも１つの変数と、正弦波の方向に関係するパラメータと、ガボール関数の中心に関係する少なくとも１つのパラメータと、正弦波の波長に関係するパラメータとを含む、１組のパラメータとに依存する、ステップと、
ｃ）特徴ベクトルとモデル１０８の所定のリストとから、各モデルの確率密度を生成するステップと、
ｄ）最高の確率密度を有するモデルを、入力イメージにおけるパターンとして識別するステップと、
を含んでおり、
ガボール関数の中心は少なくとも２つ存在し、波長は、第１の組の少なくとも１つの値と、第２の組の少なくとも１つの値とのうちからの値を取るのであるが、
ａ．第１の組の少なくとも１つの値は、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいか、又は、その距離と実質的に等しく、
ｂ．第１の組の少なくとも１つの値は、第２の組の少なくとも１つの値のうちの値の半分よりも大きいか又はその半分と実質的に等しい。
【００３４】
これらのステップの組合せによって、高速で正確なパターン認識方法が達成され得ることが、判明している。特に、ステップｃ）で生成される特徴ベクトルは、認識を正確にするために十分に大きく、パターン認識方法の計算を高速にするために十分に小さい。さらに、短い方の波長が、長い方の波長の半分以上であって、ガボール関数の２つの中心の間の距離以下となるように、２つの波長を選択することは、波長の個数（したがって、特徴ベクトルのサイズ）を少数に維持しながら、依然として特徴ベクトルに僅かな冗長性を与えるための、よいトレードオフである。
【００３５】
本発明のある実施例では、モデルが、共分散行列と平均ベクトルとによって特徴付けられる。確率密度は、下記の公式
【００３６】
【数２】
0006609267.tif 000003
によって計算され得るのであるが、この公式において、記号ｒは特徴ベクトルを表し、記号Σは共分散行列を表し、記号μは平均ベクトルを表し、ｋは特徴ベクトルの成分の個数と等しい。本発明の実施例では、共分散行列の非対角成分がすべてゼロに設定されること、共分散行列が近似されること、すべてのモデルの共分散行列のトレースが等しいこと、があり得る。そのような共分散行列と平均ベクトルとによるモデルの特徴付けと、この公式による確率密度の計算とを、上述された方法と組み合わせることによって、認識が、特に高速で正確になることが、わかっている。
【００３７】
本発明による実施例では、正弦波の方向に関係するパラメータは、正弦波の可能な複数の方向の間の角度が実質的に等しいような、パラメータである。
【００３８】
本発明によるある実施例では、正弦波の方向に関係するパラメータは角度であり、その最大値とその最小値との和は、πラジアンに等しい。この角度は、６つの値を取り得る。正弦波の方向に関係するパラメータに対する値の選択は、正規化されたイメージの十分な角度サンプリングを達成し、特徴ベクトルのサイズを、本発明による方法の計算を高速にするために十分に小さく維持するために、よいトレードオフを与える。
【００３９】
本発明による実施例では、少なくとも２つのパラメータが、ガボール関数の中心に関係しており、ガボール関数の複数の中心は、規則的に離隔されていることがあり得る。ガボール関数の中心に関係するあるパラメータが、正規化された行列における垂直方向に対応し、ガボール関数の中心に関係するあるパラメータが、正規化された行列における水平方向に対応する、ということがあり得る。ガボール関数の第１の中心から正規化された行列のエッジまでの距離が、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離の半分と実質的に等しいことがあり得る。ガボール関数の中心の選択が、正規化されたイメージのよいサンプリングを与え、特徴ベクトルのサイズを、本発明による方法の高速計算を得るために十分なほど小さく維持する。
【００４０】
本発明による実施例では、ガウス関数の幅と関係するパラメータがあるが、これは、ガウス関数の標準偏差であり得る。ガウス関数のこの標準偏差は、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さく、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離の半分よりも大きいことがあり得る。ガウス関数の幅の選択が、正規化されたイメージのよいサンプリングを与え、特徴ベクトルに僅かな冗長性を与え、特徴ベクトルのサイズを、本発明による方法の高速計算を得るために十分なほど小さく維持する。
