(57)【要約】【課題】  統計的パターン認識による文字認識において、学習用文字サンプル群だけでは十分な学習ができない場合に、元の文字サンプル群より変形の強度・様態が極めて多様・広範囲でありながら人間に読めない字を含まない文字集団を文字品質別に自動作成する方法を提供する。【解決手段】  収集された手書き文字の心線あるいは他種類のフォントの印刷文字の輪郭線の特徴点の座標からなる特徴ベクトルの主成分分析結果に基づいて、人間が当該字種の文字と認識する範囲、あるいは当該字種として許容される範囲を、目視あるいは数学的条件によって定め、区分的超楕円体で表される可読領域あるいは許容領域を求めると共に、区分的超楕円体の中心からの距離を表す心理距離を使って、いろいろな変形度・品質をもつ文字を十分な数だけ自動発生させ、はじめに収集された学習用文字サンプル群に加える。【選択図】図１
2008077621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実際に手書き文字認識システムの学習に十分な内容の手書き文字サンプルを収集できないという現実的問題に対して、字種ごとに、典型的な字形の文字心線の特徴点及び副特徴点（順序番号付き）とそれらのｘ，ｙ座標の値を順序番号順に並べてできる特徴ベクトルを定義しておき、学習文字の心線を表す画素列の中から、上記特徴点・副特徴点に対応する点を抽出し、それらのｘ、ｙ座標から求められる特徴ベクトルに対する主成分分析結果に基づいて、特徴空間での人間の認識可能領域（人間がその字種と認識できる範囲）を目視によって区分的超楕円体として求め方法、及びそこで定義される心理距離を用いて行う文字認識法は、［非特許文献１］で発表されているが、本発明は、必要に応じて、特徴点の属性としてさらに距離値（文字の太さを表す）ｚを加えるように方式を拡張すると共に、上記区分的超楕円体を心理距離によりいくつかのシェルに分け、その中でランダムに発生される点から文字パターンを逆発生させることにより、変形の強さあるいは品質の等級ごとに十分な数の文字パターンを自動発生させ、これらをはじめに収集された学習文字サンプルに加えて学習文字の内容を充実させる方法に関するものである。
［非特許文献１］
鶴岡信治・村瀬晶彦・木村文隆・横井茂樹・三宅康二：“人間の字種識別基準を用いた自由手書き片仮名文字認識”，電子情報通信学会論文誌，Ｖｏｌ，Ｊ６８−Ｄ，Ｎｏ．４，ｐｐ．７８１−７８８，１９８５．
【請求項２】
主にマルチフォントあるいはオムニフォント印刷文字認識システムの学習文字集団の内容を充実するために、文字輪郭線において多彩な字形を表現するために重要な特徴点（角点、曲率不連続点など）を定義し、［非特許文献１］と同様な方法で主成分分析を行い、各主成分軸上で、数学的制約条件あるいは目視により、当該字種の文字として許容される範囲を決め、それらを長軸とする区分的超楕円体を心理距離と同様な形式の距離値を使って、［請求項１と同様な方式で多彩なフォントを発生させ、学習サンプルの内容を充実させる方法に関するものである。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、文字認識システムの学習文字サンプル集団の充実化に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  手書きＯＣＲの分野では、旧通商産業省工業技術院電子技術総合研究所・富士通株式会社作成の常用手書き平仮名漢字データベースＥＴＬ９（Ｂ）で、未学習文字で９９．５％を超える認識率が得られているが、特徴量や識別部の改良に多くの努力がなされてきているにもかかわらず、近年は認識率の向上が飽和傾向にある。【０００３】  ＥＴＬ９（Ｂ）は、所定の記入用紙に、字を書くことに専念した状態で書かれたものであるが、我々が日常業務の中で各自は、業務の方に注意が多く配分され、さらに品質が低い。手書きＯＣＲが真に実用的なものになるには、日常書かれる文字が実用精度で読めるようになる必要があり、現在の技術レベルでは、手書きＯＣＲが普及する条件は整っていない。【０００４】  また手書き郵便番号も読み取り区分率にもかなりの進歩が見られたものの、誤区分を避けるために最初の３桁については棄却を設けて正読み取り区分率を落とす必要があり、さらに人間に近い読み取り精度が実現すれば一層の人件費削減が可能となるであろう。米国の郵便公社（Ｕｎｉｔｅｄ  Ｓｔａｔｅｓ  Ｐｏｓｔａｌ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）が全世界から最高の認識技術を発掘するために提示した手書き郵便住所・番号の読み取り精度は、認識率５０％・誤読率２％以下というものであり、まだ人間の読み取り精度にはほど遠い。