(57)【要約】【課題】認識対象文字が増加しても認識辞書容量を増加させず、且つ認識性能を低下させない文字認識辞書、文字認識辞書作成方法及び文字認識方法の提供【解決手段】認識辞書１は各文字種に対して予め単数、又は、複数のテンプレートを記憶してなり、各テンプレートは、第１文字コードＣｏ１、第２文字コードＣｏ２、・・、棄却判定閾値Ｔｈｒ、認識対象文字種の代表的な特徴量Ｆｄ、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆ、識別判定閾値Ｔｈｄから構成される。また、認識辞書１を用いた文字認識ではカテゴリに共通な特徴量を有するテンプレートを用いるのでテンプレート数が少なくてすむことから認識辞書容量を減らすことができ、更に、距離計算も少なくて済むので処理速度が向上する。また、文字認識性能に影響を及ぼさないので、認識性能を落とすこともない。【選択図】　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字イメージの代表特徴量と複数のカテゴリの文字コードを備えたテンプレートを複数含むことを特徴とする文字認識辞書。
【請求項２】
前記テンプレートは、更に、カテゴリ間の著しい差を判別するための判定特徴量ベクトル成分情報と、前記判定特徴量ベクトル成分情報で指定された成分のみを距離計算した場合に得る判定距離を識別する識別判定閾値とを備えたことを特徴とする請求項１記載の文字認識辞書。
【請求項３】
前記テンプレートは、更に、該テンプレートに同形異字文字の文字コードを含んでいるか否かを判定するための同形異字文字判定情報を備えたことを特徴とする請求項２記載の文字認識辞書。
【請求項４】
文字イメージの代表特徴量と文字コードを記憶したテンプレートを複数記憶した文字認識辞書の作成方法であって、
認識辞書作成用に用意した全ての文字イメージの特徴量を抽出する工程と、
前記抽出した複数の特徴量を基に前記認識辞書作成用の文字イメージのクラスタリングを行う工程と、
前記クラスタリングにより得た複数のクラスタ毎に、クラスタ内の文字イメージが属するカテゴリが複数あるか否かを判定する工程と、
複数のカテゴリを有するクラスタがある場合は、そのクラスタの代表特徴量を算出する工程と、
前記算出された代表特徴量と前記複数のカテゴリの文字コードを含むテンプレートを作成する工程と、
前記作成されたテンプレートを文字認識辞書に登録する工程と、
を備えたことを特徴とする文字認識辞書の作成方法。
【請求項５】
文字イメージの代表特徴量と文字コードを記憶したテンプレートを複数記憶した文字認識辞書の作成方法であって、
認識辞書作成用の全ての文字イメージの特徴量を抽出する工程と、
前記抽出した複数の特徴量を基に前記認識辞書作成用に用意した文字イメージのクラスタリングを行う工程と、
前記クラスタリングにより得た複数のクラスタ毎に、クラスタ内の文字イメージが属するカテゴリが複数含まれているか否かを判定する工程と、
複数のカテゴリを含むクラスタがある場合に、そのクラスタ内のクラスタデータの中から辞書作成に用いる同一のカテゴリの文字イメージの特徴量を選出する工程と、
前記選出された特徴量を基にそのクラスタの代表特徴量を算出する工程と、
前記選出された特徴量の文字イメージが属するカテゴリ以外のカテゴリの文字イメージの特徴量のうちから判定特徴ベクトル成分情報を取得する工程と、
前記判定特徴量ベクトル成分情報で指定された成分のみを距離計算した場合に得る判定距離を識別する識別判定閾値を設定する工程と、
前記算出された代表特徴量と、前記複数のカテゴリの文字コードと、判定特徴ベクトル成分情報と、前記判定閾値とを含むテンプレートを作成する工程と、
前記作成されたテンプレートを文字認識辞書に登録する工程と、
を備えたことを特徴とする文字認識辞書の作成方法。
【請求項６】
入力された文字イメージ群から１文字分の文字イメージを切り出して特徴量を抽出し、文字認識辞書に登録されている特徴量との距離を基に文字コードを出力する文字認識方法において、
前記抽出された１文字分の文字イメージの特徴量と請求項１記載の文字認識辞書に含まれる各テンプレートが備えている代表特徴量との距離を算出する工程と、
前記算出された距離を所定の順序で分類する工程と、
前記分類による順序に基いて複数の認識候補テンプレートを取得する工程と、前記取得した複数の認識候補テンプレートについて上位の認識候補テンプレートから順に複数の文字コードがあるか否かを判定する工程と、
前記判定により複数の文字コードがあった場合は、複数の文字コードが存在すると判定された認識候補テンプレートに記憶されている各文字コードを取得して認識候補文字の文字コードとする工程と、
前記認識候補文字の信頼性を判定する工程と、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
未知入力文字イメージ群から１文字分の文字イメージを切り出して特徴量を抽出し、文字認識辞書に登録されている特徴量との距離を基に文字コードを出力する文字認識方法において、
前記抽出された１文字分の文字イメージの特徴量と請求項２記載の文字認識辞書に含まれる各テンプレートが備えている代表特徴量との距離を算出する工程と、
前記算出された距離を所定の順序で分類する工程と、
前記分類による順序に基いて複数の認識候補テンプレートを取得する工程と、
前記取得した複数の認識候補テンプレートについて上位の認識候補テンプレートから順に複数の文字コードがあるか否かを判定する工程と、
前記判定により複数の文字コードがある場合は、その認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分情報を基に該認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分と前記１文字分の文字イメージの特徴量の指定された成分との距離計算を行う工程と、
前記距離計算結果と複数の文字コードがある認識候補テンプレートに含まれている識別判定閾値を比較する工程と、
前記距離計算結果が前記識別判定閾値より小さい場合には、そのテンプレートの第１文字コードを認識候補文字コードとする工程と、
前記距離計算結果が前記識別判定閾値以上の場合には、そのテンプレートの第２文字コードを認識候補文字コードとする工程と、
前記認識候補文字の信頼性を判定する工程と、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項８】
未知入力文字イメージ群から１文字分の文字イメージを切り出して特徴量を抽出し、文字認識辞書に登録されている特徴量との距離を基に文字コードを出力する文字認識方法において、
前記抽出された１文字分の文字イメージの特徴量と請求項３記載の文字認識辞書に含まれる各テンプレートが備えている代表特徴量との距離を算出する工程と、
前記算出された距離を所定の順序で分類する工程と、
前記分類による順序に基いて複数の認識候補テンプレートを取得する工程と、
前記取得した複数の認識候補テンプレートについて上位の認識候補テンプレートから順に複数の文字コードがあるか否かを判定する工程と、
前記判定により前記複数の文字コードがある場合は、その認識候補テンプレートに含まれている同形異字文字判定情報を基に同形異字文字の文字コードが該認識候補テンプレートに含まれているか否かを判定する工程と、
上記判定結果により下記（１）又は（２）のいずれかの工程を経ることを特徴とする文字認識方法；
（１）同形異字文字の文字コードが前記認識候補テンプレートに含まれるとき、該認識候補テンプレートに複数の文字コードを認識候補文字とする工程と、前記認識候補文字に同形異字文字用の信頼性フラグを付加する工程と、前記認識候補文字の信頼性を判定する工程：、
（２）同形異字文字の文字コードが前記認識候補テンプレートに含まれていないとき、該認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分情報を基に該認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分と前記１文字分の文字イメージの特徴量の指定された成分との距離計算を行う工程と、前記距離計算結果と複数の文字コードがある認識候補テンプレートに含まれている識別判定閾値を比較する工程と、前記距離計算結果が前記識別判定閾値より小さい場合には、そのテンプレートの第１文字コードを認識候補文字コードとする工程と、前記距離計算結果が前記識別判定閾値以上の場合には、そのテンプレートの第２文字コードを認識候補文字コードとする工程と、前記認識候補文字の信頼性を判定する工程。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文字認識技術に関し、特に、認識対象文字が増加しても認識辞書容量を増加させず、且つ認識性能を低下させることのない文字認識辞書、文字認識辞書作成方法及び文字認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識の過程では、先ず、切り出された文字イメージの特徴量抽出と、抽出された特徴量と認識辞書内の各テンプレートの特徴量との比較がなされ、最も類似度の高い特徴量を有する候補文字が正解文字とされその文字コードが取得される。このように文字認識処理において認識辞書は必要不可欠な存在であるが従来の認識辞書では１特徴量について１文字コードが対応付けられていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の認識辞書のように１特徴量について１文字コードを対応付ける方式では認識対象文字が増えると認識辞書のテンプレートも増加し、認識辞書の容量を圧迫するといった問題点があった。
