(57)【要約】【課題】入力画像のずれやかすれによって認識精度が低下しない高速なパターン認識方法を提供する。【解決手段】入力画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、領域毎にその分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを導出し、辞書画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、領域毎にその分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを導出した辞書画像の対称レベルと、入力画像の対称レベルとを確認し、辞書画像の対称レベルと入力画像の対称レベルとが所定の関係にある場合に、辞書画像の特徴ベクトルと入力画像の特徴ベクトルとの照合を行う。【選択図】図１１
2008146373.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の辞書画像のそれぞれの特徴を数列で記述した特徴ベクトルを予め記憶しており、その都度入力される入力画像の特徴を複数の数列で記述した特徴ベクトル表し、前記複数の辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとを照合して、前記辞書画像の中から前記入力画像と前記特徴ベクトルの類似度が高いものを選出するパターン認識方法であって、
前記入力画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎にその分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを導出し、
前記辞書画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎にその分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを導出した前記辞書画像の対称レベルと、前記入力画像の対称レベルとを確認し、
前記辞書画像の前記対称レベルと前記入力画像の前記対称レベルとが所定の関係にある場合に、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとの照合を行うことを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２】
前記メッシュ特徴は、２乗和が一定の値になるように正規化した値であることを特徴とする請求項１に記載のパターン認識方法。
【請求項３】
前記対称レベルは、対称位置にある前記メッシュ特徴を掛け合わせた積の総和によって定める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方法。
【請求項４】
前記対称位置は、上下方向に線対称な位置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方法。
【請求項５】
前記対称位置は、左右方向に線対称な位置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方法。
【請求項６】
前記対称位置は、点対称な位置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方法。
【請求項７】
前記入力画像の前記メッシュ特徴の総和が所定の閾値より大きい場合は、すべての前記辞書画像の特徴ベクトルと前記入力画像の特徴ベクトルとの照合を行うことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載のパターン認識方法。
【請求項８】
前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとの照合は、いずれかの前記特徴ベクトルについてのみ類似度を算出し、前記類似度が高い所定の数の前記辞書画像についてのみ、残りの前記特徴ベクトルについて前記入力画像との類似度を算出することを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載のパターン認識方法。
【請求項９】
複数の辞書画像の特徴をそれぞれ数列で記述した複数の特徴ベクトルと、前記複数の辞書画像をそれぞれ規則的に配列された複数の領域に分割し、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルとをコンピュータのメモリに蓄積し、
