(57)【要約】【課題】原特徴の中から識別に貢献している少数の特徴を選択して少ない計算量で類似文字識別を行う文字認識辞書作成方法とその装置、文字認識方法とその装置および文字認識辞書作成プログラムと文字認識プログラムとを格納した記憶媒体を提供する。【解決手段】  特徴選択に遺伝的アルゴリズムを適用し、一定値以上の認識率を有する遺伝子に対し特徴数減少比の適合度で以って世代交代を行うことにより、識別能力の高い少数の特徴を得ることができる。また、詳細識別においては詳細識別辞書に格納された特徴番号により識別辞書の特徴を得る構成となっているので、高精度、小辞書容量の文字認識系が実現できる。【選択図】    図２
2008071214.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カテゴリ当たり多数の文字パターンを収集した学習データを用い、該文字パターンの特徴を抽出して統計的処理を施すことにより該カテゴリの標準パターンを作成する文字認識辞書作成方法において、
“０”、“１”の２値をとるビットが特徴の個数だけ連なったビット列からなる遺伝子を複数個用意し、予め定められた確率で“１”が生じるよう各個体に“０”、“１”の値を割り当てることにより初期遺伝子集団を作成し、
該初期遺伝子集団の個体においてビットが“１”の値を取るアドレスに対応する特徴のみを用いて、指定された類似文字の標準パターンの特徴と該類似文字の学習データの文字パターンの特徴との間で識別尺度を計算し該個体による認識率を求める処理を全ての固体に対して行い、
前記固体における認識率が予め定められた認識率以上となる固体のみを集めた集合を親遺伝子候補集合として作成し、
前記親遺伝子候補集合の各個体に対し、少ない特徴数で前期予め定められた認識率を保持する観点から設定された適応度を求め、
前記親遺伝子候補集合の各個体の適応度を用いて次世代の親遺伝子となる固体を選択することにより親遺伝子集合を作成し、
前記親遺伝子集合から固体を２組取り出し、該２組の固体の遺伝子を交叉により交換した新たな固体を２組生成して前記親遺伝子集合に戻す操作を予め定められた回数だけ繰り返し、
前記親遺伝子集合から固体を取り出し、遺伝子の一部に“０”、“１”の値を予め与えられた確率で反転させる突然変異を生じさせ、
前記した、個体による認識−適応度計算−選択−交叉−突然変異の一連の処理を１世代における処理とし予め定められた収束の基準を満足するか、あるいは、予め定められた最大世代数に到達するかの条件を満たすまで世代交代を繰り返し、最終的に得られた親遺伝子集合の中で適応度が最大の固体を取り出し、
指定された類似文字のカテゴリ名と、前記適応度が最大の固体から“１”の値を取るアドレスに対応する特徴番号とを用いて前記類似文字の詳細識別辞書を作成すること、
を特徴とする文字認識辞書作成方法。
【請求項２】
前記適応度は、個体の有する“１”の総数を特徴数とし、当該世代の固体の中で最大特徴数を求め、各固体が該最大特徴数から低減できた特徴数を前記最大特徴数で除した値で定義される特徴数減少比とする請求項1記載の文字認識辞書作成方法。
【請求項３】
入力文字パターンの特徴と標準辞書との特徴との間で計算して得られる近さの尺度を用いて前記入力文字パターンの属するカテゴリを前記尺度の昇順に候補列として出力する文字認識方法において、
識別で得られた第１位候補の識別尺度と第２位候補の識別尺度とから前記第１位候補が正解カテゴリであるかの信頼性判定を行い、
信頼性が高いと判定された場合は前記第１位候補を認識結果として出力し、信頼性が高いと判定されなかった場合は識別で得られた候補を認識対象として後続の詳細識別部に送出し、
詳細識別部では、詳細識別辞書を探索して前記第1位候補の属するカテゴリ集合と該カテゴリ集合の識別に用いる詳細識別用特徴を得、
前記カテゴリ集合の識別辞書から前記詳細識別用特徴の特徴番号で指定される特徴を読み出し、該特徴と入力文字パターンから得られた特徴中の前記詳細識別用特徴とを用いて詳細識別を行い、得られた結果を認識結果として出力すること、
を特徴とする文字認識方法。
【請求項４】
カテゴリ当たり多数の文字パターンを収集した学習データを用い、該文字パターンの特徴を抽出して統計的処理を施すことにより該カテゴリの標準パターンを作成する文字認識辞書作成装置において、
“０”、“１”の２値をとるビットが特徴の個数だけ連なったビット列からなる遺伝子を複数個用意し、予め定められた確率で“１”が生じるよう各個体に“０”、“１”の値を割り当てることにより初期遺伝子集団を作成し、