【０００４】
本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、認識対象文字が増加しても認識辞書容量を増加させず、且つ認識性能を低下させることのない文字認識辞書、文字認識辞書の作成方法及び文字認識方法の提供を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、第１の発明の文字認識辞書は、文字イメージの代表特徴量と複数のカテゴリの文字コードを備えたテンプレートを複数含むことを特徴とする。
【０００６】
また、第２の発明は上記第１の発明の文字認識辞書において、テンプレートは、更に、カテゴリ間の著しい差を判別するための判定特徴量ベクトル成分情報と、判定特徴量ベクトル成分情報で指定された成分のみを距離計算した場合に得る判定距離を識別する識別判定閾値とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、第３の発明は上記第２の発明の文字認識辞書において、テンプレートは、更に、該テンプレートに同形異字文字の文字コードを含んでいるか否かを判定するための同形異字文字判定情報を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、第４の発明の文字認識辞書作成方法は、文字イメージの代表特徴量と文字コードを記憶したテンプレートを複数記憶した文字認識辞書の作成方法であって、認識辞書作成用に用意した全ての文字イメージの特徴量を抽出する工程と、抽出した複数の特徴量を基に認識辞書作成用の文字イメージのクラスタリングを行う工程と、クラスタリングにより得た複数のクラスタ毎に、クラスタ内の文字イメージが属するカテゴリが複数あるか否かを判定する工程と、複数のカテゴリを有するクラスタがある場合は、そのクラスタの代表特徴量を算出する工程と、算出された代表特徴量と複数のカテゴリの文字コードを含むテンプレートを作成する工程と、作成されたテンプレートを文字認識辞書に登録する工程と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、第５の発明の文字認識辞書作成方法は、文字イメージの代表特徴量と文字コードを記憶したテンプレートを複数記憶した文字認識辞書の作成方法であって、認識辞書作成用の全ての文字イメージの特徴量を抽出する工程と、抽出した複数の特徴量を基に認識辞書作成用に用意した文字イメージのクラスタリングを行う工程と、クラスタリングにより得た複数のクラスタ毎に、クラスタ内の文字イメージが属するカテゴリが複数含まれているか否かを判定する工程と、複数のカテゴリを含むクラスタがある場合に、そのクラスタ内のクラスタデータの中から辞書作成に用いる同一のカテゴリの文字イメージの特徴量を選出する工程と、選出された特徴量を基にそのクラスタの代表特徴量を算出する工程と、選出された特徴量の文字イメージが属するカテゴリ以外のカテゴリの文字イメージの特徴量のうちから判定特徴ベクトル成分情報を取得する工程と、判定特徴量ベクトル成分情報で指定された成分のみを距離計算した場合に得る判定距離を識別する識別判定閾値を設定する工程と、算出された代表特徴量と、複数のカテゴリの文字コードと、判定特徴ベクトル成分情報と、判定閾値とを含むテンプレートを作成する工程と、作成されたテンプレートを文字認識辞書に登録する工程と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、第６の発明の文字認識方法は、入力された文字イメージ群から１文字分の文字イメージを切り出して特徴量を抽出し、文字認識辞書に登録されている特徴量との距離を基に文字コードを出力する文字認識方法において、抽出された１文字分の文字イメージの特徴量と請求項１記載の文字認識辞書に含まれる各テンプレートが備えている代表特徴量との距離を算出する工程と、算出された距離を所定の順序で分類する工程と、前記分類による順序に基いて複数の認識候補テンプレートを取得する工程と、取得した複数の認識候補テンプレートについて上位の認識候補テンプレートから順に複数の文字コードがあるか否かを判定する工程と、判定により複数の文字コードがあった場合は、複数の文字コードが存在すると判定された認識候補テンプレートに記憶されている各文字コードを取得して認識候補文字の文字コードとする工程と、認識候補文字の信頼性を判定する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、第７の発明の文字認識方法は、未知入力文字イメージ群から１文字分の文字イメージを切り出して特徴量を抽出し、文字認識辞書に登録されている特徴量との距離を基に文字コードを出力する文字認識方法において、抽出された１文字分の文字イメージの特徴量と請求項２記載の文字認識辞書に含まれる各テンプレートが備えている代表特徴量との距離を算出する工程と、算出された距離を所定の順序で分類する工程と、前記分類による順序に基いて複数の認識候補テンプレートを取得する工程と、取得した複数の認識候補テンプレートについて上位の認識候補テンプレートから順に複数の文字コードがあるか否かを判定する工程と、判定により複数の文字コードがある場合は、その認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分情報を基に該認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分と１文字分の文字イメージの特徴量の指定された成分との距離計算を行う工程と、距離計算結果と複数の文字コードがある認識候補テンプレートに含まれている識別判定閾値を比較する工程と、距離計算結果が識別判定閾値より小さい場合には、そのテンプレートの第１文字コードを認識候補文字コードとする工程と、距離計算結果が識別判定閾値以上の場合には、そのテンプレートの第２文字コードを認識候補文字コードとする工程と、認識候補文字の信頼性を判定する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、第８の発明の文字認識方法は、未知入力文字イメージ群から１文字分の文字イメージを切り出して特徴量を抽出し、文字認識辞書に登録されている特徴量との距離を基に文字コードを出力する文字認識方法において、抽出された１文字分の文字イメージの特徴量と請求項３記載の文字認識辞書に含まれる各テンプレートが備えている代表特徴量との距離を算出する工程と、算出された距離を所定の順序で分類する工程と、前記分類による順序に基いて複数の認識候補テンプレートを取得する工程と、取得した複数の認識候補テンプレートについて上位の認識候補テンプレートから順に複数の文字コードがあるか否かを判定する工程と、判定により複数の文字コードがある場合は、その認識候補テンプレートに含まれている同形異字文字判定情報を基に同形異字文字の文字コードが該認識候補テンプレートに含まれているか否かを判定する工程と、上記判定結果により下記（１）又は（２）のいずれかの工程を経ることを特徴とする文字認識方法；
（１）同形異字文字の文字コードが認識候補テンプレートに含まれるとき、該認識候補テンプレートに複数の文字コードを認識候補文字とする工程と、認識候補文字に同形異字文字用の信頼性フラグを付加する工程と、認識候補文字の信頼性を判定する工程：、
（２）同形異字文字の文字コードが認識候補テンプレートに含まれていないとき、該認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分情報を基に該認識候補テンプレートに含まれている判定特徴ベクトル成分と１文字分の文字イメージの特徴量の指定された成分との距離計算を行う工程と、距離計算結果と複数の文字コードがある認識候補テンプレートに含まれている識別判定閾値を比較する工程と、距離計算結果が識別判定閾値より小さい場合には、そのテンプレートの第１文字コードを認識候補文字コードとする工程と、距離計算結果が識別判定閾値以上の場合には、そのテンプレートの第２文字コードを認識候補文字コードとする工程と、認識候補文字の信頼性を判定する工程。
【００１３】
【発明の実施の形態】
１．文字認識装置
図１は本発明の文字認識方法を摘要可能な文字認識装置の一実施例のブロック図であり、図２は本発明の認識辞書作成方法によって作成された認識辞書の構成例を示す図である。
【００１４】
文字認識装置１０は、図１に示すように、認識辞書１、単語辞書２、特徴抽出部３、認識処理部４、棄却判定処理部５、単語照合処理部６、表示部７と図示しない制御部、ＲＡＭ等の一時記憶メモリ及び認識辞書１や単語辞書２を格納した磁気ディスク或いはＣＤ等の保存記憶媒体を着脱自在に構成され装着された保存記憶媒体に記憶されているデータを読み取ったり、書き込んだりする記憶媒体アクセス装置を備えている。
【００１５】
また、表示部７に代えて出力結果を印刷する印刷部を備えるようにしてもよく、また、上記構成に加え更に印刷部を備えるようにしてもよい。以下の説明で「表示部７に出力する」或いは「表示する」と記した部分は、「印刷部に出力する」或いは「印刷する」と読みかえてもよい。
【００１６】
認識辞書１は磁気ディスクやＣＤ等の保存記憶媒体に格納されており、各文字種に対して予め単数、又は、複数のテンプレート（図２）を記憶してなる。テンプレートは、図２に示すように、テンプレート番号Ｎ０、第１文字コードＣｏ１、第２文字コードＣｏ２、・・第ｊ文字コードＣｏｊ、棄却判定閾値Ｔｈｒ、認識対象文字種の代表的な特徴量Ｆｄ、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆ、識別判定閾値Ｔｈｄ等から構成されるテンプレートを複数記憶してなる。また、テンプレートには、更に、同形異字文字があるか否かを示す同形異字文字フラグを含むように構成してもよい。