その都度入力される入力画像から、複数の数列で記述した複数の特徴ベクトルを抽出し、前記入力画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを算出し、前記入力画像の前記特徴ベクトルおよび前記対称レベルを前記コンピュータのメモリに蓄積し、
前記辞書画像の前記対称レベルと前記入力画像の前記対称レベルとが所定の関係にある場合に、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとを照合して類似度を算出することを特徴とするパターン認識プログラム。
【請求項１０】
複数の辞書画像の特徴をそれぞれ数列で記述した複数の特徴ベクトルと、前記辞書画像をそれぞれ規則的に配列された複数の領域に分割し、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルとを蓄積する手段と、
その都度入力される入力画像から、複数の数列で記述した複数の特徴ベクトルを抽出し、前記入力画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを算出し、前記入力画像の前記特徴ベクトルおよび前記対称レベルを蓄積する手段と、
前記辞書画像の前記対称レベルと前記入力画像の前記対称レベルとが所定の関係にある場合に、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとを照合して類似度を算出する手段とを備えることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項１１】
前記入力画像の前記メッシュ特徴の総和が所定の閾値より大きい場合は、すべての前記辞書画像の特徴ベクトルと前記入力画像の特徴ベクトルとの類似度を算出することを特徴とする請求項１０に記載のパターン認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン認識方法、パターン認識プログラムおよびパターン認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光学式文字読取装置（ＯＣＲ）などの文字認識装置において、パターンマッチングにより文字認識を行うパターン認識方法が広く用いられている。従来のパターン認識方法は、入力文字画像から、画像の特徴を数列で記述する特徴ベクトルを抽出し、同様の方法で予め作成し用意された辞書特徴ベクトルと比較照合を行い、最も特徴ベクトルが類似している辞書登録文字を候補文字としている。
【０００３】
認識精度を高めるために、各辞書登録文字について複数の特徴ベクトルが与えられることが多いが、１つの入力文字画像について、すべての辞書登録文字のすべての特徴ベクトルとの照合を行うと、処理量が膨大なものになり、十分な処理速度が得られない。
【０００４】
そこで、従来のパターン認識方法では、高速化のための大分類方法として、１つの辞書登録文字について特徴ベクトルが第１ベクトルと第１ベクトルからのゆらぎを表す複数の第２〜第Ｎベクトルから成る場合に、まず、第１ベクトルについてのみ、すべての辞書登録文字との照合を行い、第１ベクトルについて類似度が高かった辞書登録文字との間でのみ、残る第２以降のベクトルの照合を行うようにしているものがある。類似度については、非特許文献１に詳しい記載がある。
【０００５】
また、特許文献１には、入力文字画像の対称度を算出し、対称度の近い辞書登録文字とだけ特徴ベクトルの照合を行うパターン認識方法が記載されている。しかしながら、特許文献１の方法では、入力文字画像の対称度を算出する際に、入力文字画像にずれがあると対称位置に存在しないはずのドットが実在し、対称度が低く算出されてしまう。また、入力文字画像がかすれている場合にも、対称位置にあるべきドットが存在せず、対称度が低く算出されてしまう。このため、特許文献１の方法では、入力文字画像がずれたりかすれている場合には、特徴ベクトルを照合すべき辞書登録文字を適切に絞り込むことができない場合があった。
【特許文献１】特開平３−１８０９８９号公報