該初期遺伝子集団の個体においてビットが“１”の値を取るアドレスに対応する特徴のみを用いて、指定された類似文字の標準パターンの特徴と該類似文字の学習データの文字パターンの特徴との間で識別尺度を計算し該個体による認識率を求める処理を全ての固体に対して行い、
前記固体における認識率が予め定められた認識率以上となる固体のみを集めた集合を親遺伝子候補集合として作成し、
前記親遺伝子候補集合の各個体に対し、少ない特徴数で前期予め定められた認識率を保持する観点から設定された適応度を求め、
前記親遺伝子候補集合の各個体の適応度を用いて次世代の親遺伝子となる固体を選択することにより親遺伝子集合を作成し、
前記親遺伝子集合から固体を２組取り出し、該２組の固体の遺伝子を交叉により交換した新たな固体を２組生成して前記親遺伝子集合に戻す操作を予め定められた回数だけ繰り返し、
前記親遺伝子集合から固体を取り出し、遺伝子の一部に“０”、“１”の値を予め与えられた確率で反転させる突然変異を生じさせ、
前記した、個体による認識−適応度計算−選択−交叉−突然変異の一連の処理を１世代における処理とし予め定められた収束の基準を満足するか、あるいは、予め定められた最大世代数に到達するかの条件を満たすまで世代交代を繰り返し、最終的に得られた親遺伝子集合の中で適応度が最大の固体を取り出す詳細識別辞書作成手段と、
指定された類似文字のカテゴリ名と、前記適応度が最大の固体から“１”の値を取るアドレスに対応する特徴番号とを用いて前記類似文字の詳細識別辞書を作成する詳細識別辞書手段と、
を具備することを特徴とする文字認識辞書作成装置。
【請求項５】
前記適応度は、個体の有する“１”の総数を特徴数とし、当該世代の固体の中で最大特徴数を求め、各固体が該最大特徴数から低減できた特徴数を前記最大特徴数で除した値で定義される特徴数減少比とする請求項４記載の文字認識辞書作成装置。
【請求項６】
入力文字パターンの特徴と標準パターンとの特徴との間で計算して得られる近さの尺度を用いて前記入力文字パターンの属するカテゴリを前記尺度の昇順に候補列として出力する文字認識装置において、
識別で得られた第１位候補の識別尺度と第２位候補の識別尺度とから前記第１位候補が正解カテゴリであるかの信頼性判定を行い、
信頼性が高いと判定された場合は前記第１位候補を認識結果として出力し、信頼性が高いと判定されなかった場合は識別で得られた候補を認識対象として後続の詳細識別部に送出する判定手段と、
詳細識別辞書を探索して前記第1位候補の属するカテゴリ集合と該カテゴリ集合の詳細識別に用いる特徴を得、
前記カテゴリ集合の識別辞書から前記詳細識別用特徴の特徴番号で指定される特徴を読み出し、該特徴と入力文字パターンから得られた特徴中の前記詳細識別用特徴とを用いて詳細識別を行い、得られた結果を認識結果として出力する詳細識別手段と、
を具備することを特徴とする文字認識装置。
【請求項７】
請求項１に記載の文字認識辞書作成方法における処理の段階をコンピュータに実行させるためのプログラムを該コンピュータが読み取り可能な媒体に格納したことを特徴とする記憶媒体。
【請求項８】
請求項４に記載の文字認識方法における処理の段階をコンピュータに実行させるためのプログラムを該コンピュータが読み取り可能な媒体に格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識辞書作成方法とその装置、文字認識方法とその装置および文字認識辞書作成プログラムと文字認識プログラムとを格納した記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の文字認識の方法としては、前処理−特徴抽出−識別からなる認識系がよく採られている（例えば非特許文献１参照）。入力された文字パターンは前処理部において、パターン中に存在する雑音の除去、文字パターンの位置や大きさの正規化が施される。特徴抽出部では文字パターンの本質を表わす特徴が抽出される。この特徴は、文字パターンの種類によって予め定められている。識別部では、認識対象とするカテゴリの典型的なパターンである標準パターンを用意しておき、入力文字パターンと該標準パターンとの近さの尺度を用い、最も近い尺度に対応するカテゴリを認識結果として出力する方法が知られている。
【０００３】
手書き漢字認識では、特徴としては文字線の方向特徴を用い、識別手法としては統計的識別手法を用いれば高い認識率が得られることが実証されている。しかし、漢字全字種の平均の認識率は高くとも、個々の字種では認識率が低いものもあり、それらの多くは（問、闇、閤、間）、（徴、微）などに見られる如く類似した字形形状を持つ類似文字である。
【０００４】
そこで、類似文字を識別するには類似文字を専用に認識する詳細識別部を前記認識系に付加する方法が採られている。詳細識別の手法としては、文字パターンの局所情報を直接扱う構造解析的手法と文字パターンから抽出した特徴を扱う統計的手法に大別される。