【００１７】
認識辞書１で、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆは、複数の文字コードを持つテンプレートに対して存在し、該テンプレートの第１文字コードと第２文字コードの特徴の違いを明確に表した成分を示すものである。文字コードを二つ持つテンプレートの特徴量が第１文字コードの特徴を表しているとすると、当然第２文字コードの特徴と合わない部分が出てくる。それを表しているのが、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆである。
【００１８】
つまり、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆは、第１文字コードの文字パターンの特徴量（複数の文字コードを持つテンプレートに記憶されている特徴量）と第２文字コードの一般的文字パターンの特徴量との差が大きい成分の部分を指し示したものである。つまり、第１文字コードの文字としての特徴量（複数の文字コードを持つテンプレートに記憶されている特徴量）と第２文字コードの文字としての特徴量の最も区別のつきやすいベクトル成分部分の情報を表している。
【００１９】
判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆの表し方として、例えば、図７（ａ）に示すように第１成分〜第２０成分の特徴などという表し方をする。なお、図７（ｂ）は判定特徴ベクトルの各成分を示す図であり、図７（ｂ）の各成分特徴のうち、第１文字コードの文字パターンの特徴量と第２文字コードの一般的文字パターンの特徴量との差が大きい成分が判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆとしてテンプレートに記憶される。この特徴成分は、連続して存在する必要はなく、その場合は、その成分を一つずつ情報として示せばよい。また、この値は、それぞれのテンプレートによって異なる。
【００２０】
例えば、第１文字コードに「パ」、第２文字コードに「バ」が記憶されているテンプレートが存在し、このテンプレートが記憶している特徴量が、第１文字コードの「パ」を表すように作成されたものとする。この時、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆは、テンプレートが記憶している特徴量を表すベクトル成分のうち、「パ」と「バ」の半濁点と濁点の違いを表す部分のベクトル成分のデータ位置を示すことになる。
【００２１】
また、識別判定閾値Ｔｈｄは、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆで指定された成分のみを距離計算した際に得られる判定距離Ｊｄの為の閾値である。テンプレートの特徴ベクトルは、第１文字コードの特徴量を表しているので、当然第１文字コードの文字イメージを読み込んで認識させると、距離差が小さくなるが、第２文字コードに関しては、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆの部分に関しては、特徴差が明確に出るように設置されている為、距離差は大きくなる。その距離をこの識別判定閾値Ｔｈｄで判別する。
【００２２】
単語辞書２は認識辞書１と同様に磁気ディスクやＣＤ等の保存記憶媒体に格納されており、帳票、原稿等に記入されるであろう単語（語句）を認識対象単語（語句）として記憶したものであり、使用する状況により、ユーザーによる追加登録や削除等の編集も可能に構成されている。
【００２３】
特徴抽出部３は、図３に示す実施例では、未知入力文字イメージＩｍに対し特徴抽出を行い特徴量Ｆｅを取得し一時記憶メモリに保持（記憶）する。
【００２４】
認識処理部４は、特徴抽出部３で一時記憶メモリに保持された特徴量Ｆｅと認識辞書１内に記憶されている認識対象文字種の代表的な特徴量Ｆｄ１〜Ｆｄｉ（ｉ：認識対象文字種の代表的な特徴量を表したテンプレートの数）との距離計算をそれぞれ行い、距離計算結果をソートしてから複数の候補文字を選出し、その距離計算結果、複数の候補文字及び信頼性フラグ等を一時記憶メモリに保持する。
【００２５】
また、認識処理部４は、選出された候補文字のテンプレートが複数の文字コードを持つ場合に、そのテンプレート内にある複数の文字コードを候補文字として記憶する（図５）。なお、この際、記憶する最大候補文字数を決めていない場合には候補文字数は増加するが、最大候補文字数を決めている場合には最大候補文字数を超えたものに関しては候補文字から外すように構成することもできる。
【００２６】
また、認識処理部４は他の実施例（図９）では、選出された候補文字のテンプレートが複数の文字コードを持つ場合に、そのテンプレート内にある判定特徴ベクトル成分情報を基に、未知入力文字の特徴量Ｆｅの指定された成分とこれに対応する特徴量Ｆｄの成分の距離計算を行い、識別判定閾値Ｔｈｄより小さい場合に、第１文字コードを候補文字として記憶、若しくは、第１文字コードを優先として第２文字コードと共に候補文字として記憶し、識別判定閾値Ｔｈｄ以上の場合に、第２文字コードを候補文字として記憶、若しくは、第２文字コードを優先として第１文字コードと共に候補文字として一時記憶メモリに保持する。
【００２７】
また、認識処理部４は他の実施例（図１１）では、選出された候補文字のテンプレートが複数の文字コードを持ち、且つ、それらの複数の文字コードが同形異字文字の文字コードである場合に、そのテンプレートにある文字コードを認識候補文字コードとして記憶すると共に同形異字文字用の信頼性フラグをそれら同形異字文字に関連付けて保持する。
【００２８】
棄却判定処理部５は、認識処理部４で記憶された複数の候補文字コードに対し、認識処理部４で記憶された距離計算結果とそれに対応するテンプレートの棄却判定閾値Ｔｈｒを基に信頼性の判定を行い、認識候補文字コードに対しての信頼性フラグを出力する。
【００２９】
単語照合処理部６は、単語（語句）として判断された文字群のそれぞれの候補文字コードの組み合わせから、単語辞書２に記憶されている単語（語句）の中からもっとも近いものを信頼性「高」と判定し、それらの文字コードを認識結果として一時記憶メモリに保持する。
【００３０】
表示部７は、棄却判定処理部５で判定された信頼性と単語照合処理部６で選出された認識単語（語句）結果を認識結果として表示、若しくは、印刷する。この際、棄却判定処理部５で判定された信頼性の程度を、認識結果に対し色を付けて表示したり、枠囲い等で表示してもよい。また、表示しないようにしてもよい。また、認識結果を文字として表示（印刷）せずに、棄却文字としてマーク（例えば、“？”）表示（印刷）するようにしてもよい。
【００３１】
２．認識辞書の作成方法
本発明の文字認識方法について説明する前に、本発明の文字認識方法に用いる認識辞書、つまり、図１の認識辞書１の作成方法について図３及び図４のフローチャートを基に説明する。
【００３２】
（認識辞書の作成方法（１）：図３）
図３は本発明の認識辞書作成手順の一実施例を示すフローチャートである。以下、認識辞書の作成方法の一実施例について図３のフローチャートを基に説明する。
【００３３】
まず、辞書作成用に用意された全ての文字イメージデータの特徴量を抽出しそれぞれの文字コードと共に一時記憶メモリに保持（記憶）する。なお、ここで使用する文字イメージデータは、予め正規化等の処理により、辞書作成用のデータとして相応しい文字イメージとなっているものとする（ステップＳ１）。
【００３４】
次に、上記ステップＳ１で一時記憶メモリに保持された特徴量を基に前記辞書作成用に用意された各文字イメージのクラスタリング（＝分類）を行い、任意の数のクラスタ（＝グループ）に特徴が近いもの同士を分類し（ステップＳ２）、作成する辞書のテンプレートの番号、つまり、判定順位の初期値（ｎ＝１）を設定する（ステップＳ３）。
【００３５】
次に、判定順位ｎのクラスタに複数のカテゴリの文字データ（特徴量）が存在するか否かを調べ、複数のカテゴリの文字データが存在している場合にはステップＳ５に遷移し、同一カテゴリの文字データのみが存在する場合にはステップＳ７に遷移する（ステップＳ４）。
【００３６】
上記ステップＳ４で複数のカテゴリの文字データが存在すると判定された場合は、一時記憶メモリに保持されている判定順位ｎのクラスタ内のクラスタデータの中から辞書作成に用いる文字データ及びその文字データの特徴量を選出し、それらの特徴量を基に認識辞書用の特徴量（つまり、そのクラスタの代表特徴量）を計算する。認識辞書用の特徴量の計算方法としては、例えば、選出された文字データの特徴量の平均を用いることもできるし、重心を用いること等もできる（ステップＳ５）。
【００３７】
次に、ステップＳ５で算出された認識辞書用の特徴量と判定順位ｎのクラスタを構成するカテゴリの複数の文字コードとをそれぞれ関係付けて１つのテンプレートとして認識辞書に登録（記憶）し、ステップＳ９に遷移する（ステップＳ６）。
【００３８】
上記ステップＳ４で同一カテゴリの文字データのみが存在すると判定された場合は、一時記憶メモリに保持されている判定順位ｎのクラスタのクラスタデータを全て使用して認識辞書の特徴量を計算する。この場合の認識辞書の特徴量の計算方法としては、判定順位ｎのクラスタの文字データの特徴量を全て使用し、選出された文字データの特徴量の平均を用いることもできるし、特徴量の重心を用いること等もできる（ステップＳ７）。
【００３９】