【非特許文献１】中田和男編「パターン認識とその応用」コロナ社、昭和５３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記問題点に鑑みて、本発明は、入力画像のずれやかすれによって認識精度が低下しないパターン認識方法、パターン認識プログラムおよびパターン認識装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記問題点を解決するために、本発明によるパターン認識方法は、複数の辞書画像のそれぞれの特徴を数列で記述した特徴ベクトルを予め記憶しており、その都度入力される入力画像の特徴を複数の数列で記述した特徴ベクトル表し、前記複数の辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとを照合して、前記辞書画像の中から前記入力画像と前記特徴ベクトルの類似度が高いものを選出するパターン認識方法であって、前記入力画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎にその分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを導出し、前記辞書画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎にその分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを導出した前記辞書画像の対称レベルと、前記入力画像の対称レベルとを確認し、前記辞書画像の前記対称レベルと前記入力画像の前記対称レベルとが所定の関係にある場合に、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとの照合を行う方法とする。
【０００８】
この方法によれば、所定の領域毎の特徴を示すメッシュ特徴の対称レベルを導出することで、個々のドットの非対称性を反映させない領域毎の大まかな特徴の対称性を判定基準とするので、入力画像にずれやかすれがあり、ドット毎の対称性が損なわれていても、辞書画像の絞り込みが不適切にならず、正確なパターン認識ができる。
【０００９】
また、本発明のパターン認識方法において、前記メッシュ特徴は、２乗和が一定の値になるように正規化した値であってもよい。
【００１０】
この方法によれば、領域毎の濃淡の程度によって対称性を判定するので、画像のずれやかすれが領域毎に平均化され、正確な対称レベルを導出できる。
【００１１】
また、本発明のパターン認識方法において、前記対称レベルは、対称位置にある前記メッシュ特徴を掛け合わせた積の総和によって定めてもよい。
【００１２】
この方法によれば、画像全体の濃淡によって、対称レベルに差が出ないようにできる。
【００１３】
また、本発明のパターン認識方法において、前記対称位置は、上下方向または左右方向に線対称な位置、或いは、点対称な位置であってもよい。
【００１４】
また、前記入力画像の前記メッシュ特徴の総和が所定の閾値より大きい場合は、すべての前記辞書画像の特徴ベクトルと前記入力画像の特徴ベクトルとの照合を行ってもよい。
【００１５】
この方法によれば、入力画像の線が過度に太く線間が塗りつぶされたような濃い画像である場合には対称レベルが高く算出されるおそれがあるので、そのような濃い画像に対しては、辞書画像の絞り込みを行わないようにすることで、辞書画像を不適切に絞り込んで認識精度が低下することを防止できる。
【００１６】
また、本発明のパターン認識方法において、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとの照合は、いずれかの前記特徴ベクトルについてのみ類似度を算出し、前記類似度が高い所定の数の前記辞書画像についてのみ、残りの前記特徴ベクトルについて前記入力画像との類似度を算出してもよい。
【００１７】
この方法によれば、先ず、メッシュ特徴の対称レベルによって照合を行う辞書画像を絞り込み、１つの特徴ベクトルの照合結果に基づいてさらに照合対象となる辞書画像を限定してから他の特徴ベクトルについての演算を行うので、全体的な演算量をさらに低減して高速なパターン認識ができる。
【００１８】
また、本発明によるプログラムは、複数の辞書画像の特徴をそれぞれ数列で記述した複数の特徴ベクトルと、前記辞書画像をそれぞれ規則的に配列された複数の領域に分割し、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルとをコンピュータのメモリに蓄積し、その都度入力される入力画像から、複数の数列で記述した複数の特徴ベクトルを抽出し、前記入力画像を規則的に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値である複数のメッシュ特徴を抽出し、前記複数のメッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを算出し、前記入力画像の前記特徴ベクトルおよび前記対称レベルを前記コンピュータのメモリに蓄積し、前記辞書画像の前記対称レベルと前記入力画像の前記対称レベルとが所定の関係にある場合に、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとを照合して類似度を算出するものとする。