【０００５】  従って、手書きＯＣＲが真に実用的なものとしての地位を占めるには、まだかなりの技術的進歩が必要である。【０００６】  他方、印刷文字の認識は、手書き文字の認識に比べて、一般には容易であると考えられているが、印刷文字においても、いろいろな書体や無数に存在する字形デザインに対して高精度の認識を行うことは容易ではない。欧米では、書体はもちろん、どのデザインの字形かを認識することも重要であり、この機能は英文ＯＣＲの重要な機能として実現されているが、どの国の文書でも、この機能を使うことができるようになれば同じ字形で印刷された文書全体の認識率は大幅に向上させることができる。【０００７】  また理工学分野の多数の出版物に現れる数式の文字は、ローマン、イタリック、ゴシック、ボールド等の書体（タイプフェース）の違いやアルファベットの大文字と小文字の違いが数学的意味の違いを表すので、これらの間の正確な識別は不可欠であること、古今東西の書籍、論文等の数式を読み取り対象とするならば、各書体について無限に近い種類の字形デザインが存在すること、及び大文字小文字で字形が酷似しているもの（Ｃとｃ，Ｓとｓなど）が存在すること、一般の文章と比べて、数式中の文字認識の誤りはコンテクストによる誤りの訂正が難しいことなどの要因が共存しているため、数式単位で見て実用上十分高い認識率を得る技術は実現していない。【０００８】  さて手書き文字・印刷文字のいずれにおいても、認識システムの学習文字集団としては、手書きＯＣＲでは、現在までに書かれた手書き文字を偏りなく多数集めること、印刷文字用ＯＣＲでは、これまでに使用されたフォントの中でなるべく多くの種類を偏りなく集めるのが理想であるが、これを実施することは物理的あるいは経済的に困難である。実際に収集される学習用文字サンプル集団は、図１に示すように、分布の広がりが不十分���あり、かつ偏在するのが普通である。【０００９】  統計学では、正しい確率分布を与えるだけのデータの集団の存在が前提条件であるが、高い認識精度を求める高次元の特徴空間において、通常の努力で集まるサンプル群ではこの条件を到底満たすことができないこと、また（人間の能力の及ぶ範囲で）さらにサンプル数を増やしても効果は極めて少ないことは専門家が指摘しているとおりである。【００１０】  またたとえ学習文字集団収集の問題が解決されたとしても、今後書かれる文字や今後設計されるフォントへの対応については不分明なところが多すぎる。
この問題に対する解決の主なアプローチは、２つあるように思われる。【００１１】  その一つは、人が文字認識に使っていると思われる一般的知識を設計者の工夫・思いつきでシステムに組み込み、学習文字集団のもつ情報の不足を補おうとする試み（各種距離・識別関数の工夫、弛緩法などの柔軟なマッチング法の導入など）であり、長年わたって多くの試みがなされきているが、その効果は近年飽和しているようである。【００１２】  もう一つのアプローチは、文字パターンに画像処理的変形を加えたり、人間の筆記動作の力学的モデルを利用していろいろな変形文字を多数発生させる試みである。
近年では、［非特許文献２］において、オンライン入力時の各ストロークにアフィン変換による変形を加えて学習文字の不足を補う方法と認識精度の向上結果が発表されている。
しかし、この種の方法では、変形を強めるに従ってその字種の文字と認められない文字の発生が起こるようになり、これを防止する手段がない限り、認識率の飽和が起こると考えられる。
【非特許文献２】Ｈ．Ｍｉｙａｎｏ，Ｍ．Ｍａｒｕｙａｍａ，Ｙ．Ｎａｋａｎｏ，ａｎｄ  Ｔ．Ｈａｎａｎｏｉ，”Ｏｆｆ−Ｌｉｎｅ  Ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｂｙ  ＳＶＭ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｅｘａｍｐｌｅｓ  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ  ｆｒｏｍ  Ｏｎ−ｌｉｎｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ”Ｐｒｏｃ．ｏｆ  Ｅｉｇｈｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｏｎ（Ｓｏｕｌ），ｐｐ．４９４−４９８，Ａｕｇ．２９−Ｓｅｐｔ．１，２００５．