【００４１】
本発明による実施例では、パターンは、２色のパターン、文字、アジアの文字、文字のグループ、ロゴ、絵画、デザイン、一連の音声、一連の映画又は３次元パターンである。
【００４２】
本発明による実施例では、正規化された行列は、正規化されたイメージを表し、正規化された行列の各成分は、正規化されたイメージの位置に対応する。正規化されたイメージは、識別すべきパターンを含み、正規化された行列は、正規化されたイメージを表す数学的対象である。正規化された行列は、パターンの識別を可能にする正規化されたイメージの特徴を抽出するために、数学的方法によって処理することが可能である。
【００４３】
本発明による実施例では、入力イメージを正規化された行列に正規化するステップは、スケーリング、二値化、平滑化、補間及びフィルタリングを含んでおり、正規化された行列に対応する正規化されたイメージは、所定のフォーマットを有する。入力イメージを正規化された行列に正規化するステップは、識別すべきパターンを有する入力イメージを、作業可能なフォーマットに変換する。この作業可能なフォーマットは、特定の特性を有する行列である。それらの特定の特性とは、正規化された行列がバイナリであり、正規化されたイメージにおいては、与えられた色のピクセルを表す値の中心からの距離の標準偏差が一定である、ということであり得る。
【００４４】
本発明による実施例では、イメージ・ベクトルの成分は、正規化された行列の成分と等しい。正規化された行列をイメージ・ベクトルに変換するステップでは、イメージ・ベクトルの成分は、正規化された行列の成分に等しく設定されるのが典型的である。本発明のある実施例では、正規化された行列の成分は二進数であるから、イメージ・ベクトルの成分は二進数であり得る。
【００４５】
本発明による実施例では、正規化された行列の成分に関する情報は、特徴ベクトルにおいて冗長性を有する。この冗長性は、パターン識別の精度を向上させるのであるが、パラメータの選択と、特に、本発明のある実施例では、ガボール関数のガウス関数の標準偏差が２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいが、２つの隣接する中心の間の距離の半分よりも大きいという事実とによって、達成され得る。
【００４６】
本発明による実施例では、特徴ベクトルは、近似される。これにより、パターン識別方法の計算速度が上昇することがあり得る。重要な点は、パターンの識別の精度であり、特徴ベクトル自体の精度の重要性は、それよりも小さい。
【００４７】
本発明によるある実施例では、正規化された行列は６４行６４列の行列であり、イメージ・ベクトルは４０９６個の成分を有し、特徴ベクトルを作成するステップで用いられる疎行列は３００行４０９６列の行列であり、共分散行列は３００行３００列の行列であり、平均ベクトルは３００個の成分を有し、特徴ベクトルは３００個の成分を有し、正弦波の方向に関係する角度は、０、０．５２３５９８、１．０４７２、１．５７０８、２．０９４３９及び２．６１７９９ラジアンの値を取り、ガボール関数の中心は、位置（６，６）、（６，１８）、（６，３０）、（６，４２）、（６，５４）、（１８，６）、（１８，１８）、（１８，３０）、（１８，４２）、（１８，５４）、（３０，６）、（３０，１８）、（３０，３０）、（３０，４２）、（３０，５４）、（４２，６）、（４２，１８）、（４２，３０）、（４２，４２）、（４２，５４）、（５４，６）、（５４，１８）、（５４，３０）、（５４，４２）、（５４，５４）に配置され、第１の波長値は１１に等しく、第２の波長値は２２に等しく、ガウス関数の標準偏差は８に等しい。この実施例は、非常に優れた精度を与えることがわかっており、対応する計算は高速である。
【００４８】
本発明の別の実施例では、コンピュータ・プログラム製品が、コンピューティング・デバイスに入力イメージにおけるパターンを識別させる制御ロジックが記憶されているコンピュータ使用可能媒体を含む。この制御ロジックは、