【００１９】
この構成によれば、所定の領域毎の大まかな特徴を示すメッシュ特徴の対称レベルを判定基準とするので、入力画像にずれやかすれがあり、ドット毎の対称性が損なわれていても、辞書画像の絞り込みが不適切にならず、正確なパターン認識ができる。
【００２０】
また、本発明によるパターン認識装置は、複数の辞書画像の特徴をそれぞれ複数の数列で記述した複数の特徴ベクトルと、前記辞書画像をそれぞれ規則的に配列された複数の領域に分割し、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値であるメッシュ特徴がそれぞれ所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを蓄積する手段と、その都度入力される入力画像から、複数の数列で記述した複数の特徴ベクトルを抽出し、前記入力画像を規則定期に配列された複数の領域に分割して、前記領域毎に分割された画像の特徴を示す値であるメッシュ特徴を抽出し、前記メッシュ特徴が所定の中心に対して対称である度合いを示す対称レベルを算出し、前記入力画像の前記特徴ベクトルおよび前記対称レベルを蓄積する手段と、前記辞書画像の前記対称レベルと前記入力画像の前記対称レベルとが所定の関係にある場合に、前記辞書画像の前記特徴ベクトルと前記入力画像の前記特徴ベクトルとを照合して類似度を算出する手段とを備えるものとする。
【００２１】
この構成によれば、所定の領域毎の大まかな特徴を示すメッシュ特徴の対称レベルを判定基準とするので、入力画像にずれやかすれがあり、ドット毎の対称性が損なわれていても、辞書画像の絞り込みが不適切にならず、正確なパターン認識ができる。
【００２２】
また、本発明のパターン認識方法において、前記入力画像の前記メッシュ特徴の総和が所定の閾値より大きい場合は、すべての前記辞書画像の特徴ベクトルと前記入力画像の特徴ベクトルとの類似度を算出してもよい。
【００２３】
この構成によれば、入力画像が過度に濃い場合に、辞書画像を不適切に絞り込んで認識精度が低下することを防止できる。
【発明の効果】
【００２４】
以上のように、本発明のパターン認識方法は、辞書画像と入力画像の対称レベルをメッシュ特徴から高速に判定し、特徴ベクトルの類似度の演算を行う辞書画像を限定するので、入力画像のずれやかすれによって、辞書画像の絞り込みの精度が低下せず、パターン認識が高速且つ高精度である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
これより、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１実施形態のパターン認識装置１を示す。パターン認識装置１は、制御手段２と、辞書特徴ベクトル蓄積メモリ３、辞書対称レベル蓄積メモリ４および辞書照合範囲蓄積メモリ５と、切り出し手段６、特徴ベクトル抽出手段７およびマッチング手段８を有する。マッチング手段８は、パターンマッチング手段９と対称レベル算出手段１０とを含んでいる。また、パターン認識装置１には、入力装置１１と出力装置１２とが接続されている。
【００２６】
パターン認識装置１は、入力装置１１から入力された文字画像を、辞書に登録されている文字画像と比較して、入力された文字画像に最も近似する辞書登録文字を出力装置１２に出力するものである。
【００２７】
パターン認識装置１は、プログラム、或いは、プログラムの一部を構成するサブプログラム等によってコンピュータ上に構築することができ、その場合、制御手段２、切り出し手段６、特徴ベクトル抽出手段７およびマッチング手段８は、演算装置（ＣＰＵ）によって実現され、辞書特徴ベクトル蓄積メモリ３、辞書対称レベル蓄積メモリ４および辞書照合範囲蓄積メモリ５は、メインメモリ（ＲＡＭ）によって実現される。入力装置１１および出力装置１２は、外部のプログラムとして実現され、例えば、入力装置１１としてイメージスキャナやディジタルカメラの制御プログラム、出力装置１２としてテキストエディタプログラムなどが考えられ、これらを統合したＯＣＲソフトウェアとして提供される場合が多い。