次に、上記ステップＳ７で算出され、作成された特徴量と判定順位ｎのクラスタを構成するカテゴリの文字コードを関連付けた１つのテンプレートを作成して認識辞書に登録（記憶）する（ステップＳ８）。
【００４０】
上記ステップＳ６又はＳ８で認識辞書に登録されたデータが、ステップＳ２で作成されたクラスタリング数（＝分類数）分の処理を行ったか否かを確認し、全ての処理を行った場合には終了し（ステップＳ９）、全ての処理が終わっていない場合には、判定順位ｎを１増加させてステップＳ４に遷移する（ステップＳ１０）。
【００４１】
上記構成により、クラスタに複数のカテゴリが存在する場合は辞書用の特徴量とクラスタを構成するカテゴリの文字コードとを関連付けた１つのテンプレートを生成して認識辞書に登録するので文字コードが増加してもテンプレート数が増えない。従って、認識辞書の容量を減少させることができる。
【００４２】
上記図３のフローチャートで示した認識辞書の作成方法について、下記具体例を示す。
認識辞書作成用の文字イメージとして、
カテゴリａの１０文字；　Ａ１、Ａ２、…、Ａ１０
カテゴリｂの１０文字；　Ｂ１、Ｂ２、…、Ｂ１０
カテゴリｃの１０文字：　Ｃ１、Ｃ２、…、Ｃ１０
の３０文字のイメージがあるとすると、図３のステップＳ１で、これら３０文字の文字イメージの特徴量をそれぞれ抽出して、
特徴量（α１、α２、…、α１０、β１、β２、…、β１０、γ１、γ２、…、γ１０）を取得し、それぞれの文字コード（ａ，ｂ，ｃ）と共にメモリに記憶する。
【００４３】
次に、ステップＳ２で、ステップＳ１で記憶された特徴量（α１、α２、…、α１０、β１、β２、…、β１０γ１、γ２、…、γ１０）を用いて、特徴が近い文字同士を任意の数のクラスタに分けて（つまり、クラスタリングして）、下記クラスタデータからなる５つのクラスタを得る。
【００４４】
クラスタ１　（α１、α２、α３、α４、α６、α８、α９）
クラスタ２　（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）
クラスタ３　（β１、β２、β４、β５、β７）
クラスタ４　（β８、β９、γ１、γ３、γ４、γ９、γ１０）
クラスタ５　（γ２、γ５、γ６、γ７、γ８）
次に、ステップＳ３では、作成するテンプレートの番号、つまり、判定順位の初期値（ｎ＝１）を設定する。ここで、上記クラスタ１が判定順位ｎ＝１のクラスタとして選択され、テンプレート作成対象となる。
【００４５】
次に、ステップＳ４では、ステップＳ３でセットされた判定順位１のクラスタ、つまり、クラスタ１のクラスタデータ（α１、α２、α３、α４、α６、α８、α９）を調べ、複数のカテゴリデータが存在するか否かを判定する。この例では判定順位ｎ＝１のクラスタの各成分（＝クラスタデータ）はカテゴリａのみの構成となっているので、同一カテゴリの文字データのみと判定してステップＳ７に遷移する。
【００４６】
ステップＳ７では、判定順位ｎ＝１のクラスタデータの全ての特徴量を基に辞書用の特徴量を計算する。認識辞書用の特徴量の計算方法は前述したように特徴ベクトルの全ての平均にしてもよいし、重心を用いてもよいが、この例ではクラスタ（α１、α２、α３、α４、α６、α８、α９）の全ての平均を用いて、辞書用の特徴量Ｖを作成する。なお、この際、分散が大きい等の理由により、平均から離れているデータを外し、平均に近いものを使用して特徴量を算出するようにしてもよい。
【００４７】
次に、ステップＳ８では、ステップＳ７で作成された特徴量Ｖと判定順位ｎ＝１のクラスタを構成するカテゴリの文字コードａを含む１つのテンプレートとして認識辞書に登録（記憶）する。
【００４８】
次に、ステップＳ９では、ステップＳ８で記憶されたデータが、ステップＳ２で作成されたクラスタリング数分の処理を行ったか否かを判定する。この例の場合、ステップＳ８で記憶されたデータは、判定順位ｎ＝１でありクラスタリング数は５であるから処理を続行するためにステップＳ１０に遷移する。
【００４９】
ステップＳ１０では、判定順位ｎに１を加え判定順位ｎ＝２として辞書作成データを２番目のクラスタ（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）に変更してステップＳ４に遷移する。
【００５０】
ｎ＝２のとき、ステップＳ４で、判定順位ｎ＝２のクラスタ（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）について、複数のカテゴリが存在するか否かを判定すると、カテゴリａとｂが存在することから複数のカテゴリがあるのでステップＳ５に遷移する。
【００５１】
ステップＳ５では判定順位ｎ＝２のクラスタ、つまり、クラスタ２のクラスタデータ（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）のうちから使用文字データを選出し、選ばれた文字コードの特徴量を用いて認識辞書用の特徴量を求める。使用文字データの選出方法としては、そのまま全てのデータを用いてもよく、度数の多いカテゴリの特徴を選んでもよく、平均に近いデータ、若しくは、重心に近いデータから任意の数のデータを使用してもよく、また、これらの例に限定されない。このようにして選出されたデータを用いて認識辞書用の特徴量を求め、ステップＳ６に遷移する。
【００５２】
ステップＳ６では、ステップＳ５で作成された認識辞書用の特徴量と判定順位ｎ＝２のクラスタを構成するカテゴリの文字コードであるａとｂとを関連付けた１つのテンプレートを作成して認識辞書に登録する。これにより、１つのテンプレートで１特徴量で２つの文字コード（複数の文字コード）を持つことになり、文字コードが増加してもテンプレート数を増やさなくてもよいこととなる。
【００５３】
次に、ステップＳ９において、ステップＳ６で記憶されたデータがステップＳ２で作成されたクラスタリング数分の処理を行ったか否かを判定すると、判定順位ｎ＝２＜クラスタリング数＝５であるからステップＳ１０に遷移する。
【００５４】
ステップＳ１０では判定順位ｎに１を加え判定順位ｎ＝３として辞書作成データを３番目のクラスタ（β１、β２、β４、β５、β７）に変更してステップＳ４に遷移する。
【００５５】
同様に、ｎ→３→４→５として上述した動作を繰り返してクラスタリング数分の認識辞書テンプレートを作成し、ステップＳ９でクラスタリング数分のテンプレートの作成が終了したと判定されると認識辞書の作成を終了する。
【００５６】
（認識辞書の作成方法（２）：図４）
図４は本発明の認識辞書作成手順の他の実施例を示すフローチャートである。以下、認識辞書の作成方法の一実施例について図４のフローチャートを基に説明する。
【００５７】
この作成方法は、前述した認識辞書作成方法（１）でクラスタに複数のカテゴリが存在する場合の使用文字コードの選出をより厳格化することにより辞書容量が減っても認識性能に影響を及ぼさないようにしたものである。すなわち、図４のフローチャートで、ステップＳ１〜Ｓ４、ステップＳ７〜Ｓ１０は図３のステップＳ１〜Ｓ４、ステップＳ７〜Ｓ１０と同様であり、図３のステップＳ５を図４に示すステップＳ５’−１〜Ｓ５’−３とし、図３のステップＳ６を図４に示すステップＳ６’に変更したものである。
【００５８】
図３のステップＳ４で、判定順位ｎ（ｎ：自然数、ｎ≦クラスタリング数、ステップＳ３若しくはステップＳ１０で設定される値）のクラスタに複数のカテゴリの文字データの存在が確認されると、そのクラスタ内のクラスタデータの中から辞書作成に用いる同一のカテゴリの文字イメージの特徴量をそれぞれ選出し、それらの特徴量を基に認識辞書用の特徴量（つまり、そのクラスタの代表特徴量）を計算する。認識辞書の特徴量の計算方法としては、選出された文字データの特徴量の平均を用いることもできるし、重心などを用いることもできる（ステップＳ５’−１）。
【００５９】
上記ステップＳ５’−１で選出されたカテゴリ以外のカテゴリの文字データのうち、上記ステップＳ５’−１で算出された認識辞書用の特徴量と特徴量の違いが明らかな成分（以下、判定特徴ベクトル成分という）を検出し、その情報を得る（ステップＳ５’−２）。
【００６０】
また、未知入力文字が入力された時に、ステップＳ５’−２で得られた判定特徴ベクトル成分のみで距離計算を行った場合に、その距離計算結果を基に入力された未知入力文字がどのカテゴリに属するかを判定するための閾値を設定する（ステップＳ５’−３）。
【００６１】
次に、上記ステップＳ５’−１で算出された認識辞書用の特徴量と、ステップＳ５’−２で検出された判定特徴ベクトル成分情報と、ステップＳ５’−３で設定された識別判定閾値、及び、該クラスタを構成するカテゴリの複数の文字コードからなる１つのテンプレートを作成して認識辞書に登録し、ステップＳ９に遷移する（ステップＳ６’）。
【００６２】
上記構成により、クラスタに複数のカテゴリが存在する場合は辞書用の特徴量とクラスタを構成するカテゴリの文字コードとそのカテゴリとは最も距離の離れたカテゴリの識別判定閾値とを関連付けた１つのテンプレートを作成して認識辞書に記憶するので文字コードが増加してもテンプレート数が増えないことから認識辞書の容量を減少させることができる。更に、最も距離の離れたカテゴリの識別判定閾値を持つことからそのテンプレートが複数の特徴量を持っていると同じ意味を有することとなり、認識辞書の容量が減っても認識性能に影響を及ぼさない。
【００６３】
（具体例）
上記図４のフローチャートで示した認識辞書の作成方法について、前述した図３の具体例と同様の認識辞書作成用の文字イメージ（カテゴリａ、ｂ、ｃの各１０文字）を例に取ると、図３のステップＳ１で、これら３０文字の文字イメージの特徴量をそれぞれ抽出して、特徴量（α１、α２、…、α１０、β１、β２、…、β１０、γ１、γ２、…、γ１０）を取得し、それぞれの文字コード（ａ，ｂ，ｃ）と共にメモリに記憶する。