ａ）入力イメージを、正規化されたイメージを表す正規化された行列に正規化するための第１のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｂ）ガボール関数を用いて、正規化された行列から特徴ベクトルを作成するための第２のコンピュータ可読プログラム・コード手段であって、ガボール関数は、ガウス関数が乗算された正弦波であり、正規化されたイメージ上の位置に関係する少なくとも１つの変数と、正弦波の方向に関係するパラメータと、ガボール関数の中心に関係する少なくとも１つのパラメータと、正弦波の波長に関係するパラメータとを含む、１組のパラメータとに依存する、第２のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｃ）最良のモデルを入力イメージにおけるパターンとして識別するために、特徴ベクトルとモデルの所定のリストとから、各モデルの確率密度を生成するための第３のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
ｄ）最高の確率密度を有するモデルを、入力イメージにおけるパターンとして識別するための第４のコンピュータ可読プログラム・コード手段と、
を含んでおり、
ガボール関数の中心は少なくとも２つ存在し、波長は、第１の組の少なくとも１つの値と、第２の組の少なくとも１つの値とのうちからの値を取るのであるが、
ａ．第１の組の少なくとも１つの値は、ガボール関数の２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいか、又は、その距離と実質的に等しく、
ｂ．第１の組の少なくとも１つの値は、第２の組の少なくとも１つの値のうちの値の半分よりも大きいか又はその半分と実質的に等しい。
【００４９】
本発明をよりよく理解するため、実例として、以下の添付の図面を次に参照する。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明による光学的文字認識プロセスのフローチャートである。
【図２】本発明による光学的文字認識プロセスにおける正規化ステップの概略的な図解である。
【図３】本発明による光学的文字認識プロセスにおける特徴抽出ステップのフローチャートである。
【図４】本発明による光学的文字認識プロセスにおいて疎行列の成分がいかにして生成されるかを説明するフローチャートである。
【図５ａ】本発明による光学的文字認識プロセスにおいて用いられる疎行列とイメージ・ベクトルとの間の行列乗算の図解である。
【図５ｂ】本発明による光学的文字認識プロセスにおいて用いられる閾値行列の図解である。
【図６】本発明による光学的文字認識プロセスにおける分類ステップのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
本発明は、特定の実施例に関し、一定の図面を参照して説明されるが、それらに限定されない。説明される図面は、概略的なものに過ぎず、限定するものではない。図面においては、構成要素のうちのいくつかのサイズは、図解をする目的で、誇張されており、寸法通りに描かれていない。
【００５２】
さらに、特許請求の範囲の記載における第１、第２、第３及び類似の用語は、同様の構成要素の間で区別を行うために用いられており、必ずしも、シーケンシャル又は時系列的な順序を記述するためのものではない。これらの用語は、適切な状況の下で相互に交換可能であり、本発明の実施例は、本出願における記載又は図解とは異なるシーケンスで動作することがあり得る。
【００５３】
さらに、様々な実施例は、たとえ「好適」と称されている場合であっても、本発明の範囲を限定するものとしてではなく、本発明が実装され得る例示的な態様として解釈されるべきである。特許請求の範囲で用いられる「含む（comprising）」という用語は、その後に列挙されている構成要素又はステップに限定されると解釈されるべきではなく、それ以外の構成要素又はステップを排除しない。それは、明記されている特徴、完全体、ステップ又はコンポーネントの存在を言及されたものとして特定するものとして解釈される必要があるが、１つ若しくは複数の他の特徴、完全体、ステップ若しくはコンポーネント又はそれらのグループの存在或いは追加を排除しない。よって、「ＡとＢとを含むデバイス」という表現の範囲は、コンポーネントＡとコンポーネントＢとだけから構成されるデバイスに限定されるべきではなく、むしろ、本発明に関しては、デバイスの列挙されているコンポーネントがＡとＢとに過ぎないだけであり、さらに、この請求項は、それらのコンポーネントの均等物を含むものとして解釈されるべきである。
【００５４】
二進数、ベクトル及び行列は、０と１とを用いて書かれることが本明細書では想定されているが、真と偽、黒と白又はバイナリな状態を明言する任意の他の手段として書かれ得るということは、当業者にとって、明らかである。