【００１３】  一方人間は、この世のほとんどの手書き文字を見ているわけではないが、十分な認識精度を示す。これは、おそらく人間の優れた抽象化能力・一般化能力によるところが多いのであろうが、統計的認識手法を使う限り、現実的収集できる文字サンプルで十分な認識精度を実現できるような、抽象化能力・一般化能力に代わる方法の開発が不可欠になる。【００１４】  申請者は、［非特許文献２］において、細線化パターンの端点、屈曲点、分岐点などの重要な点を特徴点とし、それらの特徴点の間に存在するストロークを等間隔に区切る副特徴点（補助点ともいう）を加えたモデルを字種ごとに設定し（特徴点・副特徴点には順序番号が設定されている）、字種ごとに細線化された学習文字の上で、特徴点・副特徴点に対応する点を求め、それらのｘ、ｙ座標を通し番号順に並べて、特徴ベクトルを得る。【００１５】  このようにして定まる特徴空間で字種ごとに主成分分析を行い、主成分軸（固有ベクトル）上の点に対応する文字心線パターンに太さを付けて、被験者にどの点までの文字が読めるかを答えさせる測定を行った。この方法により、特徴空間上で、被験者がその字種に属する文字と認める範囲が区分的超楕円面としてとらえられた。この区分的超楕円面上の点は原点から１の距離にあるとし、区分的超楕円面内の点は比例的に減少するように定義し、これを心理距離と名付けた。【００１６】  認識過程では、未知文字パターン（認識すべき文字）は細線化され、各字種とのマッチングでは、当該字種の標準パターンで定義されている特徴点に対応する点が求められた後、特徴ベクトルが求められる。このベクトルから、各字種の標準パターンとの心理距離が計算され、最小の心理距離を与えるものを認識結果とするものであるが、被験者にかなり近い認識結果を与える点が注目された。【００１７】  この方法により、学習文字サンプル群の内容の不備をある程度補う方法が得られたわけであるが、周知のように、従来の細線化技術では、分岐点、交差点、屈曲点付近で文字心線に歪みが生じるために真の文字心線が扱えず、これが人間の認識結果への一層の接近を困難にしていることが分かった。
この問題に対しては、心線歪みがほとんどない細線化アルゴリズムの開発が必要になるが、いまだ十分なものは実現されていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】  統計的パターン認識による文字認識において、収集された学習用文字サンプル集団だけでは十分な学習ができない場合に、この学習用文字サンプル集団より変形の強度・様態が極めて多様・広範囲でありながら人間に読めない字を含まない文字集団を文字品質別に自動作成する。
【問題を解決するための手段】
【００１９】  本発明は、手書き文字の学習用文字サンプルパターンの発生を主眼とする方法（文字心線を用いる方法）と印刷文字の学習用文字サンプルパターンの発生を主眼とする方法（文字輪郭線を用いる方法）からなる。
【００２０】（１）文字心線を用いる方法
手書き文字については、［非特許文献１］により周知となっている心理距離を文字の変形の強さあるいは品質と考え、心理距離の区間〔０，１）を等間隔に分ける。例えば、１０区間に分けるとすると、区間０〜０．１，０．１〜０．２，・・・，０．９〜１．０にそれぞれ入る文字をランダムに多数発生させ、品質別文字データベースを自動作成する。
【００２１】  元となる学習文字は、ペンタブレットで入力したり、オフラインで収集され手書き文字データベースなどの文字をディスプレイ上に表示しそれをペンでなぞる方法を採れば、細線化歪みの問題は避けられるが、手書き漢字のように膨大な数の文字サンプルを入力する場合は、別に特許申請中の細線化アルゴリズムのような歪みの少ない細線化処理を行い、ディスプレイ上で校正する方法を採るのが実用的であろう。
図２は、ペンタブレットで入力された文字から、標準パターン上で定義されている特徴点を抽出する方法を概念的に説明するためのものである。
【００２２】  続いて、図３に示すように、特徴点を結ぶ各文字線を等分割する副特徴点が抽出される。
［非特許文献１］によれば、ある字種の標準パターン（１個以上の曲線で定義）がＮ個の特徴点・副特徴点もつ場合、当該字種に属する文字の原特徴ベクトルＦは、
Ｆ＝（ｘ１，ｙ１，ｘ２，ｙ２，・・・，ｘＮ，ｙＮ）            （１）
で表される。ここで、ｘｉ，ｙｉは特徴点ｉのｘ座標及びｙ座標であり、Ｎは特徴点と副特徴点を合わせた総数である。また取り扱いを容易にするため、原特徴ベクトルＦを式（２）により正規化し、これをｘで表す。
ｘ＝（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）＝Ｆ／｜Ｆ｜（ｎ＝２Ｎ）      （２）
【００２３】  各字種に、あらかじめ標準的な字形に対する特徴ベクトルｘを定めておき、入力された学習文字（線図形）上で、ＤＰ法等により対応する特徴点を抽出し、それらのｘ，ｙ座標を特徴点番号順に並べて、Ｆ，ｘを得る。
続いて、式（３）の形式をもつ各字種の心理距離式で、各字種との距離（相違度）を求める。
2008077621.tif 000003