【００６４】
次に、ステップＳ２で、ステップＳ１で記憶された特徴量（α１、α２、…、α１０、β１、β２、…、β１０、γ１、γ２、…、γ１０）を用いて、特徴が近い文字同士に任意の数のクラスタに分けて（つまり、クラスタリングして）、下記クラスタデータからなる５つのクラスタを得る。
クラスタ１　（α１、α２、α３、α４、α６、α８、α９）
クラスタ２　（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）
クラスタ３　（β１、β２、β４、β５、β７）
クラスタ４　（β８、β９、γ１、γ３、γ４、γ９、γ１０）
クラスタ５　（γ２、α５、γ６、γ７、γ８）。
【００６５】
次に、ステップＳ３では、作成するテンプレートの番号、つまり、判定順位クラスタｎの初期値１を設定する。
【００６６】
ｎ＝１、つまり、判定順位１では、ステップＳ４の判定と同様にクラスタ１の各成分はカテゴリａのみの構成となっているので、同一カテゴリの文字データのみが存在することからステップＳ７を経てステップＳ８で、ステップＳ７で作成された特徴量Ｖと判定順位ｎ＝１のクラスタを構成するカテゴリの文字コードａを含む１つのテンプレートとして認識辞書に記憶し、ステップＳ９の判定を経てステップＳ１０で判定順位ｎ＝２として辞書作成対象データをクラスタ２の成分（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）に変更してステップＳ４に遷移する。
【００６７】
次に、ｎ＝２、つまり、判定順位ｎ＝２では、ステップＳ４の判定でクラスタ２の各成分にはカテゴリａとカテゴリｂが存在するので複数のカテゴリがあると判定し、ステップＳ５’−１に遷移する。
【００６８】
ステップＳ５’−１では、クラスタ２の成分（α５、α７、α１０、β３、β６、β１０）から、同一のカテゴリの文字データ、つまり、カテゴリａに属する文字データ（α５、α７、α１０）か、カテゴリｂに属する文字データ（β３、β６、β１０）の文字データのいずれかを選出してその特徴量を取得し、認識辞書の特徴量を作成する。文字データの選出方法としては、カテゴリのデータ数の多い方、分散の小さい方を選出する方法、或いは使用頻度の高いカテゴリの方を選出する方法があるがこれらに限定されない。
また、選ばれたカテゴリに属する全てのデータを使う必要は無く、選ばれなかったカテゴリから離れたデータのみを使用するようにしてもよいし、選ばれたカテゴリの重心に近いものだけを使用するようにしてもよい（この例では、カテゴリａを選出し、カテゴリａに属するデータ（α５、α７、α１０）を用いて辞書用の特徴量を作成している）。
【００６９】
ステップＳ５’−２では、ステップＳ５’−１で選出されたカテゴリａ以外のカテゴリｂのデータについて、判定特徴ベクトル成分を検出し、その情報（判定特徴ベクトル成分情報）を得る。
【００７０】
ここで、上記判定特徴ベクトル成分の検出方法について、例を挙げて説明する。
まず、ステップＳ５’−１で作成された特徴量を、
α＝（３５，４７，９４，３５，　０，６３，２６，７５，　２，１４）とし、カテゴリｂのデータのそれぞれの特徴量を、
β３＝（３２，４８，９０，３４，２３，４３，　　６，７７，　０，１０）β６＝（３５，４４，９６，３５，２８，４２，　　５，７２，　　４，１６）β１０＝（３６，４５，９９，３２，２４，３９，　１，７５，　１，１５）とする。なお、この例では、特徴量を１０個の成分で表したが、実際には１０個より多い。
【００７１】
認識辞書用の特徴量αと、カテゴリｂのデータとの判定特徴ベクトル成分は、上記特徴量を対比させてみると第５〜７成分であることがわかるが、実際には、例えば、特徴量αとカテゴリｂのデータの特徴量の成分の平均とを比較し、平均差が規定値より大きいものを選ぶ方法や平均値から離れている成分を上位から規定値だけとる等の方法がある。このような方法を用いることにより、判定特徴ベクトル成分情報を取得することができる。
【００７２】
ステップＳ５’−３では、未知入力文字が入力された時に、ステップＳ５’−２で得られ判定特徴ベクトル成分のみで距離計算を行った場合に得る距離計算結果に対し、カテゴリを判定するための閾値を設定する。
【００７３】
閾値設定方法としては、未知入力文字イメージＩｍｉをカテゴリａの文字イメージとした場合、未知入力文字イメージＩｍｉを読み込み特徴抽出をした結果である特徴量Ｆｉと判定特徴ベクトル成分のみの距離計算が閾値以下になるような値に閾値を設定すると共に、この未知入力文字イメージＩｍｉをカテゴリｂとした場合、未知入力文字イメージＩｍｉの特徴量Ｆｉと判定特徴ベクトル成分のみの距離計算結果が閾値より大きくなるような値に閾値を設定する。
【００７４】
例えば、ステップＳ５’−１で作成された辞書の特徴量αを作成した文字データを全て読み込ませ、それぞれの特徴量を求め、特徴量αとのステップＳ５’−２で得られた判定特徴ベクトル成分のみの距離計算を行い、それらが閾値以下になるような値に閾値を決定すると共に、ステップＳ５’−１で選出されなかった代表データカテゴリ（カテゴリｂ）以外のデータの特徴量（この場合、β３、β６、β１０の３つの特徴量）を求め、特徴量αとのステップＳ５’−２で得られた判定特徴ベクトル成分情報の距離計算を行い、それらが閾値より大きくなるような値に閾値を決定する。
【００７５】
次に、ステップＳ６’では、ステップＳ５’−１で作成された認識辞書用の特徴量に、クラスタを構成するカテゴリの複数の文字コードのａとｂ、ステップＳ５’−２で検出された判定特徴ベクトル成分情報、及びステップＳ５’−３で設置された識別判定閾値を関連付けた１つのテンプレートを生成して認識辞書に登録する。なお、複数の文字コードがある場合は、特徴量を作成したカテゴリに属する文字コードが優先されるように設定する。
【００７６】
従って、この具体例ではカテゴリａに属する文字コードが優先されて第１文字コードなり、カテゴリｂに属する文字コードが第２文字コードとなる。これにより、作成されたテンプレートには一つの特徴量で二つの文字コードを有することになる。
【００７７】
同様に、ｎ→３→４→５として上述した動作を繰り返してクラスタリング数分の認識辞書テンプレートを作成し、ステップＳ９でクラスタリング数分のテンプレートの作成が終了すると認識辞書の作成を終了する。
【００７８】
３．文字認識方法
（文字認識方法（１）：図５）
図５は本発明の文字認識方法による文字認識時の文字認識装置の動作例を示すフローチャートであり、図１に示した文字認識装置１０を基にして説明する。
この文字認識方法は、前述した認識辞書作成方法（１）（図３）によって作成された認識辞書を用いた文字認識方法の一実施例である。
まず、読み込んだ未知入力文字イメージＩｍに対して特徴抽出部３で特徴抽出を行い特徴量Ｆｅを取得し、一時記憶メモリに保持する（ステップＴ１）。
【００７９】
次に、認識処理部４で、上記ステップＴ１で保持した特徴量Ｆｅと認識辞書１に記憶されている認識対象文字種の代表的な特徴量Ｆｄ１〜Ｆｄｉ（ｉは認識対象文字種の代表的な特徴量を表したテンプレートの数）とをそれぞれ距離計算し（ステップＴ２）、更に、ステップＴ２で計算された距離計算結果をソートし、距離が小さいテンプレートから順に第１位候補テンプレート、第２位候補テンプレート、・・・、第ｎ位候補文字テンプレート（ｎは自然数）までの認識候補テンプレートを選出し、一時記憶メモリに保持する（ステップＴ３）。
【００８０】
次に、認識処理部４は上記ステップＴ３で選出した第１位認識候補から第ｎ位認識候補までの各認識候補テンプレートについて複数の文字コードの有無を判定するために、判定順位の初期値（ｍ＝１）を設定する（ステップＴ４）。
【００８１】
認識処理部４は第ｍ位の認識候補テンプレートについて複数の文字コードが存在するか否かを判定し、複数の文字コードが存在する場合にはステップＴ６に遷移し、複数の文字コードが存在しない場合（つまり、１つの文字コードによってテンプレートが成り立っている場合）にはステップＴ７に遷移する（ステップＴ５）。
【００８２】
上記ステップＴ５で、複数の文字コードが存在するとされた第ｍ位認識候補テンプレートに記憶されている各文字コードを取得し、それらの文字コードを認識候補文字の文字コードとして一時記憶メモリに保持してステップＴ８に遷移する。つまり、１テンプレートに複数の文字コードが存在する場合には、その複数の文字コードを認識候補文字コードとして全て保持する。従って複数の文字コードを持つテンプレートが存在する場合には、候補文字数が増えることになる（ステップＴ６）。
【００８３】
一方、上記ステップＴ５で複数の文字コードが存在しないと判定された第ｍ位認識候補テンプレートに記憶されている文字コードを取得し、この文字コードを認識候補文字の文字コードとして一時記憶メモリに保持し、ステップＴ８に遷移する（ステップＴ７）。
【００８４】
棄却判定処理部５は、上記ステップＴ６又は上記ステップＴ７で保持した認識候補文字の信頼性を判定し、信頼性情報を一時記憶メモリに保持する。信頼性の判定方法としては、実施例では、上記ステップＴ２で計算された距離計算結果とその距離計算時に使用した特徴量を持つテンプレートに記憶されている棄却判定閾値Ｔｈｒを比較し、ステップＴ２で計算された距離計算結果がその棄却判定閾値Ｔｈｒより小さい場合には信頼性があるとし、そうでない場合には信頼性がないとする方法をとっているがこのような方法に限定されない。複数の文字コードを持つテンプレートの結果（つまり、複数認識文字コード）に対しても上記と同様な信頼性の判定を行う。なお、この場合、複数の文字コードに優先順位をつけ、第１文字コード、第２文字コードとして別々に信頼性を判定するようにしてもよい（ステップＴ８）。