【００５５】
本発明の実施例では、バイナリ・イメージが処理される。バイナリ・イメージとは、各ピクセルに対し、ただ２つの色だけを有することが可能なデジタル・イメージである。これら２つの色は、通常は黒と白であるが、真と偽の値として、又は、１と０の値としても、表され得る。１と０を用いた表現が、数学的なイメージ処理を実行するためには、特に有用である。バイナリ・イメージの処理は、しばしば、フィルタリング・ステップを含むことがあるが、これは、たとえば、イメージに関する何らかの特性を改善するため、又は、イメージに対して何らかの形態に関する操作を実行するためである。通常、フィルタは、数学的には、行列によって記述されるのであって、バイナリ・イメージに対するフィルタの適用は、フィルタ行列とバイナリ・イメージ行列との行列乗算によって記述される。この種の操作は、たとえば、光学的文字認識において、光学的に文字を認識するためにイメージの特徴を抽出するイメージ処理のステップとして、用いられ得る。
【００５６】
光学的文字認識システムは、文字認識プロセスを用いることによって、テキストのイメージをマシン可読なコードに変換する。ＯＣＲシステムでは、文字であり得るもののイメージが分離され、文字を識別するために、文字認識プロセスが用いられる。
【００５７】
本発明のある実施例は、文字又は別のパターンを表す入力イメージから始まる光学的文字認識に関する。本発明のある好適実施例では、光学的文字認識は、アジアの文字を表す入力イメージから始まる。入力イメージは、本発明のある実施例では、２色のイメージである。本発明の好適実施例では、入力イメージは黒と白とのイメージである。本発明のある実施例では、入力イメージは、２次元イメージである。本発明のある実施例では、入力イメージは、認識システムによって認識される文字、ロゴ、絵画又はデザインを含むパターンを表す。本発明のさらなる実施例では、パターンは、認識システムによって認識される一連の音声、一連の映画又は３次元パターンである。
【００５８】
図１に示されている本発明のある実施例による光学的文字認識プロセス１０１は、
入力イメージ１０２から正規化された行列１０４を生成する、正規化のステップ１０３と、
正規化された行列１０４から特徴ベクトル１０６を生成する、特徴抽出のステップ１０５と、
一連の可能なモデル１０８の間で、入力イメージ１０２に対する最良のモデル１０９を計算する、分類のステップ１０７と、
を含む。分類のステップ１０７は、また、各モデルの確率密度をリターンするのであるが、これは、分類ステップ１０７の精度に関する尺度を提供する。
【００５９】
正規化ステップ１０３では、入力イメージ１０２が、ピクセル２０１に細分化される。入力イメージ１０２の各ピクセル２０１は、図２に図解されているように、中間行列２０３の成分２０２によって、表される。中間行列２０３は、本発明のある実施例では、バイナリな行列である。中間行列２０３は、スケーリング、二値化、平滑化、補間、フィルタリングなどを含み得るステップの組合せを経験する。複数のステップのこの組合せの出力は、正規化されたイメージ２０６に対応する正規化された行列１０４である。本発明のある実施例では、正規化されたイメージ２０６は、所定のフォーマットを有しており、中心に配置されている。
【００６０】
正規化された行列１０４のすべての成分２０７は、正規化されたイメージ２０６における所定のフォーマットのピクセル２０８に対応する。
【００６１】
本発明のある実施例では、正規化された行列１０４はバイナリな行列であり、２色の正規化されたイメージ２０６に対応する。正規化された行列１０４のすべての成分は、正規化されたイメージ２０６上の位置に対応する、その行ｘ２０４とその列ｙ２０５とによって特徴付けられる。本発明のある実施例では、正規化された行列１０４は、６４行６４列の行列である。本発明のある実施例では、正規化されたイメージ２０６において、与えられた色のピクセルを表す値の中心からの距離の標準偏差が一定である。本発明のある好適実施例では、正規化されたイメージ２０６において、与えられた色のピクセルを表す値の中心からの距離の標準偏差は、１６個のピクセルに等しい。本発明のある実施例では、パターン又は文字の高さと幅とのアスペクト比が、正規化ステップ１０３の間で、保存される。
【００６２】