【００２８】
図２に、辞書のデータ構成を示す。辞書にはＮ個の辞書登録文字の画像の特徴を示すデータが登録されており、各辞書登録文字（辞書画像）のデータは、それぞれ後に詳述する、対称レベル、濃淡レベルおよび、Ｍ個の特徴ベクトルのデータからなる（Ｎ，Ｍは自然数）。
【００２９】
図３に、本発明のパターン認識装置１による文字認識の手順をフローチャートに示す。文字認識は、ステップＳ１において入力装置１１から画像が入力されると、先ず、ステップＳ２で辞書データから辞書登録文字の特徴ベクトルを辞書特徴ベクトル蓄積メモリ３に蓄積し、ステップＳ３で辞書登録文字の対称レベルを辞書対称レベル蓄積メモリに蓄積し、ステップＳ４で図４に示す辞書照合範囲のデータテーブル（後に詳述）を辞書照合範囲蓄積メモリ５に蓄積することで、文字認識の準備を整える。
【００３０】
続いて、ステップＳ５において、入力された画像から文字を構成する範囲を矩形に切り出し入力画像（入力文字画像）とする。ステップＳ６では、特徴ベクトル抽出手段７により入力文字画像の特徴ベクトルを抽出し、ステップＳ７で対称レベル算出手段１０により入力文字画像の対称レベルを導出する。
【００３１】
例えば、ステップＳ１で図５に示すような画像が入力された場合、ステップＳ５では、図６に示すように、入力された画像から文字画像の部分を切り出す。さらに、ステップＳ６で、入力文字画像から、辞書登録文字の特徴ベクトルに対応する第１から第Ｍの特徴ベクトルを抽出する。
【００３２】
特徴ベクトルは、それぞれ、画像の特徴（線の傾き、曲率、面積など）を数値化して数列として表すものであり、当業者には様々な特徴ベクトルの算出方法が公知である。本実施形態における第１特徴ベクトルは、図７に示すように、文字画像を、例えば、縦横に８等分して６４の領域に分割し、各領域に存在するドットの個数を並べて記述したメッシュ特徴ベクトルである。「メッシュ特徴」とは、このようにメッシュ状に分割した複数の領域のそれぞれ特徴を代表する値を指す。
【００３３】
本実施形態における第１特徴ベクトル（メッシュ特徴ベクトル）Ｘ１は、図８に示すように、各領域の値（ドット数）をメッシュ特徴ｘｎ（ｎ＝１，２，３・・・６４）として、８行×８列の行列として概念されるものであるが、実際には、メッシュ特徴ｘｎを要素とする数列Ｘ１＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３・・・ｘ６４）として記述される。同様に、第２特徴ベクトル以下の他の特徴ベクトルも、それぞれ、有限個数の要素からなるベクトル（数列）として記述される。
【００３４】
本実施形態では、ステップＳ７において、第１特徴ベクトルＸ１から対称レベルを導出する。図９にメッシュ特徴ベクトルＸ１の例を示す。先ず、対称レベルを導出するために、メッシュ特徴ベクトルＸ１を正規化する。この正規化は、メッシュ特徴ベクトルＸ１の各要素（メッシュ特徴）ｘｎの２乗和が一定の値Ｋ２（例えばＫ＝２５６）になるようにするものであり、正規化したメッシュ特徴ベクトルをＹ１＝（ｙ１，ｙ２，ｙ３・・・ｙ６４）とすると、Ｙ１の各要素ｙｎは以下の式で求めることができる。
【数１】
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【００３５】
第１特徴ベクトルＸ１の対称性を示す対称度Ｓは、図９に示す対称軸Ｌについて左右対称な位置にある領域の正規化した特徴ベクトルｙｎを、互いに掛け合わせた積の総和Ｓ＝（ｙ１×ｙ８＋ｙ１×ｙ８＋ｙ２×ｙ７＋ｙ３×ｙ６＋・・・＋ｙ５７×ｙ６４＋ｙ５８×ｙ６３＋ｙ５９×ｙ６２＋ｙ６０×ｙ６１）として算出することができる。この対称度Ｓを、図１０に示す表に照らして、メッシュ特徴ベクトルＸ１の対称レベルを決定する。
【００３６】
なお、図５に示した辞書データに記録されている辞書登録文字の各特徴ベクトルおよび対称レベルは、予め、複数の書体の文字サンプルの画像から、それぞれ、同様に導出したものを統計的に処理して、標準的と思われる文字画像の特徴を定義したものである。
【００３７】
以上のように入力文字画像の特徴ベクトルおよび対称レベルが判明すると、本実施形態のパターン認識装置は、ステップＳ８において、対称レベルを基にして、照合する辞書登録文字の範囲を限定して特徴ベクトルを照合して辞書登録文字を並び代える対称合致辞書照合処理を行い、ステップＳ９において、入力文字画像に最も類似する辞書登録文字を出力する。