【０００５】
構造解析的手法としては、類似文字間の差分となるストロークを抽出し、これを用いて識別する方法（非特許文献２参照）と、類似文字間の差分が現れる部首等の部分領域のみ用いて識別する方法（非特許文献３参照）とがある。しかし、ストロークには接触や欠けが生じるため局所情報であるストロークや部分領域の抽出は難しい。
【０００６】
統計的手法はさらにいくつかの手法に分かれるが、それぞれ問題点がある。類似文字間の標準パターンの間で差分の大きい差分特徴のみを用いて識別する方法（非特許文献４参照）は原特徴を直接使用できる利点はあるが、差分特徴は類似文字間の差分が大きいという基準で選択されたものであり、その安定性は吟味されておらず、特徴が変動した場合に識別力が弱くなる。部分空間を用いる方法（非特許文献５参照）は特徴数を削減することはできるが、自カテゴリーの特徴分布しか考慮しないため他カテゴリーとの差分を見る機能は無い。判別分析を用いる方法（非特許文献６参照）は他カテゴリーとの差分を見る機能はあるが、特徴分布が正規分布であることを仮定している。しかし、実際の文字パターンの分布は正規分布でないことが多いうえ、識別対象カテゴリー数をＱ個とすると識別に有効な特徴の個数は（Ｑ−１）個しか得られずＱの数が小さいときは非常に少ない特徴数で識別せねばならず識別が困難になる。また、部分空間法、判別分析は原特徴に線形変換を施して得られる特徴を新たな特徴とするため特徴当りの計算量は増加することとなる。
【０００７】
【非特許文献１】「パターン認識」電子情報通信学会、１９８８年．
【非特許文献２】「外郭構造情報を利用したストローク抽出法による手書き漢字認識」、電子情報通信学会論文誌、（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ６７−Ｄ，ｎｏ．９，ｐｐ．１０５２−１０５９，１９８４年．
【非特許文献３】「部分整合領域の自動学習による手書き文字の詳細識別に関する一手法」、電子情報通信学会論文誌、Ｄ−▲２▼，ｖｏｌ．Ｊ７８−Ｄ−▲２▼，ｎｏ．３，ｐｐ．４９２−５００，１９９５年．
【非特許文献４】「数量化理論を用いた手書き漢字詳細識別の一検討」、昭和５９年度電子情報通信学会総合全国大会、ｎｏ．１６２０，１９８４年．
【非特許文献５】「重ね合わせ的手法による手書き類似漢字識別」、電子情報通信学会パターン認識・理解研究会技術研究報告、ＰＲＵ９１−４８，１９９１年．
【非特許文献６】「判別分析を用いた手書き文字認識の高精度化」、ＮＴＴ  Ｒ＆Ｄ，ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．８，ｐｐ．８７３−８８０，１９９４年．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
以上述べたように、構造解析的手法はストロークや部分領域の抽出が難しく、統計的手法の中で原特徴から選択した特徴を直接使用する差分特徴は特徴変動に弱く、また、特徴数を削減し少数個の特徴で識別する部分空間法や判別分析は特徴分布が正規分布であるという仮定の上に成り立っているので真に識別に貢献する特徴を選択できるとは限らないうえ、原特徴を直接使用する差分特徴に比べて特徴当たりの計算量が増加するという問題点があった。
【０００９】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、原特徴の中から識別に貢献している少数の特徴を選択して少ない計算量で類似文字識別を行う文字認識辞書作成方法とその装置、文字認識方法とその装置および文字認識辞書作成プログラムと文字認識プログラムとを格納した記憶媒体を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は上記目的を達成するため、カテゴリ当たり多数の文字パターンを収集した学習データを用い、該文字パターンの特徴を抽出して統計的処理を施すことにより該カテゴリの標準パターンを作成する文字認識辞書作成方法において、
“０”、“１”の２値をとるビットが特徴の個数だけ連なったビット列からなる遺伝子を複数個用意し、予め定められた確率で“１”が生じるよう各個体に“０”、“１”の値を割り当てることにより初期遺伝子集団を作成し、
該初期遺伝子集団の個体においてビットが“１”の値を取るアドレスに対応する特徴のみを用いて、指定された類似文字の標準パターンの特徴と該類似文字の学習データの文字パターンの特徴との間で識別尺度を計算し該個体による認識率を求める処理を全ての固体に対して行い、