【００８５】
次に、判定順位ｍ＝認識候補テンプレート数ｎか、ｍ＜ｎか、つまり第ｎ位までの認識候補テンプレートのチェックが全て行われたか否かを判定し、全てのチェックが完了していない場合（ｍ＜ｎの場合）はステップＴ１０に遷移し、全てのチェックが完了している場合（ｍ＝ｎの場合）には、ステップＴ１１に遷移する（ステップＴ９）。
【００８６】
認識候補テンプレート全てに対してチェックが完了していない場合には、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する（ステップＴ１０）。
【００８７】
単語照合処理部６は、上記ステップＴ１〜ステップＴ１０の動作を単語（語句）であろう文字数分（以下、単に単語文字数分と記す）だけ行い、それによって得られた認識候補文字群を基に、単語辞書２に登録されている単語（語句）の中から、もっとも近いものを信頼性「高」と判定し、その単語（語句）を認識結果として選出する。ステップＴ１〜ステップＴ１０の動作を単語（語句）文字数分だけ行う方法には、それぞれのステップにおいて単語文字数分を一度に処理するようにしてもよいし、ステップＴ１〜ステップＴ１０を単語文字数分だけ繰り返し処理するようにしてもよい。また、ステップＴ８で判定された認識候補文字の信頼性を基に単語照合するようにしてもよい。
単語照合の方法として、認識候補文字にその順位に従って点数を与え、最高点数を得た単語を信頼性があると判定する方法がある。例えば、「駐車場」と記入されている文字の認識結果候補が、以下のようになっているとする。
【００８８】
2004030048.tif 000003
また、単語辞書２内には、３文字の単語「駐車代」、「駐車場」、「台車代」の３単語が存在すると仮定する（実際には、もっとたくさん存在する）と、選出された認識候補文字に対し、単語辞書２内の「駐車代」は、「駐」が第１位認識候補文字なので５点、「車」が第１位認識候補文字なので５点、「代」が第１位認識候補文字なので５点の計１５点となり、単語辞書２内の次の単語（語句）「駐車場」は、「駐」が第１位認識候補文字なので５点、「車」が第１位認識候補文字なので５点、「場」が第１位認識候補文字にないので０点の計１０点となり、更に、単語辞書２内の次の単語（語句）「台車代」は、「台」が認識候補文字にないので０点、「車」が第１位認識候補文字なので５点、「代」が第１位認識候補文字なので５点の計１０点となり、最終的に、この中で最高得点だった１５点の「駐車代」が、最も信頼性「高」と判定し、選出することができる。
【００８９】
仮に、満点と比較して最高得点が低く、絶対的な信頼性が得られない場合には、単語辞書２内にある単語（語句）を選出せずに、上記ステップＴ４〜ステップＴ８において選出された第１位認識候補文字の文字コードをそのまま出力するようにしてもよい。また、この時、上記のステップＴ８において、認識候補文字の中に信頼性が低いものが存在する場合には、単語照合する時の点数を低く設定し、信頼性のあるものを重視する等の方法をとることもできる（ステップＴ１１）。
【００９０】
表示部７は上記ステップＴ１１で取得した認識結果を表示（又は印刷）する。なお、この際、認識結果である文字に、上記ステップＴ８で判定された信頼性に合わせて、色を付けて表示したり、枠囲いして表示するようにしてもよいし、棄却文字として、棄却コード（例えば、“？”表示）するようにしてもよい（ステップＴ１２）。
【００９１】
上記図５の構成により、本発明の認識辞書作成方法で作成した認識辞書を用いた文字認識では、認識辞書はカテゴリに共通な特徴量を有するテンプレートを登録してなっており、テンプレート数が少なくてすむことから認識辞書容量が減らすことができるので認識処理時には距離計算も少なくて済み、認識処理速度が向上する。
【００９２】
なお、上記ステップＴ６で認識候補文字数を増やさずに、認識候補文字数の最大値を決め、この値を超えた場合には、超えたものを認識候補文字から外すこともできる。例えば、最大認識候補文字数をｊ個（ｊ：自然数）と決めた場合、２個の文字コードを持つテンプレートが、第ｋ位認識候補テンプレート（ｋ：自然数、ｋ＜ｊ）に存在する場合、第ｊ位認識候補テンプレートの文字コードを候補に含めると、最大認識候補文字数を超えるため、第ｊ位認識候補テンプレートの文字コードを認識候補文字から外し候補に含めないようにする。この場合、上記ステップＴ９を認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えているか否かを判定し、認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えていると判定する場合には、ステップＴ１１に遷移し、認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えていないと判定する場合には、ステップＴ１０に遷移するように構成する。このように最大認識候補文字数が設定されている場合には、ステップＴ１１の単語照合処理の際に処理時間が短縮される利点があり、最大認識候補文字数が設定されていない場合には、単語照合処理の際に候補文字が多く得られるので認識性能の確からしさが高まる利点がある。
【００９３】
（具体例）
図６は未知入力イメージの一例を示す図、図７は認識辞書１のテンプレートの一実施例を示す図（図７（ｂ）は判定特徴ベクトルの各成分を示す図）であり、図８は文字イメージＩｍ１の認識候補５位までのテンプレート番号、文字コード、棄却判定閾値及び距離計算結果を示す図である。以下、文字認識装置１０が図６に示すような文字イメージを読み込み、これを認識辞書１を用いて認識する例について説明する。なお、図８では図６の文字イメージのうちの左から１番目の文字イメージ「タ」（Ｉｍ１）の上位認識候補テンプレートを示している。また、この例においては、最大認識候補文字数が設定されていないとする。
【００９４】
文字認識装置１に読み込まれた図６の文字イメージは、１文字単位の文字イメージに切り出されて正規化され、未知入力文字イメージＩｍ１〜Ｉｍ６（左側の文字「タ」より順番にＩｍ１、Ｉｍ２、…Ｉｍ６とする）が取得される。認識対象の未知入力文字を図６の左から１番目の文字「タ」（Ｉｍ１）であるとする。
【００９５】
ステップＴ１で特徴抽出部３は未知入力文字イメージＩｍ１の特徴抽出を行い、特徴量Γ１を得る。次に、ステップＴ２で、認識処理部４は、上記ステップＴ１で得た特徴量Γ１と認識辞書１の特徴量Ｔｄ１〜Ｔｄｉのそれぞれに対し、距離計算を行い、距離計算結果Ｄ１〜Ｄｉを得る。なお、距離計算方法として、例えば、ユークリッド距離、シティブロック距離等がある。
【００９６】
ステップＴ３で、認識処理部４は上記ステップＴ２で計算した距離計算結果Ｄ１〜Ｄｉを小さい順にソートし、上位から任意の数を認識候補テンプレートとする（図８）。なお、図８の例では、認識候補テンプレートを５つまでとしたが、これに限定されない。次に、ステップＴ４で、認識処理部４は、第１位認識候補から第５位認識候補までの認識候補テンプレートに複数の文字コードが存在するか否かを判定するために、判定する認識候補テンプレートの比較のための判定順位の初期値（ｍ＝１）を設定する。
【００９７】
ｍ＝１の場合、ステップＴ５では認識処理部４で認識辞書１の認識候補テンプレート第１位であるテンプレートＴ７０２（図７）に複数の文字コードが存在するか否かを調べると認識候補テンプレート第１位であるテンプレートＴ７０２に、「タ」（カタカナ）と「夕」（漢字）の文字コードが存在するのでステップＴ６で、認識候補文字としてテンプレートＴ７０２に存在する「タ」（カタカナ）と「夕」（漢字）の文字コードを一時記憶メモリに保持する。
【００９８】
次に、ステップＴ８で棄却判定処理部５は図８に示すテンプレートＴ７０２の距離計算結果「５８００」（ステップＴ２で行った、未知入力文字Ｉｍ１の特徴量Γ１とテンプレートＴ７０２の特徴量Ｔα２の距離）とテンプレートＴ７０２に記憶されている棄却判定閾値「６４００」（Ｔｈｒ）を比較する。この例では、距離計算結果「５８００」＜棄却判定閾値「６４００」であるから信頼性「高」と判定する。
【００９９】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝１＜ｎ＝５であるから、ステップＴ１０に遷移し、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する。
【０１００】
ｍ＝２で、認識処理部４は認識候補第２位のテンプレートＴ８０１について複数の文字コードが存在するか否かを判定する。図８から明らかなように認識候補第２位のテンプレートＴ８０１に複数のテンプレートが存在しない（１つの文字コード「９」のみ存在する）ので、ステップＴ７に遷移する。
【０１０１】
ステップＴ７で認識処理部４は認識候補文字として認識候補第２位のテンプレートＴ８０１にある文字コード「９」を前回取得した候補文字「タ」（カタカナ）と「夕」（漢字）の文字コードの後に追加して保持（追加記憶）し、ステップＴ８に遷移する。
【０１０２】
次に、ステップＴ８で棄却判定処理部５は図８に示すテンプレートＴ８０１の距離計算結果「６０００」（ステップＴ２で行った未知入力文字イメージＩｍ１の特徴量Γ１とテンプレートＴ８０１の特徴量の距離）とテンプレートＴ８０１に記憶されている棄却判定閾値「５３００」（Ｔｈｒ）を比較すると、距離計算結果「６０００」＞「５３００」なので、信頼性「低」と判定する。