【００３８】
図１１に、図３のステップ８における対称合致辞書照合処理の詳細を示す。先ず、ステップＳ１１において、Ｎ個の辞書登録文字と入文字画像とを比較するために、Ｎ回繰り返すループ処理を行うためのマッチングカウンタｊをリセットする。つまり、ステップＳ１２において、マッチングカウンタｊがＮに達するまで以下のステップＳ１３からステップ１６までの処理を行うのである。ステップＳ１３では、辞書の第ｊ番目の辞書登録文字の対称レベルを確認し、図４のテーブルにおいて、入力文字画像の対称レベルに対して「○」印が示された対称レベルであれば、ステップＳ１４で、辞書登録文字と入力文字画像との特徴ベクトルの類似度Ｒｊを算出する照合を行う。
【００３９】
具体的には、辞書登録文字の各特徴ベクトルの要素と、入力文字画像の対応する特徴ベクトルの要素とを掛け合わせた積の総和を算出して類似度Ｒｊとする。ステップＳ１３で辞書の第ｊ番目の文字の対称レベルが入力文字画像の対称レベルに対して「×」印が示されたレベルであれば、特徴ベクトルの照合、つまり、特徴ベクトルの要素の積和を算出することなく、類似度Ｒｊを０とする。ステップＳ１４またはＳ１５で類似度Ｒｊが確定すれば、ステップＳ１６でｊを１インクリメントしてステップＳ１２に戻る。
【００４０】
ステップＳ１２でマッチングカウンタｊがＮに達したことが確認されれば、つまり、すべての辞書登録文字について入力文字画像に対する類似度Ｒｊが確定したならば、ステップＳ１７で辞書登録文字を類似度Ｒｊについて降順に並び替える。
【００４１】
本実施形態のパターン認識装置においては、図４のテーブルにおいて「×」印が示された範囲では、入力文字画像と辞書登録文字の特徴ベクトルの照合（要素の積和によるＲｊの算出）を行わない。例えば、「Ａ」や「Ｔ」のような左右対称な文字の対称レベルは高くなり、このような対称レベルの高い入力文字画像に対しては、「Ｆ」や「Ｇ」のような対称レベルが低い辞書登録文字との特徴ベクトルの照合を行わないので、演算負荷を軽減することができる。
【００４２】
メッシュ特徴ベクトルＸ１の各要素であるメッシュ特徴ｘｎは、文字画像を６４分割したそれぞれの領域に存在するドットの数であるので、入力文字画像全体がかすれている場合、全体にその値が小さくなる。つまり、本来対称な画像が存在する領域において、それぞれ高い確率でランダムにドットの抜けが発生した場合、対称位置のドットの存否が異なる確率は高くなるが、メッシュ特徴の値は、ほぼ同じ割合で低下するので、画像のかすれによって対称度Ｓの値が大きく変化しない。このため、対称レベルの判定結果が大きく異なり、不適切な辞書登録文字の群と照合して認識結果が不正確になることがない。
【００４３】
本実施形態では、上下方向の対称軸Ｌについて対称な位置にあるメッシュ特徴ｘｎを積和しているが、左右方向の対称軸について対称レベルを導出すれば、「Ｅ」や「Ｃ」のような上下に対称な文字と上下に非対称な文字とを区別することができる。また、画像の中心について回転対称内な位置にあるメッシュ特徴ｘｎを積和すれば、「Ｎ」や「Ｚ」のような文字を区別することができる。
【００４４】
続いて、図１２に、本発明の第２実施形態のパターン認識装置１を示す。本実施形体は、第１実施形態と、マッチング手段８が濃淡レベル算出手段１３を含む点が異なっているが、その他の構成は同じであるので、重複する説明を省略する。
【００４５】
濃淡レベル算出手段１０は、入力文字画像の第１特徴ベクトルＸ１の要素であるメッシュ特徴ｘｎの総和を算出する。つまり、濃淡レベル算出手段１０は、入力文字画像のドットの総数を積算するものである。
【００４６】
図１３に、本実施形態のパターン認識装置１の文字認識の手順を示す。この文字認識は、ステップＳ２１において入力装置１１から画像が入力されると、先ず、ステップＳ２２で辞書データから辞書登録文字の特徴ベクトルを辞書特徴ベクトル蓄積メモリ３に蓄積し、ステップＳ２３で辞書登録文字の対称レベルを辞書対称レベル蓄積メモリに蓄積し、ステップＳ２４で図４に示す辞書照合範囲のデータテーブル（後に詳述）を辞書照合範囲蓄積メモリ５に蓄積することで、文字認識の準備を整える。
【００４７】
続いて、ステップＳ２５において、入力された画像から文字画像の範囲を切り出し、ステップＳ２６で、入力文字画像から、辞書登録文字の特徴ベクトルと同様に、８行×８列の第１特徴ベクトルＸ１、および、第２から第Ｍの特徴ベクトルを抽出する。
【００４８】