前記固体における認識率が予め定められた認識率以上となる固体のみを集めた集合を親遺伝子候補集合として作成し、
前記親遺伝子候補集合の各個体に対し、少ない特徴数で前期予め定められた認識率を保持する観点から設定された適応度を求め、
前記親遺伝子候補集合の各個体の適応度を用いて次世代の親遺伝子となる固体を選択することにより親遺伝子集合を作成し、
前記親遺伝子集合から固体を２組取り出し、該２組の固体の遺伝子を交叉により交換した新たな固体を２組生成して前記親遺伝子集合に戻す操作を予め定められた回数だけ繰り返し、
前記親遺伝子集合から固体を取り出し、遺伝子の一部に“０”、“１”の値を予め与えられた確率で反転させる突然変異を生じさせ、
前記した、個体による認識−適応度計算−選択−交叉−突然変異の一連の処理を１世代における処理とし予め定められた収束の基準を満足するか、あるいは、予め定められた最大世代数に到達するかの条件を満たすまで世代交代を繰り返し、最終的に得られた親遺伝子集合の中で適応度が最大の固体を取り出し、
指定された類似文字のカテゴリ名と、前記適応度が最大の固体から“１”の値を取るアドレスに対応する特徴番号とを用いて前記類似文字の詳細識別辞書を作成すること、
を最も主要な特徴とする。
【００１１】
また、前記適応度は、個体の有する“１”の総数を特徴数とし、当該世代の固体の中で最大特徴数を求め、各固体が該最大特徴数から低減できた特徴数を前記最大特徴数で除した値で定義される特徴数減少比とすることを特徴とする。
【００１２】
本発明は上記目的を達成するため、入力文字パターンの特徴と標準パターンとの特徴との間で計算して得られる近さの尺度を用いて前記入力文字パターンの属するカテゴリを前記尺度の昇順に候補列として出力する文字認識方法において、
識別で得られた第１位候補の識別尺度と第２位候補の識別尺度とから前記第１位候補が正解カテゴリであるかの信頼性判定を行い、
信頼性が高いと判定された場合は前記第１位候補を認識結果として出力し、信頼性が高いと判定されなかった場合は識別で得られた候補を認識対象として後続の詳細識別部に送出し、
詳細識別部では、詳細識別辞書を探索して前記第1位候補の属するカテゴリ集合と該カテゴリ集合の識別に用いる詳細識別用特徴を得、
前記カテゴリ集合の識別辞書から前記詳細識別用特徴の特徴番号で指定される特徴を読み出し、該特徴と入力文字パターンから得られた特徴中の前記詳細識別用特徴とを用いて詳細識別を行い、得られた結果を認識結果として出力すること、
を特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は次のような効果を奏する。請求項１、請求項４に記載されている発明は、識別に使用している特徴から選択された特徴を用いて詳細識別を行う方法であって、一定の認識率を保持しながら特徴数を減少させるよう遺伝的アルゴリズムにより選択した特徴を用いているので、差分特徴のように類似文字の標準パターンの情報のみで特徴選択したものとは異なり、また、部分空間法や判別分析のように特徴分布のみから特徴選択したものとも異なり、識別能力の高い少数の特徴が得られる長所がある。
【００１４】
請求項２、請求項５に記載されている発明は、請求項１、請求項４に記載されている発明において、適応度を特徴数減少比としたものであり、適応度の取る値域が大きく、最適に近い解が見つけ易く、収束も速くなるという長所がある。
【００１５】
請求項３、請求項６に記載されている発明は、詳細識別用の特徴は識別用の特徴の一部を使用するものであり詳細識別用特徴を別途設定していないので、詳細識別辞書に特徴を格納する必要がなくなり辞書容量が小さくなるとともに、認識系構成に一貫性を持たせることができるという長所がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
図1は本発明の一実施例を示す文字認識辞書作成装置のブロック構成図で、入力パターンメモリ部１、前処理部２、特徴抽出部３、特徴選択部４、詳細識別辞書作成部５、詳細識別辞書６から成る。
【００１８】
入力パターンメモリ部１はスキャナ、テレビカメラ等の入力装置により取り込まれた文字パターンを格納し、前処理部２は正規化・雑音除去等を行い、特徴抽出部３は認識に使用するための特徴を入力文字パターンから抽出し、特徴選択部４は前記特徴の中から詳細識別に必要な特徴を選択し、詳細識別辞書作成部５は前記選択された特徴に文字コードを付加した情報を詳細識別辞書６に格納する。
【００１９】
次に、本発明で主要な部分をなす特徴選択部４の動作を図２を用いて説明する。図２は特徴選択部４の一実施例を示すブロック構成図であって、初期遺伝子集団作成回路４１、識別尺度計算回路４２、認識率計算回路４３、親遺伝子候補選択回路４４、適応度計算回路４５、親遺伝子選択回路４６、交叉操作回路４７、突然変異操作回路４８、世代交代継続判定回路４９から成る。