ここで、μは当該字種の平均、φｉ，Ｕｉはそれぞれ第ｉ主成分軸（固有ベクトル）と人間の可読限界であり、これらは字種ごとに異なる。
【００２４】  また（ｘ−μ，φｉ）はベクトルの内積を示し、Ｕｉは式（４）で与えられる。
2008077621.tif 000004
ただし、Ｕｉ＋，Ｕｉ−は、それぞれ第ｉ主成分軸の正側及び負側の可読限界値を表す。
【００２５】  以上は［非特許文献１］に記載されている内容であるが、本発明では、式（３）、（４）を細線化された文字から抽出された特徴ベクトルに適用して字種識別をするのではなく、特徴空間上で人間の可読範囲として測定された区分的超楕円体（０≦ｄ（ｘ）≦１）の中でランダムに多数の点を選び、人間の可読範囲を覆う文字パターン集団を得てこれを元の学習用文字サンプル集団に追加するものである。
【００２６】  このため、ｘ−μとして、一様乱数を成分とするｎ次元のベクトル（ベクトル方向がランダムに選ばれる）を作り、式（３）、（４）によって得られるｄ（ｘ）の値をＤとすると、（ｘ−μ）／Ｄは心理距離１を与える。また区間〔０，１〕の値を取るパラメータｋを導入すると、ｋ（ｘ−μ）／Ｄは心理距離ｋを与える。
【００２７】  これに当該字種の平均ベクトルμを加えてｋ（ｘ−μ）／Ｄ＋μを作れば、これは原特徴空間座標における心理距離ｋをもつ特徴ベクトルとなり、その成分で決まる特徴点・副特徴点の間を、標準パターンの特徴点に関する定義に従って線分で結べば心理距離ｋをもつ文字心線を復元を発生させる。
【００２８】  例えば、既述のように、区間〔０，１〕を０．１刻みの１０区間に分けて、各区間内でｋを乱数発生させれば、１０段階の品質別文字集団ができる。
これを原学習文字集団に加えることによって、通常収集できる原学習文字集団に比べ、特徴空間においてはるかに多様かつ偏りのない分布をもった文字集団が実現する。
【００２９】  なお式（１）の原特徴ベクトルに、特徴点における距離値（文字線の当該個所の太さを表す）ｚｉ（ｉ：特徴点番号）を付加し、原特徴ベクトルを、
Ｆ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１，ｘ２，ｙ２，ｚ３，・・・，ｘＮ，ｙＮ，ｚＮ）    （５）
とする方法も本特許申請の範囲に含める。この方法は、文字線の太さの局所的変動もとらえることができ、毛筆文字などの扱いに有効である。
【００３０】（２）文字輪郭線を用いる方法
（１）で述べた文字心線を用いる方法では、たとえ文字の太さの情報を加えたとしても、印刷文字のように，複雑な飾りを付けた文字への適用は効率的でない場合が多い．
【００３１】  図４に示すように，基準となる既存のフォントを選び（一般には複数必要になると考えられるが、適切な選択をすれば１個で済むことが多いように思われる），各字種の文字パターンの輪郭線画素列に，特徴点（屈折点、曲率不連続点等）を設定する．
【００３２】  収集されたいろいろなフォントの文字を入力し、（１）の文字心線を用いる方法と同様に、標準パターンの特徴点に対応する点を輪郭線画素列中に見つけ、さらに特徴点間の文字線を標準パターンと同数の線分に等分割して副特徴点に対応する点を求め、それらの座標値を要素とする原特徴ベクトルＦを作る。
【００３３】  続いて正規化特徴ベクトルｘを用いて字種ごとに主成分分析を行い、各主成分軸上に標準偏差を単位として均等な間隔で点を設け、その点を文字データに変換する。
【００３４】  上記の手段で作成した文字について、輪郭線が他の輪郭線と交差しないという条件（図５参照）を満たす限界の領域を求めることによって変動許容幅を確定する。これによって定まった区分的超楕円体内でランダムに特徴ベクトルを発生させる。特徴ベクトルを文字輪郭線データに変換し、輪郭線に囲まれた領域を塗りつぶす処理を施して、形状情報をもった文字画像データを生成する。
【００３５】  図６は、特徴空間における字種“Ｆ”の許容領域内でランダムに点を選んで発生させた疑似フォント文字の例を示す。
上述した領域限界の決定法は、（１）の文字心線を用いる方法とは異なるが、使用目的によっては、（１）と同様な目視による方法などを用いた方が合理的である場合もあり得る。
また図７は、ある主成分軸上で字種“Ｆ”の許容領域に入る区間の中の点に対応する疑似フォント文字を例示したものである。
【発明の効果】
【００３６】  文字認識では、実用的な認識精度を実現するには高次元の特徴空間が用いられているため、統計的パターン認識法を適用する場合、通常収集できる程度の文字サンプル集団は、統計理論が要求する条件を満たしているとは到底言い難く、この種の認識システムの正読率向上の壁となっていたといってもよい。