正規化された行列１０４から特徴ベクトル１０６を生成する特徴抽出ステップ１０５は、行列とベクトルとの乗算３０４を伴う。これは、図３の助けを借りて、詳細に説明することが可能である。ＡｘＢ次元の正規化された行列１０４は、長さがＡ＊Ｂであるイメージ・ベクトル３０１に変換される。この変換の間に、正規化された行列１０４のすべての成分がイメージ・ベクトル３０１において一度だけコピーされるように、イメージ・ベクトル３０１の各成分が、正規化された行列１０４のある要素と等しく設定される。本発明のある実施例では、イメージ・ベクトル３０１はバイナリなベクトルである。イメージ・ベクトル３０１は、正規化されたイメージ２０６の情報を含む。正規化された行列１０４における行ｘ２０４及び列ｙ２０５における成分の位置、すなわち、正規化されたイメージ２０６における位置に対応する成分の位置は、イメージ・ベクトル３０１のｊ番目の成分を示すインデックスｊ３０２の特定の値にも対応する。本発明のある実施例では、イメージ・ベクトル３０１は４０９６個の成分を有し、インデックスｊは、１から４０９６までの間のすべての整数値を取り得る。これは、６４行６４列の正規化された行列１０４に対応する（６４＊６４＝４０９６）。
【００６３】
本発明のある実施例では、行列とベクトルとの乗算３０４は近似的であり、特徴ベクトル１０６は疎行列３０３とイメージ・ベクトル３０１との間の行列乗算の厳密な数学的結果の近似である。インデックス４０１は、特徴ベクトル１０６のｉ番目の成分を特定するのに用いられる。本発明のある実施例では、「疎」という形容詞は、行列が主にゼロで埋められていることを示している。
【００６４】
図４は、疎行列３０３のｉ番目の行４０１及びｊ番目の列３０２に位置する成分４０６の、ガボール関数４０４を用いた生成を説明している。疎行列３０３のすべての成分４０６は、同じ態様で生成される。ガボール関数４０４は、ガウス関数が乗算された平面正弦波である。ガボール関数４０４は、入力として、インデックスｉに対応するパラメータ４０２と、インデックスｊに対応する変数ｘ２０４及びｙ２０５とを有する。
【００６５】
計算すべき疎行列の成分４０６の行インデックスｉ４０１は、ガボール関数４０４において用いられるパラメータ４０２が取る値を特定する。本発明のある実施例では、パラメータ４０２は、記号αｉ、σｉ、λｉ、Ｃｘｉ、Ｃｙｉによって、以下のように表される：
αｉは、ガボール関数４０４の平面正弦波の方向に関係する角度である。
σｉは、ガボール関数４０４のガウス関数の標準偏差である。
λｉは、ガボール関数４０４の平面正弦波の波長である。
Ｃｘｉは、垂直方向における、正規化されたイメージ２０６の上のガボール関数４０４の中心である。
Ｃｙｉは、水平方向における、正規化されたイメージ２０６の上のガボール関数４０４の中心である。
【００６６】
本発明のある実施例では、パラメータは、以下のように選択される：
Ｃｘｉの値は、規則的に離間されている。
２つのＣｘｉの値の間の距離をｄＣｘと呼び、第１のＣｘｉであるＣｘ１は、ｄＣｘ／２に等しい。
Ｃｙｉの値は、規則的に離間されている。
２つのＣｙｉの値の間の距離をｄＣｙと呼び、第１のＣｙｉであるＣｙ１は、ｄＣｙ／２に等しい。
角度αｉは、規則的に離間されている。
αｉの最大値とαｉの最小値との和は、πラジアンに等しい。
σｉの値は、ｄＣｘよりも小さい。
σｉの値は、ｄＣｘ／２よりも大きい。
σｉの値は、ｄＣｙよりも小さい。
σｉの値は、ｄＣｙ／２よりも大きい。
少なくとも１つの値から構成される第１の組の値においては、λｉの値は、ｄＣｘよりも小さく、ｄＣｙよりも小さい。
少なくとも１つの値から構成される第２の組の値のうちのλｉの値は、第１の組の値が第２の組の値の半分より大きいか、又は、その半分と実質的に等しいようになっている。
【００６７】
本発明のさらなる実施例では、パラメータは、以下の条件のうちのひとつ又はいくつかを満たす：
ｄＣｘ及びｄＣｙは、相互に等しい。
Ｃｘｉは、５つの値を取る。
Ｃｙｉは、５つの値を取る。
αｉは、６つの値を取る。
αｉは、０、０．５２３５９８、１．０４７２、１．５７０８、２．０９４３９及び２．６１７９９ラジアンの値を取る。
σｉは、１つの値を取る。
λｉは、２つの値λ１は及びλ２を取る。
λ１は、ｄＣｘよりも小さい。
λ１は、ｄＣｙよりも小さい。
λ２は、λ１よりも大きく、２＊λ１以下である。
【００６８】
６４行６４列の正規化された行列１０４のある好適実施例では、位置Ｃｘｉは、６、１８、３０、４２及び５４であり、位置Ｃｙｉは、６、１８、３０、４２及び５４であり、標準偏差σｉは８であり、波長λｉは１１及び２２である。本発明のある実施例におけるパラメータの値は、表１に与えられている。