【００２０】
初期遺伝子集団作成回路４１は遺伝子の初期状態を作成する。図３は遺伝子の初期状態を示す図であって、遺伝子の固体は“０”、“１”の２値をとるビットがｄ個連なったビット列からなり、該固体がＫ個集まって１つの集団を形成する様子が示されている。遺伝子の各ビットのアドレスは特徴番号に対応しており、ビットの値が“０”を取るときは該ビットのアドレスに対応する特徴は詳細識別に使用されず、“1”を取るときは使用されることを表している。初期遺伝子集団作成回路４１は確率α（０＜α＜１）で“１”が生じるよう各個体に“０”、“１”の値を割り当てることにより初期状態をセットする。該遺伝子に遺伝的アルゴリズムを作用させることにより“１”の数が減少し、詳細識別に使用される特徴が選ばれる仕組みとなっている。
【００２１】
識別尺度計算回路４２は、世代ｇ＝１において、初期遺伝子集団作成回路41から受け取ったＫ個の固体の中の第1固体（ｋ＝１）のビット列で“１”を取るアドレスに対応する特徴のみを用いて、指定された類似文字の標準パターンの特徴と該類似文字の学習データの文字パターンの特徴との間で識別尺度の計算を行う。入力パターンの特徴は特徴抽出部３から送出され、類似文字の標準パターンの特徴は識別辞書１０から読み出され、識別尺度の計算に供される。識別尺度の計算は学習データの中の指定された類似文字の全ての文字パターンについて行う。第１固体における処理が終了すると、第２個体以降、全ての個体について識別尺度の計算を行う。
【００２２】
認識率計算回路４３は、識別尺度計算回路４２で得られた類似文字の識別尺度を用いてｋ＝１，２，…，Ｋと変化させながら第ｋ固体の学習データに対する認識率γｋをＫ個の固体全てについて計算する。
【００２３】
親遺伝子候補選択回路４４は、認識率計算回路４３で得られた各個体の認識率γｋを用いて予め定められた認識率γ０以上となる固体のみを集めた世代ｇにおける集合Ａ（ｇ）を作成し、これらを親遺伝子の候補とする。
【００２４】
適応度計算回路４５は、親遺伝子候補選択回路４４で得られた集合Ａ（ｇ）に属する固体ｋの適応度ａ（ｋ）を計算する。適応度ａ（ｋ）として個体ｋにおける特徴数減少比を用いると
【００２５】
【数１】
2008071214.tif 000003
【００２６】
で表わされる。ここで、Ｄｍａｘは集合Ａ（ｇ）に属する固体の有する特徴数の中で最大となる特徴数、Ｄ（ｋ）は第ｋ固体の特徴数である。式（１）では各個体が最大特徴数から低減できた特徴数を最大特徴数で除して得られる特徴数減少比を適応度として用いているが、最大特徴数に対する固体の特徴数の比など、最大特徴数と固体の特徴数の関係を表すものであれば他の尺度であっても良い。
【００２７】
親遺伝子選択回路４６は、適応度計算回路４５で得た適応度ａ（ｋ）を親遺伝子候補選択回路４４で得た集合Ａ（ｇ）に作用させ、適応度比例戦略で次世代の親遺伝子となる固体を選択し、Ｋ個の個体からなる親遺伝子集合Ｓ（ｇ）を作成する。ここでは、親遺伝子作成に適応度比例戦略を用いたがエリート保存戦略、期待値戦略他の方法であっても良い。
【００２８】
交叉操作回路４７は、親遺伝子選択回路４６で得た親遺伝子集合Ｓ（ｇ）に交叉を施し、Ｋ個の個体からなる親遺伝子集合Ｓｃ（ｇ）を作成する。１点交叉はＳ（ｇ）から任意の２個の個体を取り出し、ランダムに発生させたアドレスで以って該２個の個体を切断し、該切断点以降のビット列を互いに組み替える処理で行う。多点交叉は交叉点を複数個用意し、一度に該複数個の交叉点で遺伝子を交換する。交叉の処理は1点であっても多点であっても、また、他の方式であってもよい。
【００２９】
突然変異操作回路４８は、交叉操作回路４７で得た親遺伝子集合Ｓｃ（ｇ）から任意の個体を取り出し突然変異を施し、Ｋ個の個体からなる親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）を作成する。突然変異は取り出された個体に対し、ランダムに発生させたアドレスにおいてビット列の内容を予め与えられた確率で反転させるものである。
【００３０】