本実施形態では、ステップＳ２７において、濃淡レベル算出手段１０により、メッシュ特徴ｘｎの総和を算出する。ステップＳ２８において、算出したメッシュ特徴ｘｎの総和が所定の閾値（例えば２０００）より小さい場合、つまり、入力文字画像の濃度が所定の濃度より薄い場合は、ステップＳ２９に進んで入力画像第１特徴ベクトルから第１実施形態と同様に対称レベルを導出して、ステップＳ３０において後述する対称合致辞書照合処理を行う。ステップＳ２８において、メッシュ特徴ｘｎの総和が閾値以上であった場合、つまり、入力文字画像が所定の濃度より濃い場合は、ステップ３１に進んで、後述する全辞書照合処理を行う。対称合致辞書照合処理または全辞書照合処理が終了したなら、ステップＳ３２において最も類似度の高い辞書登録文字を出力する。
【００４９】
図１４に、入力文字画像が薄い場合の対称合致辞書照合処理の詳細を示す。対称合致辞書照合処理では、先ず、ステップＳ４１において、マッチングカウンタｊをリセットし、ステップＳ４２で、マッチングカウンタｊが辞書登録文字数Ｎに達したと判定されるまで、ステップＳ４３で辞書登録文字の対称レベルを確認し、辞書登録文字の対称レベルが図４に「○」印が示された範囲にある場合は、ステップＳ４４で、入力文字画像と当該辞書登録文字との第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊを算出、つまり、入力文字画像のメッシュ特徴と当該辞書登録文字のメッシュ特徴の積和を算出する。ステップＳ４３で当該辞書登録文字の対称レベルが入力文字画像の対称レベルに対して図４に「×」印が記された照合対象範囲外である場合、ステップＳ４５において、第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊを０にする。
【００５０】
第ｊ番目の辞書登録文字と入力文字画像との第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊが確定したなら、ステップＳ４６でｊを１インクリメントしてステップＳ４２に戻る。すべての辞書登録文字について、入力文字画像に対する第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊが決定され、ｊがＮに達したなら、ステップＳ４７に進んで、辞書登録文字を類似度Ｒ１ｊが高い順番に並び替える。
【００５１】
さらに、本実施形態の対称合致辞書照合処理では、ステップＳ４８に進んで、マッチングカウンタｉをセットしてさらなる照合を開始する。ステップＳ４９において、マッチングカウンタｉが所定の上位照合数Ｐ（例えば５１２）に達するまで、つまり、第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊが高い上位ｉ個の辞書登録文字について、ステップＳ５０における第２特徴ベクトルから第Ｍ特徴ベクトルまでの類似度Ｒ０ｉを算出するのである。
【００５２】
ステップＳ５０において、類似度Ｒ０ｉは、当該辞書既辞書登録文字と入力文字画像との第１特徴ベクトル以外の第２特徴ベクトルから第Ｍ特徴ベクトルまでの各要素を掛け合わせた積の総和として算出される。ステップＳ５１でマッチングカウンタｉがインクリメントされ、ステップ４９においてマッチングカウンタｉが上位照合数Ｐに達すると、類似度Ｒ１ｊが上位照合数Ｐより低い辞書登録文字については類似度Ｒ０ｉの算出を行わず、ステップＳ５２において、類似度Ｒ１ｊの高い上位Ｐ個の辞書登録文字を、類似度Ｒ０ｉについて降順にソートして終了する。
【００５３】
図１５に、図１３のステップＳ３１の全辞書照合処理の詳細を示す。この処理は、図１４の対称合致辞書照合処理のステップＳ４３の対称レベルの確認を行わないようにしたものである。ステップＳ４３の対称レベルの確認を行わないので、当然ながら図１４のステップＳ４５の処理も存在しない。
【００５４】
つまり、全辞書照合処理は、すべての辞書登録文字について、入力文字画像との第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊを算出し、さらに、類似度Ｒ１ｊの上位Ｐ個の辞書登録文字についてのみ、入力文字画像との第２特徴ベクトルから第Ｍ特徴ベクトルの類似度Ｒ０ｉを算出して、類似度Ｒ０ｉについて降順に並び替えるものである。
【００５５】