【００６９】
パラメータ４０２に対する値の組の個数は、（Ｃｘｉの値の個数＊Ｃｙｉの値の個数＊αｉの値の個数＊σｉの値の個数＊λｉの値の個数）に等しい。ある好適実施例では、パラメータの組の個数は、３００＝５＊５＊６＊１＊２に等しく、行のインデックスｉ４０１は、１から３００までの整数値を取る。
【００７０】
計算すべき疎行列の成分４０６の列インデックスｉ３０２は、ガボール関数４０４によって用いられる変数ｘ２０４及びｙ２０５の値を特定する。
【００７１】
ガボール関数４０４は、次の数式によって表される：
【００７２】
【数３】
0006609267.tif 000004
【００７３】
インデックスｉ４０１に対応するパラメータ４０２の値の与えられた組から、
インデックスｊ３０２に対応する正規化されたイメージ２０６の行ｘ２０４及び列ｙ２０５の与えられた位置において、
計算されるガボール関数４０４の出力は、疎行列３０３におけるｉ番目の行４０１とｊ番目の列３０２の成分４０６である。疎行列３０３の列の個数とイメージ・ベクトル３０１の成分の個数とは等しい。本発明のある実施例では、疎行列３０３は、３００行４０９６列の行列である。
【００７４】
本発明のある実施例では、疎行列の成分（ｉ，ｊ）４０６は、次の数式によって与えられる：
【００７５】
【数４】
0006609267.tif 000005
記号％はモジュロ演算（modulo operation: 剰余演算）を表しており、演算＊及び／に優先し、記号／／は整数の間の除算の結果の全体部分を与えており、演算＊及び／に優先する。パラメータは、以下の値を取る：
【００７６】
【数５】
0006609267.tif 000006
【００７７】
【数６】
0006609267.tif 000007
【００７８】
【数７】
0006609267.tif 000008
【００７９】
【数８】
0006609267.tif 000009
なお、ここで、
ｎｂα＝６
ｎｂλ＝２
ｍａｘＷａｖｅｌｅｎｇｔｈ＝２２
ｓｔｅｐＳｉｚｅ＝１２
ｎｂＳｔｅｐｓ＝５
ｎｂＦｅａｔｕｒｅｓ＝３００
σ＝８．
ｎｂＳｔｅｐｓは、Ｃｘｉ及びＣｙｉが６４以下となるような値である。
【００８０】
疎行列３０３とイメージ・ベクトル３０１とを乗算するために、行列とベクトルとの乗算３０４が実行されるが、その場合に、図５に図解されているように、疎行列３０３が乗算の第１のファクタであり、イメージ・ベクトル３０１が乗算の第２のファクタである。疎行列３０３とイメージ・ベクトル３０１との乗算の結果として得られるベクトルが、特徴ベクトル１０６である。特徴ベクトル１０６の成分の個数は、疎行列３０３の行の個数と等しい。本発明の好適実施例では、特徴ベクトル１０６の成分の個数は、３００に等しい。
【００８１】
本発明のある実施例では、特徴ベクトル１０６は、入力イメージ１０２に関する特定の情報を含んでおり、この特定の情報は、パターン認識の観点から重要なイメージの特徴に関係する。パラメータの選択と、特に、本発明のある実施例においては、ガボール関数のガウス関数の標準偏差が、２つの隣接する中心の間の距離よりも小さいが、その２つの隣接する中心の間の距離の半分よりは大きいという事実とのために、特徴ベクトル１０６に含まれる情報が、僅かに冗長性を有することになる。特徴ベクトル１０６における情報のこの冗長性が、分類ステップ１０７の精度を、高める。
【００８２】
結果的に特徴ベクトル１０６を生じる疎行列３０３とイメージ・ベクトル３０１との行列の乗算が、図５ａに示されている。疎行列３０３の成分は、Ｍｉｊと称される。ｉは、行番号を与えるインデクスであり、１からｍまでのすべての整数値を取る。ｊは、列番号を与えるインデクスであり、１からｎまでのすべての整数値を取る。イメージ・ベクトル３０１は、ｖｊと称されるｎ個の成分からなる１つの列を有する。特徴ベクトル１０６は、ｒｉと称されるｍ個の成分からなる１つの列を有する。行列の乗算は、特徴ベクトル１０６の成分ｒｉが、下記の方程式１
【００８３】
【数９】
0006609267.tif 000010
と計算されるように、なされる。
【００８４】