【００３７】  しかし、本発明では、通常収集できる文字サンプル集団を、そのまま認識システムの学習（設計）には使わず、その統計的解析とそれに基づく心理的測定等によって得られた各字種の可読領域あるいは許容領域（特徴空間上で区分的超楕円面で記述）と心理距離式を使って、可読全域あるいは許容全域でいろいろな品質の文字を十分な数だけ自動発生させ、これを学習文字群に加える。従って、最初収集された文字サンプル群よりも遙かに文字認識に必要な情報量（特に人間の文字種判別基準など）を多く含むことになり、これを学習文字サンプル群に使えば、人間に近い認識結果あるいは高い認識率が得られることになる。
【００３８】  ここで得られた学習文字サンプル群は、２値画像でも表現できるので、いかなる認識方式の学習にも利用でき、新しい文字群を対象とする文字認識システムの構築における最大の難題といえる学習問題の解決に大きな貢献をすることが期待される。
また従来広く行われている統計的判別分析法の応用時の問題点をはっきりさせることにも貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】  本申請の方法を用いる場合でも、なるべく多彩で分布に大きな偏りのない文字サンプルを集めるほど良い結果を期待できる。
（１）文字心線を用いる方法
文字心線を利用する方法の場合は、収集する文字は心線で表される必要がある。したがって、ペンタブレットを使ってオンライン入力する方法には利点が多い。【００４０】  特に数字認識では、筆順の変動の問題が少なく、筆記の順序（特徴点の出現順序）を用いることにより、標準パターンで定義されている特徴点に対応する点を抽出しやすい。屈曲点の検出には、周知のＤＰマッチング法を用いることにより、ほぼ自然な位置が検出されるが、厳密さを望む場合は、ディスプレイ付きペンタブレットシステムを利用したマンマシンインターフェースにより、位置の微調整を行えばよい。【００４１】  しかし、オンライン入力だけで十分な文字サンプルを得られないときは、オフラインで収集されたデータベース（例えば旧郵政省郵政研究所作成の手書き数字データベースＩＰＴＰ  ＣＤ−ＲＯＭ１）の文字パターンを表示し、それをまねてペンを動かすか、ディスプレイ付きペンタブレットであれば、表示文字の心線部をペンでなぞることによって、入力文字データを増やすこともできる。【００４２】  また歪みの少ない細線化アルゴリズム（特許申請中）を使えば、オフラインで収集された文字画像を細線化し、ディスプレイ付きペンタブレットで確認・校正することによってデータ収集をすることができる。【００４３】  とくに漢字認識のように、字種数が多い場合は、この方法が一番有力であろう。この場合、特徴点抽出に筆順等の情報は使えないので、［非特許文献３］のように、特徴点間の相対位置関係を表すために定義された特徴点間を結ぶ線分（２次元ベクトル）同士のマッチングを使うことになる。
【非特許文献３】木村文隆，吉村ミツ，三宅康二，市川真人，“ストローク構造解析法による自由手書き片仮名文字認識，”電子情報通信学会論文誌，Ｖｏｌ．６２−Ｄ，Ｎｏ．１，ｐｐ．１６−２３，Ｊａｎ．１９７９．
【００４４】  上記方法で式（１）の特徴ベクトルＦが求められると、式（２）により正規化された特徴ベクトルｘが得られる。これはｎ次元特徴空間の１点に対応し、字種ごとに点の集団について主成分分析を行う。
以下は［非特許文献１］に述べられている方法に従う。
すなわち、主成分分析は、字種ごとの分散共分散行列の固有値解析により、主成分軸は固有ベクトルとして、その軸に関する分散は固有値として求められる。【００４５】  主成分軸（固有ベクトル）と固有値に、固有値の大きいものから小さいものに向かって番号ｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）を付ける。第ｉ主成分軸について、式（２）で与えられるｘから線図形を発生させると、数字「９」でｉ＝１の場合は、図８のような線図形が得られる。
ｘ＝μ＋ｍσｉφｉ                                            （５）
ここで、μは当該字種の平均、φｉは第ｉ固有ベクトル、σｉは対応する固有値の平方根（標準偏差）である。【００４６】  ｍを正側及び負側に増やしていき、人がその字種の文字と認識できる限界を目視で調べる。正側及び負側の限界値をそれぞれｍ＋，ｍ−とすれば、この主成分軸上の座標Ｕｉ＋，Ｕｉ−は、式（６）のようになる。
Ｕｉ＋＝ｍ＋σｉ                                                （６）
Ｕｉ−＝ｍ−σｉ【００４７】  ベクトルｘの当該字種の平均からの心理距離ｄ（ｘ）は、
2008077621.tif 000005