世代交代継続判定回路４９は、遺伝的アルゴリズムの収束の尺度を計算し、収束の基準が満たされているか、あるいは、ｇが予め定められた最大値ｇｍａｘを超えていないかの判定が行われ、これら２つの条件を満たさない場合は次の世代ｇ＋１において、親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）をＳ（ｇ）に置き換えて前記一連の処理を繰り返し、新しい親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）を得る。いずれかの条件が満たされたとき、親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）の中で最大の適応度を持つ個体が詳細識別辞書作成部５へ送出される。収束の尺度としては遺伝子集団の中の固体の取る適応度の最大値、遺伝子集団における固体全体の適応度の平均値等があるが、この他の尺度であっても良い。
【００３１】
以上の処理により世代ｇにおける遺伝子が得られる。以降、個体による認識−適応度計算−選択−交叉−突然変異の一連の処理を1世代の処理とし、終了の条件が満たされるまで前記処理を繰り返す。
【００３２】
詳細識別辞書作成部５は特徴選択部４から送出された親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）の情報を基に詳細識別辞書を作成する。図４は詳細識別辞書６の一実施例を示す構成図であって、カテゴリ集合Ωｈ、対象カテゴリＣｈ１，Ｃｈ２，…，ＣｈＬ（ｈ）、詳細識別用特徴ｆｈ１，ｆｈ２，…，ｆｈＬ（ｈ）からなる。カテゴリ集合Ωｈ（ｈ＝１，２，…，Ｈ）とその要素である対象カテゴリＣｈ１，Ｃｈ２，…，ＣｈＬ（ｈ）は予め与えられた方法で作成されている。特徴選択部４はカテゴリ集合Ωｈの要素をなすカテゴリを識別対象として遺伝的アルゴリズムを施すことにより作成された親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）を受け付ける。Ｓｍ（ｇ）のビット列で“１”が立っているアドレスが特徴番号となって詳細識別用特徴の特徴番号ｆｈ１，ｆｈ２，…，ｆｈＬ（ｈ）が詳細識別辞書６の所定の位置に格納される。前記処理はΩ１から予め与えられたカテゴリ集合の数Ｈに到達するまで順に行われ、詳細識別辞書６が完成する。
【００３３】
本発明に係る文字認識辞書作成方法において主要な部分をなす特徴選択部４の一実施例である図２の動作を図５のフローチャートを用いて説明する。初期遺伝子集団作成回路４１は、“０”、“１”の２値をとるビットがｄ個連なって構成された遺伝子がＫ個集まって１つの集団となる初期遺伝子集団を作成し（ステップ２０１）、世代数ｇにはｇ＝１が、固体番号ｋにはｋ＝１が、初期値としてそれぞれセットされる（ステップ２０２）。識別尺度計算回路４２は、世代ｇにおいて、第ｋ固体のビット列で“１”を取るアドレスに対応する特徴のみを用いて、指定された類似文字の標準パターンの特徴と該類似文字の学習データの文字パターンの特徴との間で識別尺度を計算を行い、認識率計算回路４３は、該識別尺度を用いてｋ＝１，２，…，Ｋと変化させながら第ｋ固体の学習データに対する認識率γｋをＫ個の固体全てについて計算する（ステップ２０３）。親遺伝子候補選択回路４４は、各個体の認識率γｋが予め定められた認識率γ０以上となる固体のみを集めた世代ｇにおける集合Ａ（ｇ）を作成し、これらを親遺伝子の候補とする（ステップ２０４）。適応度計算回路４５は、集合Ａ（ｇ）に属する固体の中で特徴数が最大となる固体の有する特徴数Ｄｍａｘを求め（ステップ２０５）、第ｋ固体の特徴数をＤ（ｋ）とし固体ｋの特徴数減少比を適応度と規定した場合の適応度ａ（ｋ）を計算する（ステップ２０６）。親遺伝子選択回路４６は、適応度ａ（ｋ）を集合Ａ（ｇ）に作用させ、適応度比例戦略で次世代の親遺伝子となる固体を選択し、Ｋ個の個体からなる親遺伝子集合Ｓ（ｇ）を作成する（ステップ２０７）。交叉操作回路４７は、Ｓ（ｇ）に交叉を施し、Ｋ個の個体からなる親遺伝子集合Ｓｃ（ｇ）を作成し（ステップ２０８）、突然変異操作回路４８はＳｃ（ｇ）から任意の個体を取り出し突然変異を施し、Ｋ個の個体からなる親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）を作成する（ステップ２０９）。世代交代継続判定回路４９は、遺伝的アルゴリズムの収束の尺度を計算し（ステップ２１０）、収束の基準が満たされているか、あるいは、ｇが予め定められた最大値ｇｍａｘを超えていないかの判定が行われ（ステップ２１１）、これら２つの条件を満たさない場合にはｇ＝ｇ＋１とし（ステップ２１２）、世代ｇのＳｍ（ｇ）を世代ｇ＋１のＳ（ｇ）に置き換えて前記一連の処理を行い新しいＳｍ（ｇ）を得る。いずれかの条件が満たされた場合には親遺伝子集合Ｓｍ（ｇ）の中で最大の適応度を持つ個体が詳細識別辞書作成部５へ送出され、処理は終了する（ステップ２１３）。 
【００３４】
以上の処理により世代ｇにおける遺伝子が得られる。以降、個体による認識−適応度計算−選択−交叉−突然変異の一連の処理を1世代の処理とし、終了の条件が満たされるまで前記処理を繰り返す。