方程式１の和においては、いくつかの項を無視することができる。たとえば、ｖｊがゼロに等しい場合には、項Ｍｉｊｖｊはやはりゼロに等しい。さらに、ｖｊが１に等しい場合であって、疎行列３０３の成分Ｍｉｊが小さい場合には、項Ｍｉｊｖｊは、やはり無視できる。本発明のある実施例では、「小さい」ことを制御するために、図５ｂに示されている成分Ｔｉｊを有する閾値行列５０１が、用いられる。本発明のある実施例では、ＭｉｊがＴｉｊよりも小さい場合には、項Ｍｉｊｖｊを無視することが可能である。本発明のさらなる実施例では、閾値行列５０１のすべての成分Ｔｉｊは、同じ値を有する。ガボール関数４０４は、ガウス関数が乗算された平面正弦波であるから、疎行列３０３の成分の多くは、非常に小さいのである。
【００８５】
ＯＣＲプロセス１０１の分類ステップ１０７は、図６の助けを借りて、説明され得る。本発明のある実施例では、分類ステップ１０７は、各クラスに対してウェイトが異なる重み付きユークリッド距離を用いる最近傍分類器法のバリエーションである。分類ステップ１０７は、入力として、特徴ベクトル１０６とモデル１０８とを用いる。本発明のある実施例では、モデル１０８は、文字、文字のグループ又は与えられたフォントのファミリにおける文字に対応する。本発明のある実施例では、モデル１０８は、アジアの文字、アジアの文字のグループ又は与えられたフォントのファミリにおけるアジアの文字に対応する。本発明のある実施例では、モデル１０８は、音声のシーケンス、フィルムのシーケンス又は３次元のパターンに対応する。
【００８６】
本発明のある実施例では、モデル１０８は、共分散行列Σと平均ベクトルμとによって定義される。本発明のある実施例では、Σの非対角成分は、すべてゼロに設定される。本発明のある実施例では、すべてのモデルの共分散行列Σのトレースが等しくなるように、共分散行列Σに定数（各モデルに対して異なる定数）が乗算される。本発明のある実施例では、共分散行列は、近似される。本発明のある実施例では、Σは３００行３００列の行列であり、μは３００個の成分を有するベクトルである。
【００８７】
特徴ベクトル１０６と対応する入力イメージ１０２に最もよく対応するモデルを選択するために、各モデル１０８に対して、確率密度１１０が、特徴ベクトル１０６を記号ｒで表すとして、下記の
【００８８】
【数１０】
0006609267.tif 000011
のように計算される。
【００８９】
記号｜Σ｜は行列Σの行列式を表し、（ｒ−μ）ｔにおけるｔは、ベクトル（ｒ−μ）の転置を示す。ｋは、特徴ベクトル１０６の成分の個数に等しい。本発明のある実施例では、ｋは３００に等しい。積（ｒ−μ）ｔΣ（ｒ−μ）は、通常の数学的慣習に従った行列の乗算である。
【００９０】
いったん各モデル１０８の確率密度６０１が計算ステップ６０１で計算されると、最良のモデル１０９が、選択ステップ６０２で選択される。最良のモデル１０９は、最高の確率密度１１０を有するモデルである。本発明のある実施例では、分類ステップ１０７は、この分類ステップの精度の尺度を提供するために、最良のモデル１０９と各モデルの確率密度１１０とをリターンする。別の実施例では、分類ステップ１０７は、最良のモデル１０９だけをリターンする。別の実施例では、分類ステップ１０７は、各モデルの確率密度１１０だけをリターンする。
【００９１】
本発明のある実施例は、
上述されたパラメータ４０２を用いた特徴抽出ステップ１０５と、
重み付きユークリッド距離に基づく分類ステップ１０７であって、すべてのモデルの共分散行列Σの非対角成分がすべてゼロに、共分散行列Σのトレースが等しく設定されている分類ステップと、
の組合せを含む。
【００９２】
そのようなＯＣＲシステムでは、イメージ再構成が実現され、効率的に計算することが可能であり、ＯＣＲの精度が極めて高くなる。
【００９３】
【表１−１】
0006609267.tif 000012
【表１−２】
0006609267.tif 000013
【表１−３】
0006609267.tif 000014
【表１−４】
0006609267.tif 000015
【表１−５】
0006609267.tif 000016
【表１−６】
0006609267.tif 000017
【表１−７】
0006609267.tif 000018
【表１−８】
0006609267.tif 000019
【図１】
0006609267.tif 000022
【図２】
0006609267.tif 000023
【図３】
0006609267.tif 000024
【図４】
0006609267.tif 000025
【図５ａ】
0006609267.tif 000026
【図５ｂ】
0006609267.tif 000027
【図６】
0006609267.tif 000028