で与えられる。ｄ（ｘ）＝１が可読域（区分的超楕円体）の表面，すなわち可読限界面を与える．【００４８】  ここで，Ｈｉはｘの第ｉ主成分軸上の座標値（＝（ｘ−μ，φｉ）），ＵｉはＨｉ＞０のときＵｉ＋，Ｈｉ＜０のときＵｉ−となる．Ｋは，どの程度まで高次の主成分軸を取るかを決めるもので，意味のある変動をとらえることに重点を置くとよい．余り高次の軸をとると，ノイズの要因を拾うだけとなる．
図９は、各主成分軸のＵｉ＋，Ｕｉ−の測定値と可読限界における字形の例を示したものである。【００４９】  引き続いて，ｎ次元ベクトルｘ−μのｎ個の成分値を一様乱数として，向きがランダムなベクトルを作り，これを式（７）に代入した値がＤであったとすると，（ｘ−μ）／Ｄは心理距離１を与えるから，心理距離ｋをもつ文字パターンは，（ｘ−μ）ｋ／Ｄとなる．
このベクトルの始端は、μの終端と一致するので、特徴空間の原点Ｏを始端とするベクトルは、μ＋（ｘ−μ）ｋ／Ｄとなり、これを、曲線で表現された文字パターンに復元した後、太さを与えて文字パターンとする。【００５０】  ベクトルｋの値を，既述のように，いくつかの区間に分けて，その中で一様乱数とすれば，文字の変形の強さ，あるいは品質による等級で分けた文字集団が得られる．このようにして発生させた文字の例を図１０に示す．
また各字種のプロトタイプ（標準パターン）は、必要に応じて複数個にすることが望ましく、図１１に字種ごとのプロトタイプを示しておく（各プロトタイプは１つの字形例で示してある）。【００５１】  申請者らが開発した加重方向指数ヒストグラム法（［非特許文献４］）に、旧郵政省郵政研究所で作成された手書き年賀はがき郵便番号データベースＩＰＴＰ  ＣＤ−ＲＯＭ１を用いた認識実験では，表１に示すように，従来方式（旧郵政書郵政研究所主催文字認識コンテストで最優秀賞を受賞したシステム）では未学習文字に対して９９．１７％（［非特許文献４］とは実験データ等がわずかに異なるので認識率が同一とはならない）であったのに対して，本発明の方法で生成した文字２５６０個（各字種２５６文字）を加えただけで，９９．４２％に向上している．【００５２】  ただし，実際に書かれる文字には大きな回転をもつものが少なく，本法だけで発生させた文字群には回転した文字が少なめとなるので，発生させた線分としての文字に若干の回転変換（１次変換）を加えたものを含めてある．
【非特許文献４】若林哲史，鶴岡信治，木村文隆，三宅康二，“特徴量の次元数増加による手書き数字認識の高精度化，”電子情報通信学会論文誌（ＤＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ，ｎｏ．１０，ｐｐ．２０４６−２０５３，Ｏｃｔ．１９９４．
【００５３】  また従来方式で学習文字群に実際の手書き郵便番号８０００個（各字種平均８００字）を追加しても，９９．１８％と０．０１％の向上を見るだけであり，これは従来方式の延長上では高い認識率を得ることが困難であることを示唆している．
表２は，誤読率，棄却率，及び上記コンテストで使われた認識性能評価尺度Ｓを示すものであり，正読率を落とさずに誤読を大幅に減らすことができることが分かる．【００５４】  図１２には，本手法の適用によって新たに正読になった文字を示す．これらは，変形が大きいものの人間には読める文字であった．また図１３は、本手法を用いても誤読になる文字の代表例を示すが、これらは，人間でも判読困難なものが多く，この結果は、認識システムのユーザに理解されやすいものであろう．【００５５】  図１４は，その他の誤読例であり，その主な原因は，ノイズと文字線同士の重度の接触（目ツブレなど）によるものである．この問題が解決されれば，正読率は９９．６６％に達する．ノイズによる誤読は，ノイズが文字部分に比べて小さい面積をもつので，これを非決定的に除去する方法で解決されることを確認しており，この場合認識率は９９．４７％に達する．【００５６】  本手法で作成した変形文字を，原学習用文字データ群に，品質別あるいは太さ別に，どのような割合で加えるべきかは実験によって決めるわけであるが，これまでの実験では，心理距離が０．９〜１．０の文字群（自然界で出現頻度が非常に低い）を加えるのが最も効果的であること，文字線同士の接触の多い文字を読むときは太い文字を加えた方が認識率が上がることを確認している．若干の認識実験で正読率が９９．５０％を超えることが確認されている．【００５７】  図１５は，手書き数字を，読むべき字，認識困難な文字，（正しく）読めない文字に分け，認識実験で得られた認識率と対応させているが，従来法で得られた９９．１７％の正読率では、人間ならば読めると思われるものが目立ったのに対して，９９．４２％，９９．４７％，９９．６６％などの数字は，人間の認識率にかなり接近しているものであることを認識させる．【００５８】  （２）文字の輪郭線を用いる方法