【０１０３】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝２＜ｎ＝５であるから、ステップＴ１０に遷移し、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する。
【０１０４】
次に、ｍ＝３、ｍ＝４、ｍ＝５の場合についても同様に、認識処理部４はステップＴ５で認識候補第３位、第４位、第５位のテンプレートＴ８０２、Ｔ８０３、Ｔ８０４について、複数の文字コードが存在するか否かを判定し、判定結果に応じてステップＴ６又はステップＴ７からステップＴ９の動作を繰り返し、ｍ＞５＝ｎとなると、ステップＴ１１に遷移する。
【０１０５】
この例で、未知入力文字イメージＩｍ１〜Ｉｍ６が単語と判定されているものとすると、単語照合処理部６は、これらの未知入力文字イメージ全てに対し、ステップＴ１〜ステップＴ１０の動作を繰り返し、それぞれに対し、認識候補文字を記憶し、それらの記憶された認識候補文字群を基に、単語辞書２に登録されている単語（語句）の中から、信頼性が「最も高い」ものとして「タウンパーク」が選出されたとすると、ステップＴ１２で、表示部７（又は印刷部）はステップＴ１１で得られた結果「タウンパーク」を表示（又は、印刷）する。
【０１０６】
例えば、図６の未知入力イメージＩｍ１〜Ｉｍ６で３番目のイメージＩｍ３の「ン」の信頼性が「低」と判定されていたとすると、表示結果（印刷結果）を「タウ（ン）パーク」といったよいうに表示することもでき、棄却文字として表す場合には、「タウ？パーク」等と表すこともできる。
【０１０７】
（文字認識方法（２）：図９）
図９は本発明の文字認識方法による文字認識時の文字認識装置の動作例を示すフローチャートであり、図１に示した文字認識装置１０を基にして説明する。
この文字認識方法は、前述した認識辞書作成方法（２）（図４）によって作成された認識辞書を用いた文字認識方法の一実施例であり、認識辞書の容量が減っても認識性能に影響を及ぼさない文字認識方法である。
【０１０８】
すなわち、図５のステップＴ６をステップＴ６’−１〜Ｔ６’−４で置き換え、図５のステップＴ８をステップＴ８’に変更したものであり、図９のフローチャートで図示しないステップＴ１〜Ｔ５、ステップＴ７、ステップＴ９〜Ｔ１２は図５のステップＴ１〜Ｔ５、ステップＴ７、ステップＴ９〜Ｔ１２と同様である。以下、図１の認識処理装置１０を基に説明する。
【０１０９】
図５のステップＴ５で、認識候補テンプレートに複数の文字コードが存在すると判定されたテンプレート内に記憶されている判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆを基に、該テンプレートに記憶されている特徴量の指定された成分（つまり、判定特徴ベクトル成分）と未知入力文字イメージの特徴量の指定された成分との距離計算を行う（ステップＴ６’−１）。
【０１１０】
次に、上記ステップＴ６’−１で判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆに基づいて計算した距離計算結果とそのテンプレートに記憶されている識別判定閾値Ｔｈｄを比較し、距離計算結果＜識別判定閾値Ｔｈｄの場合はステップＴ６’−３に遷移し、該距離計算結果≧文字コードの識別判定閾値Ｔｈｄ以上の場合にはステップＴ６’−４に遷移する（ステップＴ６’−２）。
【０１１１】
該距離計算結果＜識別判定閾値Ｔｈｄの場合は、そのテンプレートの第１文字コードＣｏ１を抽出し、認識候補文字コードとして一時記憶メモリに保持し、ステップＴ８’に遷移する。なお、第１文字コードを優先にし、第１文字コードの後に第２文字コードを認識候補文字コードとして追加して保持（追加記憶）記憶することもできる（ステップＴ６’−３）。
【０１１２】
該距離計算結果≧識別判定閾値Ｔｈｄ以上の場合には、そのテンプレートの第２文字コードＣｏ２を抽出し、認識候補文字コードとして一時記憶メモリに保持してステップＴ８’に遷移する。なお、第２文字コードを優先にし、第２文字コードの後に第１文字コードを認識候補文字コードとして追加記憶することもできる（ステップＴ６’−４）。
【０１１３】
次に、図５のステップＴ７、上記ステップＴ６’−３、又はステップＴ６’−４で保持した認識候補文字の信頼性を判定し、信頼性を取得して一時記憶メモリに保持する。信頼性は、実施例では、ステップＴ２で計算された距離計算結果と距離計算時に使用した特徴量を持つテンプレートに記憶されている棄却判定閾値Ｔｈｒを比較し、距離計算結果＜棄却判定閾値Ｔｈｒの場合には、信頼性「高」と判定し、距離計算結果≧棄却判定閾値Ｔｈｒの場合には、信頼性「低」と判定する方法により判定しているが、この方法に限定されない。また、複数の文字コードを持つテンプレートに関しても、実施例と同様の方法で信頼性を判定することもできる。また、ステップＴ６’−４によって第２文字コードが優先された場合には、第２文字コード用の棄却判定閾値Ｔｈｒを用意しそれを使用してもよい（ステップＴ８’）。
【０１１４】
本実施例においても前述した図３のフローチャートで示した実施例（文字認識方法（１））と同様にカテゴリに共通な特徴量を有するテンプレートを用いているのでテンプレート数が少なくてすむ。従って認識辞書容量を減らすことができ、更に、距離計算も少なくてすむので、処理速度が向上する。また、文字認識性能に影響を及ぼさないので、認識性能を落とすこともない。
なお、上記ステップＴ６’−３で、図３のフローチャート（文字認識方法（１））の例で説明したように、最大認識候補文字数を設定することができる。この場合には、認識候補文字数が超えないように認識候補文字を追加することになる。
【０１１５】
（具体例）
図１０は文字イメージＩｍ４の認識候補５位までのテンプレート番号、文字コード、棄却判定閾値及び距離計算結果を示す図である。以下、文字認識装置１０が図６に示すような文字イメージを読み込み、これを認識辞書１を用いて認識する例について説明する。なお、図１０では図６の文字イメージのうちの左から４番目の文字イメージ「パ」（Ｉｍ４）の上位認識候補テンプレートを示している。また、この例においては、最大認識候補文字数が設定されていないとする。
【０１１６】
文字認識装置１に読み込まれた図６の文字イメージは、１文字単位の文字イメージに切り出されて正規化され、未知入力文字イメージＩｍ１〜Ｉｍ６が取得される。認識対象の未知入力文字を図６の文字イメージの左から４番目の文字「パ」（Ｉｍ４）であるとする。
【０１１７】
ステップＴ１で特徴抽出部３は未知入力文字イメージＩｍ４の特徴抽出を行い、特徴量Γ４を得る。次に、ステップＴ２で、認識処理部４は、ステップＴ２で得た特徴量Γ４と認識辞書１の特徴量Ｆｄ１〜Ｆｄｉのそれぞれに対し、距離計算を行い、距離計算結果Ｄ１’〜Ｄｉ’を得る。
【０１１８】
ステップＴ３で、認識処理部４は、上記ステップＴ２で計算した距離計算結果Ｄ１’〜Ｄｉ’を小さい順にソートし、上位から任意の数を認識候補テンプレートとする（図１０）。なお、図１０の例では、認識候補テンプレートを５つまでとしたが、これに限定されない。次に、ステップＴ４で、認識処理部４は、第１位認識候補から第５位認識候補までの認識候補テンプレートに複数の文字コードが存在するか否かを判定するために、判定する認識候補テンプレートの比較のための判定順位の初期値（ｍ＝１）を設定する。
【０１１９】
ｍ＝１の場合、ステップＴ５で、認識処理部４で、認識辞書１の認識候補テンプレート第１位であるテンプレートＴ７０３（図７）に複数の文字コードが存在するか否かを調べると、認識候補テンプレート第１位であるテンプレートＴ７０３に、「パ」（カタカナ）と「バ」（カタカナ）の文字コードが存在するのでステップＴ６で、認識候補文字としてテンプレートＴ７０３に存在する「パ」（カタカナ）と「バ」（カタカナ）の文字コードを一時記憶メモリに保持し、ステップＴ６’−１に遷移する。
【０１２０】
次に、ステップＴ６’−１で、認識処理部４は、テンプレートＴ７０３に記憶されている判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆに従い、未知入力文字イメージＩｍ４の特徴量Γ４の指定されたベクトル成分とテンプレートＴ７０３の特徴量の指定されたベクトル成分との距離計算を行い、判定距離Ｊｄを得る。
【０１２１】
テンプレートＴ７０３に関しては、「パ」と「バ」の違いが明確な部分である半濁点と濁点の部分を示す判定特徴ベクトル成分が、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆに登録されており、この部分のベクトル成分の距離計算を行い、判定距離Ｊｄを得ることになる（ここでは、判定距離Ｊｄとして「３５０」が算出されたとする）。
【０１２２】
次に、ステップＴ６’−２で、認識処理部４は、上記ステップＴ６’−１で算出した判定距離Ｊｄと識別判定閾値Ｔｈｄ（ここでは、Ｔｈｄ＝「３７０」とする）とを比較すると、判定距離Ｊｄ＜識別判定閾値Ｔｈｄなので、第１文字コードＣｏ１（図１０から明らかなように「パ」の文字コード）としての信頼性の方が、第２文字コードＣｏ２（「バ」の文字コード）としての信頼性より高いと判定し、ステップＴ６’−３に遷移する。
【０１２３】
ステップＴ６’−３で、認識処理部４は、第１文字コードＣｏ１（「パ」の文字コード）を認識候補文字として一時記憶メモリの認識文字一時登録エリアに優先登録（記憶）する。
なお、認識候補文字として登録する時に、信頼性「高」と判定されなかった文字コードに関して、信頼性「高」と判定された文字コードの次に信頼性があるとして、認識候補文字として、追加登録することも可能である。このようにした場合は、信頼性「高」と判定された「パ」の後に、信頼性「高」と判定されなかった「バ」が認識候補文字として、追加登録されることとなる。また、この時、最大認識候補文字数を設定し、認識候補文字数を限定することもできる。