【００３５】
図６は本発明の一実施例を示す文字認識装置のブロック構成図で、入力パターンメモリ部１、前処理部２、特徴抽出部３、大分類部７、大分類辞書８、識別部９、識別辞書１０、判定部１１、詳細識別部１２、詳細識別辞書６、認識結果メモリ部１３、制御部１４から成る。
【００３６】
入力パターンメモリ部１はスキャナ、テレビカメラ等の入力装置により文字パターンを取り込み、前処理部２は正規化・雑音除去等を行い、特徴抽出部３は認識に使用するための特徴を入力文字パターンから抽出し、大分類部７は特徴抽出部３より得られた前記入力文字パターンの特徴と大分類辞書８に蓄積されている標準パターンの特徴との近さの尺度をカテゴリ毎に計算し、該尺度を昇順に並べて候補とともに識別部９に出力する。識別部９は送出された候補に対し、前記入力文字パターンの特徴と識別辞書１０に蓄積されている標準パターンの特徴との近さの尺度をカテゴリ毎に計算し、昇順に並べた該尺度と該尺度に対応する候補を識別結果とし判定部１１に出力する。判定部１１は識別部９から出力された結果の信頼性を予め定めた条件式で判定し、条件を満足した場合は識別結果が認識結果メモリ部１３に送出され格納される。条件を満足しなかった場合は、識別部９で得られた候補は詳細識別部１２に送出される。詳細識別部１２は送出された候補に対し、前記入力文字パターンと詳細識別辞書６に格納されているカテゴリ集合に属するカテゴリとの近さの尺度をカテゴリ毎に計算し、昇順に並べた該尺度と該尺度に対応する候補を識別結果とし認識結果メモリ部１３に出力する。
【００３７】
次に、判定部１１の動作を説明する。まず、識別部９からの出力から第1位候補Ｃｔとその識別尺度ｄｔ、第２位候補Ｃｓとその識別尺度ｄｓ（ここでｄｔ≦ｄｓ）を取り出す。次に、判定用テーブルからＣｔに対応する判定用閾値θｔ1，θｔ２を読み出し、次の式（２）、式（３）をともに満足するとき識別結果は信頼性が高いと判断する。
ｄｔ≦θｔ1    （２）
ｄｓ−ｄｔ≧θｔ２    （３）
式（２）は第１位候補Ｃｔの該識別尺度ｄｔが判定用閾値θｔ1以下の値であることを表し、式（３）は第１位候補Ｃｔのとる識別尺度ｄｔと第２位候補Ｃｓのとる識別尺度ｄｓとの差Δｄが判定用閾値θｔ２以上の値であることを表している。判定用閾値θｔ1，θｔ２は式（２）、式（３）の条件を満足したときの誤読率が予め定めた値以下となるよう大量の学習パターンを用いた分析により設定されている。
信頼性が高いと判定された場合は、識別で得られた候補列および該候補列の識別尺度が認識結果メモリ部１３に送出される。式（２）、式（３）の少なくともひとつの条件を満足しなかった場合は、判定部１１は信頼性が高いと判定せず識別で得られた候補列は詳細識別部１２に転送され、詳細識別部１２で得られた候補列と識別尺度が認識結果として認識結果メモリ部１３に出力される。
【００３８】
次に、詳細識別部１２の動作を図７を用いて説明する。図７は本発明の一実施例を示す詳細識別部１２の機能ブロック図であって、カテゴリ集合読出回路１２１、詳細識別用特徴読出回路１２２、詳細識別尺度計算回路１２３、ソート回路１２４から成る。
【００３９】
カテゴリ集合読出回路１２１は、識別部９から送出され判定部１１経由で転送されてきた情報の中から第1位候補Ｃｔを取り出し、詳細識別辞書６の対象カテゴリを探索しＣｔの属するカテゴリ集合Ωｔを検出し、Ωｔの要素である対象カテゴリ｛Ｃｔ１，Ｃｔ２，．．．．, ＣｔL(ｔ)｝を得る。
【００４０】
詳細識別用特徴読出回路１２２は、詳細識別辞書６において前記Ωｔが検出された後で、前記Ωｔに対応する詳細識別用特徴｛ｆｔ１，ｆｔ２，．．．．, ｆｔL(ｔ)｝を取り出す。
【００４１】
詳細識別尺度計算回路１２３は、識別辞書１０における対象カテゴリ｛Ｃｔ１，Ｃｔ２，．．．．, ＣｔL(ｔ)｝の標準パターンの中から詳細識別用特徴｛ｆｔ１，ｆｔ２，．．．．, ｆｔL(ｔ)｝の特徴番号で指定される特徴を読み出し、入力文字パターンから得られた特徴との間で詳細識別尺度の計算を行い、各対象カテゴリにおける詳細識別尺度｛ｐｔ１，ｐｔ２，．．．．, ｐｔL(ｔ)｝を得る。
【００４２】
ソート回路１２４は、対象カテゴリ｛Ｃｔ１，Ｃｔ２，．．．．, ＣｔL(ｔ)｝の詳細識別尺度｛ｐｔ１，ｐｔ２，．．．．, ｐｔL(ｔ)｝を昇順に並べ替え、対象カテゴリと詳細識別尺度とを対にして認識結果メモリ部１３に出力する。
【００４３】
以上述べた図６の各処理の制御は制御部１４からの信号によって行われる。
【００４４】