収集された印刷文字パターンの輪郭線の情報を統計的に解析して、書体・フォントの違いを支配する要因を抽出し、その要因を制御することによって、多数の疑似書体・フォントを生成して、認識システムの学習文字集団とする。［非特許文献５］で発表した筆記者に適応するＯＣＲの技術を準用すれば、書体・フォントの認識を行うことができるうえ、同じフォントで印刷された文書の文字認識率を向上できることが期待される。
【非特許文献５】鶴岡信治，森田裕之，木村文隆，三宅康二，“筆記者に対して適応機能を持った自由手書き文字認識”，電子情報通信学会論文誌Ｄ，Ｖｏｌ．Ｊ７０−Ｄ  Ｎｏ．１０，ｐｐ．１９５３−１９６０，Ｏｃｔ．１９８７．
【００５９】  疑似フォントの生成は以下の手順で行う．
（ｉ）既に説明した方法で、基準となる既存のフォントを選び，各字種の文字パターンの輪郭線画素列上に，特徴点（屈折点、曲率不連続点等）と副特徴点を設定する（図４）．【００６０】（ｉｉ）収集された既存フォントの文字を入力し、その輪郭線上で各特徴点に対応する点を見つける。ついで、特徴点・副特徴点の座標値を要素とする原特徴ベクトルＦを作る。
（ｉｉｉ）原特徴ベクトルＦを正規化し、これを特徴ベクトルｘとする。【００６１】（ｉｖ）特徴ベクトルｘを用いて字種ごとに主成分分析を行い、各主成分軸上に標準偏差を単位として均等な間隔で点を設け、その点を文字データに変換する。
（ｖ）上記の手段で作成した文字について、輪郭線同士が交差しないという条件（図５）を満たす主成分軸上の限界を求めることによって変動許容幅を確定する。【００６２】文字心線の場合と同様に、式（７）による距離式に従って、距離値別に、許容領域内でランダムに特徴ベクトルを発生させ、これを文字輪郭線データに変換し、輪郭線に囲まれた領域を塗りつぶして、形状情報をもった文字画像データを生成する。【００６３】（ｖｉ）（ｖ）で得られた文字画像データを、最初収集した文字データに加えて、認識システムの学習文字集団とすることによって、マルチフォント対応あるいはオムニフォント対応のＯＣＲを実現する。
【産業上の利用可能性】
【００６４】  文字心線を利用する方法を、手書き郵便番号の認識を手紙類の読み取り区分に応用すれば、さらに大きな人件費削減を実現できるであろう。また一般書類の手書き数字においても、数値がコンテクストによる訂正が困難であることを考慮すると、手書きＯＣＲの事務分野への普及にも貢献するであろう。【００６５】  手書きＯＣＲの分野では、手書き平仮名漢字データベースＥＴＬ９（Ｂ）の文字で、未知文字に対して９９．５％を超える認識率が得られる時代となったが、我々が日常業務中に書くより低品質の文字を実用精度で認識できるＯＣＲへの道を開く本発明は、ＯＣＲの応用範囲を一段と広げることに貢献するであろう。【００６６】  また文字輪郭線を用いる方法では、オムニフォント印刷文字ＯＣＲ実現への道を開くだけでなく、数式認識などのように、無限といえるフォントの実在する状況下で正確な書体認識を要求される数式認識理解の分野でも大きな役割を果たすであろう。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】  通常の方法で収集できる学習文字集団に見られる字形の多様さの不足と偏りを特徴空間上で説明した図である。
【図２】  標準パターンに設定された特徴点に対応する点を入力パターン（収集された原学習文字パターン）上に見つける方法を説明したものである。
【００６８】
【図３】  特徴点の間に存在する文字線を等分割する副特徴点を設定し、特徴点及び副特徴点の座標を要素とする特徴ベクトルＦを作成する方法を説明する図である。
【図４】  文字の輪郭線を使用する方法において、輪郭上に定義した特徴点の例を図示したものである。
【００６９】
【図５】  主成分軸上で原点から十分離れた点に対応する文字輪郭線において、輪郭線同士が交差する現象を図解したものである。
【図６】  特徴空間における字種“Ｆ”の存在領域の中でランダムに点を選んで発生させた疑似フォント文字の例を示したものである。
【００７０】
【図７】  字種“Ｆ”におけるある主成分軸の上の点（許容領域内）に対応する疑似フォント文字を例示したものである。
【図８】  第１主成分軸上で、その標準偏差を単位として、原点及び正側・負側にその整数倍（移動系数）だけ移動した点における文字を発生させた例を示したものである。
【００７１】
【図９】  各主成分軸上で人間が正読できる範囲と可読限界点における文字の形を示したものである。
【図１０】  心理距離０．５〜０．６の範囲及び心理距離０．９〜１．０の範囲でランダムに発生させた文字（数字）の例を示したものである。
【００７２】
【図１１】  各字種に設定した亜字種（サブカテゴリ）の数と代表的な字形を示したものである。