本実施形態の文字認識は、入力文字画像の濃度が高い場合は、対称レベルによる照合対象となる辞書登録文字の絞り込み（図４）を行わないようにしている。これは、入力文字画像の濃度が高く、線間が潰れたような画像である場合、例えば、「Ｃ」のように、本来非対称な文字も、線の開放部分が潰れて「Ｏ」と区別がつかなくなり、対称レベルが高く判定される場合があることを考慮したものである。つまり、入力画像の線が過度に太く線間が潰れて対称レベルが高く算出されるおそれがある画像に対しては、辞書画像の絞り込みを行わないようにすることで、辞書画像を不適切に絞り込んで適切な認識ができなくなることを防止している。
【００５６】
図１６に、図１４の代案の対称合致辞書照合処理を示す。本対称合致辞書照合処理は、図１４のステップＳ４３との前に、ステップＳ５３を設け、ステップＳ５３において、処理対象の辞書登録文字の第１特徴ベクトルの要素であるメッシュ特徴ｘｎの総和を算出し、メッシュ特徴ｘｎの総和が所定の閾値（例えば２０００）以上である場合には、ステップＳ４３をバイパスして、直接ステップＳ４４に進むようにしたものである。
【００５７】
つまり、この対称合致辞書照合処理においては、辞書登録文字のメッシュ特徴ｘｎの総和によって、辞書登録文字の濃度を算出し、濃度の高い辞書登録文字については、対称レベルの如何を問わずに入力文字画像との照合、つまり、メッシュ特徴ｘｎの積和により第１特徴ベクトルの類似度Ｒ１ｊを算出するようにしている。
【００５８】
画数が多く、通常でも濃度の高い文字は、薄く印字された場合にも、対称度Ｓが大きく異なってしまう場合があるのが、このように、濃度の高い辞書登録文字は、対称レベルにかかわらず照合対象から除外しないようにすることで、認識精度の低下を防止できる。
【００５９】
また、ステップＳ５３では、その都度、メッシュ特徴ｘｎの総和を算出するのではなく、図２のデータに示された濃淡レベルを確認するようにすれば、演算負荷を低減できる。
【００６０】
以上の実施形態において、パターン認識装置１は、入力文字画像と特徴ベクトルの類似度が最も高い辞書登録文字を出力するが、類似度が所定の値に達する辞書登録文字が存在しない場合は、入力文字画像に近似する辞書登録文字が存在しない旨の出力をするようにしてもよい。
【００６１】
また、本発明における対称レベルとは、対称度Ｓを図１０のような区分に従いレベル分けして導出されるものに限定されず、対称度Ｓそのものを用いてもよく、対称度Ｓの関数として求められる値を用いてもよい。また、対称レベルの関係は、図４のようなテーブルによって判定する他、数式によって判定してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、文字認識だけでなく、画像のパターン認識全般に適用可能である。したがって、顔、指紋、静脈等による生体認証装置、印鑑照合装置、その他、画像のパターン認識機能を有するあらゆる装置において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の第１実施形態のパターン認識装置の概略図。
【図２】図１のパターン認識装置における辞書データの構成を示す図。
【図３】図１のパターン認識装置の処理概要を示す流れ図。
【図４】図１のパターン認識装置に適用される対称レベルによる辞書照合範囲を示すテーブル。
【図５】図１のパターン認識装置に入力される画像を例示する図。
【図６】図５の画像から切り出す入力文字画像の範囲を例示する図。
【図７】図６の入力文字画像を複数の領域に分割した例を示す図。
【図８】図７の領域毎のメッシュ特徴の変数の配置を示す図。
【図９】図８のメッシュ特徴の値を例示する図。
【図１０】図３の対称レベルの判定基準を示す表。
【図１１】図３の対称合致辞書照合処理の詳細を示す流れ図。
【図１２】本発明の第２実施形態のパターン認識装置の概略図。
【図１３】図１２のパターン認識装置の処理概要を示す流れ図。
【図１４】図１３の対称合致辞書照合処理の詳細を示す流れ図。
【図１５】図１３の全辞書照合処理の詳細を示す流れ図。
【図１６】図１４の対称合致辞書照合処理の代案を示す流れ図。
【符号の説明】
【００６４】
１  パターン認識装置
２  制御手段
３  辞書特徴ベクトル蓄積メモリ
４  辞書対称レベル蓄積メモリ
５  辞書照合範囲蓄積メモリ
６  切り出し手段
７  特徴ベクトル抽出手段
８  マッチング手段
９  パターンマッチング手段
１０  対称レベル算出手段
１１  入力処置
１２  出力装置
１３  濃淡レベル算出手段
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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