本発明に係るパターン認識方法の一実施例である図６の動作を図８のフローチャートを用いて説明する。文字パターンはスキャナ、テレビカメラ等の入力装置により入力パターンメモリ部１に取り込まれ（ステップ３０１）、前処理部２により正規化・雑音除去等の前処理が施され（ステップ３０２）、特徴抽出部３により認識に使用するための特徴が入力文字パターンから抽出される（ステップ３０３）。得られた特徴は大分類部７に送られ、前記入力文字パターンの特徴と大分類辞書５に蓄積されている標準パターンの特徴との近さの尺度をカテゴリ毎に計算し、該尺度を昇順に並べて候補とともに識別部９に出力される（ステップ３０４）。送出された候補に対し、識別部９は前記入力文字パターンの特徴と識別辞書１０に蓄積されている標準パターンの特徴との近さの尺度をカテゴリ毎に計算し、昇順に並べた該尺度と該尺度に対応する候補は識別結果として判定部１１に出力される（ステップ３０５）。判定部１１は識別部９の信頼性を予め定めた条件式で判定し（ステップ３０６）、条件を満足した場合は識別結果が認識結果メモリ部１３に送出され格納され（ステップ３１１）、満足しない場合は、識別部９で得られた候補は詳細識別部１２に送出される。
詳細識別部１２のカテゴリ集合読出回路１２１は、識別部９から送出された情報の中から第1位候補Ｃｔを取り出し、詳細識別辞書６に格納されている対象カテゴリを探索しＣｔの属するカテゴリ集合Ωｔを検出し（ステップ３０７）、Ωｔの要素｛Ｃｔ１，Ｃｔ２，．．．．, ＣｔL(ｔ)｝を詳細識別対象カテゴリとする（ステップ３０８）。詳細識別用特徴読出回路１２２は、前記Ωｔに対応する詳細識別用特徴｛ｆｔ１，ｆｔ２，．．．．, ｆｔL(ｔ)｝を取り出す（ステップ３０９）。詳細識別尺度計算回路１２３は、識別辞書１０における対象カテゴリ｛Ｃｔ１，Ｃｔ２，．．．．, ＣｔL(ｔ)｝の標準パターンの中から詳細識別用特徴｛ｆｔ１，ｆｔ２，．．．．, ｆｔL(ｔ)｝の特徴番号で指定される特徴を読み出し、入力文字パターンから得られた特徴との間で詳細識別尺度の計算を行い（ステップ３１０）、対象カテゴリと詳細識別尺度とが対となった識別結果が認識結果メモリ部１３に出力される（ステップ３１１）。
【００４５】
上述したように、本実施形態では遺伝的アルゴリズムにより、一定値以上の認識率を有する遺伝子の世代交代を行うことにより識別に使用する特徴を削減する仕組みとなっている。従って、認識を用いない差分特徴、主成分分析、判別分析等の方法よりも認識性能を向上させることができる。
【００４６】
また、本発明の図1および図６に示す各構成要素をプログラムとして構築し、ディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、文字認識を行うときに前記プログラムを前記可搬記憶媒体が接続可能なコンピュータあるいは文字認識装置にインストールすることにより、容易に本発明を実現することが可能である。
【００４７】
以上、本発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の文字認識辞書作成装置の一実施例のブロック図である。
【図２】図1に示す文字認識辞書作成装置に使用されている特徴選択部４のブロック図である。
【図３】図２の初期遺伝子集団作成回路４１によって作成された遺伝子集団の一実施例を示す図である。
【図４】図1に示す詳細識別辞書６の一実施例を示す図である。
【図５】本発明の文字認識辞書作成方法の一実施例のフローチャートである。
【図６】本発明の文字認識装置の一実施例のブロック図である。
【図７】図６に示す文字認識辞書作成装置に使用されている詳細識別部１２のブロック図である。
【図８】本発明の文字認識方法の一実施例のフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１  入力パターンメモリ部
２  前処理部
３  特徴抽出部
４  特徴選択部
５  詳細識別辞書作成部
６  詳細識別辞書
７  大分類部
８  大分類辞書
９  識別部
１０  識別辞書
１１  判定部
１２  詳細識別部
１３  認識結果メモリ部
１４  制御部
４１  初期遺伝子集団作成回路
４２  識別尺度計算回路
４３  認識率計算回路
４４  親遺伝子候補選択回路
４５  適応度計算回路
４６  親遺伝子選択回路
４７  交叉操作回路
４８  突然変異操作回路
４９  世代交代継続判定回路
１２１  カテゴリ集合読出回路
１２２  詳細識別用特徴読出回路
１２３  詳細識別尺度計算回路
１２４  ソート回路
【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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