【図１２】  本発明の方法で新たに正読になった文字を示した図である。
【図１３】  本手法でも正読にならなかった文字の代表例を示したものである。
【００７３】
【図１４】  ノイズ・ツブレのない場合の正読率を示したものである。
【図１５】  本発明の方法によって達成された認識性能と郵便番号認識システムの到達可能な認識率を説明するための図である。
【００７４】
【表１】
通常の方法で収集する文字集団のサイズを大きくする方法と本手法による方法との正読率を比較したものである。
【表２】
旧郵政省郵政研究所作成データベースＩＰＴＰ−ＣＤＲＯＭ１を直接学習文字集団として用いた従来の方法と本手法による認識率を比較したものである。
【図１】
2008077621.tif 000006
【図２】
2008077621.tif 000007
【図３】
2008077621.tif 000008
【図４】
2008077621.tif 000009
【図５】
2008077621.tif 000010
【図６】
2008077621.tif 000011
【図７】
2008077621.tif 000012
【図８】
2008077621.tif 000013
【図９】
2008077621.tif 000014
【図１０】
2008077621.tif 000015
【図１１】
2008077621.tif 000016
【図１２】
2008077621.tif 000017
【図１３】
2008077621.tif 000018
【図１４】
2008077621.tif 000019
【図１５】
2008077621.tif 000020
2008077621.tif 000021
2008077621.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成18年11月21日(2006.11.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】  申請者らが開発した加重方向指数ヒストグラム法（［非特許文献４］）に、旧郵政省郵政研究所で作成された手書き年賀はがき郵便番号データベースＩＰＴＰ  ＣＤ−ＲＯＭ１を用いた認識実験では，図１６に示すように，従来方式（旧郵政書郵政研究所主催文字認識コンテストで最優秀賞を受賞したシステム）では未学習文字に対して９９．１７％（［非特許文献４］とは実験データ等がわずかに異なるので認識率が同一とはならない）であったのに対して，本発明の方法で生成した文字２５６０個（各字種２５６文字）を加えただけで，９９．４２％に向上している．
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】  また従来方式で学習文字群に実際の手書き郵便番号８０００個（各字種平均８００字）を追加しても，９９．１８％と０．０１％の向上を見るだけであり，これは従来方式の延長上では高い認識率を得ることが困難であることを示唆している．
図１７は，誤読率，棄却率，及び上記コンテストで使われた認識性能評価尺度Ｓを示すものであり，正読率を落とさずに誤読を大幅に減らすことができることが分かる．
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
【図１６】通常の方法で収集する文字集団のサイズを大きくする方法と本手法による方法との正読率を比較したものである。
【図１７】旧郵政省郵政研究所作成データベースＩＰＴＰ−ＣＤＲＯＭ１を直接学習文字集団として用いた従来の方法と本手法による認識率を比較したものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2008077621.tif 000023
【図２】
2008077621.tif 000024
【図３】
2008077621.tif 000025
【図４】
2008077621.tif 000026
【図５】
2008077621.tif 000027
【図６】
2008077621.tif 000028
【図７】
2008077621.tif 000029
【図８】
2008077621.tif 000030
【図９】
2008077621.tif 000031
【図１０】
2008077621.tif 000032
【図１１】
2008077621.tif 000033
【図１２】
2008077621.tif 000034
【図１３】
2008077621.tif 000035
【図１４】
2008077621.tif 000036
【図１５】
2008077621.tif 000037
【図１６】
2008077621.tif 000038
【図１７】
2008077621.tif 000039