【０１２４】
次に、ステップＴ８’で、棄却判定処理部５は、未知入力文字イメージＩｍ４の認識候補第１位のテンプレートＴ７０３の文字コード「パ」（ステップＴ６’−２において信頼性「高」と判定された方の文字コード）に対して、信頼性の判定を行う。つまり、ステップＴ２で得られた距離計算結果「５０００」（未知入力文字イメージＩｍ４の特徴量Γ４とテンプレートＴ７０３の特徴量Ｔα３の距離（図１０））とテンプレートＴ７０３に記憶されている棄却判定閾値Ｔｈｒ（「５５００」）を比較すると、距離計算結果＜棄却判定閾値Ｔｈｒなので信頼性「高」と判定する。
【０１２５】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝１＜ｎ＝５であるから、ステップＴ１０に遷移し、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する。
【０１２６】
ｍ＝２で、認識処理部４は、認識候補第２位のテンプレートＴ９０１について複数の文字コードが存在するか否かを判定する。図１０から明らかなように、認識候補第２位のテンプレートＴ９０１には複数の文字コードが存在しない（１つの文字コード「ハ」だけが存在する）ことがわかるので、ステップＴ７（図５）に遷移する。
【０１２７】
ステップＴ７では、認識処理部４はテンプレートＴ９０１に記憶されている１つの文字コード「ハ」を認識候補文字として、先に決まっている認識候補文字「パ」の後に追加記憶し、ステップＴ８に遷移する。
【０１２８】
ステップＴ８では棄却判定処理部５は未知入力文字イメージＩｍ４の認識候補第２位のテンプレートＴ９０１の文字コード「ハ」に対して、信頼性の判定を行う。つまり、ステップＴ２で得られた距離計算結果「５２００」（図１０）とテンプレートＴ９０１に記憶されている棄却判定閾値Ｔｈｒ（「５３００」）を比較すると、距離計算結果＜棄却判定閾値Ｔｈｒなので信頼性「高」と判定する。
【０１２９】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝２＜ｎ＝５であるから、ステップＴ１０に遷移し、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する。
【０１３０】
ｍ＝３で、認識処理部４は第３位認識候補のテンプレートＴ９０２について、複数の文字コードが存在するか否かを判定する。ｍ＝４、ｍ＝５でも同様の動作を繰り返し、第５位認識候補の処理が終わるとステップＴ１１に遷移する。なお、最大認識候補文字数が設定されている場合には、ステップＴ９において、認識候補文字数の確認がなされ、認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えた場合に、ステップＴ１１に遷移することとなる。
【０１３１】
ステップＴ１１では、単語照合処理部６で、図９のステップＴ１〜ステップＴ５、ステップＴ７〜ステップＴ１２、及び、ステップＴ６’−１〜ステップＴ６’−４の動作を単語文字数分だけ行い、それによって得られた認識候補文字群を基に単語辞書２に登録されている単語（語句）の中から一番信頼性のあるもの（ここでは「タウンパーク」）を選出する。
【０１３２】
次に、ステップＴ１２では、ステップＴ１１で得られた結果「タウンパーク」表示、又は、印刷する。この時、ステップＴ８で判定された信頼性を認識結果と合わせて表示（印刷）することもできるし、棄却文字として、棄却コード（例えば、“？”表示）することもできる。
【０１３３】
（文字認識方法（３）：図１１）
図１１は本発明の文字認識方法による文字認識時の文字認識装置の動作例を示すフローチャートであり、同形異字文字の処理動作を図９のフローチャートに組み込んだものである。すなわち、図９のステップＴ５とステップＴ６’−１の間に下記ステップＴ”６−１〜Ｔ”６−３を挿入するものであり、図示しないステップＴ１〜Ｔ５、ステップＴ６’−１〜Ｔ６’−４、ステップＴ７〜Ｔ１２は、図５のステップＴ１〜Ｔ５、ステップＴ６’−１〜Ｔ６’−４、ステップＴ７〜Ｔ１２と同様である。以下、図１に示した文字認識装置１０を基にして説明する。
【０１３４】
認識処理部４は図９のフローチャートのステップＴ５（＝図５のフローチャートのステップＴ５）で、第ｍ位認識候補テンプレートに複数の文字コードが存在すると判定された場合に、該複数の文字コード内に同形異字文字が存在するか否かを判定し、同形異字文字が同一テンプレートに存在する場合は、ステップＳ６”−２に遷移し、同形異字文字が同一テンプレートに存在しないと判定する場合には、図９のステップＴ６’−１に遷移する。同形異字文字が同一テンプレートに存在するか否かの判定方法として、予め辞書作成時に、同形異字文字が複数存在するテンプレートに図１２に示すような同形異字文字フラグ（同形異字文字あり→「１」、なし→「０」）を追加しておき、同形異字文字フラグを基に判定する方法や、同形異字文字の情報を予め別に記憶しておきテンプレートの文字コードとその情報を突き合わせることにより判定する方法等がある（ステップＳ６”−１）。
【０１３５】
上記ステップＴ６”−１で同形異字文字が同一テンプレートに存在する場合には、そのテンプレートの同形異字文字文字コード（複数）を認識候補文字として一時記憶メモリに保持し、ステップＳ６”−３に遷移する（ステップＳ６”−２）。
【０１３６】
上記ステップＳ６”−２で認識候補文字として保持された同形異字文字に対し、同形異字文字用の信頼性フラグを付加する（ステップＳ６”−３）。
【０１３７】
上記ステップＳ６”−１〜Ｓ６”−３を図９のフローチャートに組み込むことにより、同形異字文字が存在する場合に、図９のステップＴ１２の結果表示で同形異字文字が存在することをオペレータに警告メッセージや同形異字文字の差別表示、又はマーク表示等で告知して確認を要求するようにすることができる。
【０１３８】
上記構成により、カテゴリが共通で特徴量を使用するテンプレートを用いてテンプレート数を少なく済ませ、認識辞書容量を減らすことができ、更に、同形異字文字に関して注意を促すための同形異字文字フラグを使うことにより、同形異字文字の存在を告知できるのでオペレータにとって、同形異字文字の確認がしやすい。
【０１３９】
（具体例）
図１２は文字イメージＩｍ６の認識候補５位までのテンプレート番号、文字コード、同形異字文字フラグ、棄却判定閾値及び距離計算結果を示す図である。以下、文字認識装置１０が図６に示すような文字イメージを読み込み、これを認識辞書１を用いて認識する例について説明する。なお、図１２では図６の文字イメージのうちの左から６番目の文字イメージ「ク」（Ｉｍ６）の上位認識候補テンプレートを示している。また、この例においては、最大認識候補文字数が設定されていないものとする。
【０１４０】
また、認識辞書１には、図７で示したテンプレートに対し、それぞれ同形異字文字フラグが付加し、該フラグを基に同形異字文字を判定するものとする。つまり、図７から明らかなようにテンプレートＴ７０１には同形異字文字（「ク」と「７」）が存在し、テンプレートＴ７０２には同形異字文字（「タ」と「夕」）が存在し、テンプレートＴ７０４には同形異字文字（「−」（カタカナ）と「一」（漢字）と「−」（記号））が存在するのでテンプレートＴ７０１、Ｔ７０２、Ｔ７０４に対し、同形異字文字フラグが付加される。なお、この同形異字文字フラグは、辞書作成時に付加されるものである。
【０１４１】
まず、ステップＴ１（図５）で、特徴抽出部３により未知入力文字イメージＩｍ６から特徴量Γ６が算出される。次に、ステップＴ２で、認識処理部４は、ステップＴ１で算出した特徴量Γ６と認識辞書１の特徴量Ｆｄ１〜Ｆｄｉを基に距離計算を行い、距離計算結果Ｄ１’〜Ｄ５’を得る。
【０１４２】
ステップＴ３で、認識処理部４は、上記ステップＴ２において計算された距離計算結果Ｄ１’〜Ｄｉ’を小さい順にソートし、上位から任意の数を認識候補テンプレートとする。なお、この例では図１２に示すように認識候補テンプレートを上位５個までとしたがこれに限定されない。次に、ステップＴ４では、第１位認識候補から第５位認識候補までの認識候補テンプレートに複数の文字コードが存在するか否かを判定するために、判定する認識候補テンプレートの判定順位の初期値（ｍ＝１）を設定する。
【０１４３】
ｍ＝１の場合、ステップＴ５において、認識処理部４で、認識辞書１の認識候補テンプレート第１位であるテンプレートＴ７０１（図７）に複数の文字コードが存在するか否かを調べると、認識候補テンプレート第１位であるテンプレートＴ７０１に、「ク」（カタカナ）と「７」（数字）の文字コードが存在するので、ステップＴ６”−１に遷移する。
【０１４４】
次に、ステップＴ６”−１において、認識処理部４で、テンプレートＴ７０１の同形異字文字フラグを調べ、それらの文字コードが同形異字文字であるか否かを判定する。図１２より明らかなように、未知入力文字イメージＩｍ６の第１位の認識テンプレートＴ７０１には同形異字文字フラグが存在するので、ステップＴ６”−２に遷移する。
【０１４５】
ステップＴ６”−２で、認識処理部４はテンプレートＴ７０１の複数の文字コードを認識候補文字として一時記憶メモリに保持し、ステップＴ６”−３に遷移する。つまり、複数の文字コードが存在する場合には、認識候補文字数が増えることになる。但し、最大認識候補文字数を設定し、認識候補文字数が該最大認識候補文字数を超えた場合に、認識候補文字として追加登録を行わないようにすれば、認識候補文字数を一定にすることが可能である。
【０１４６】
次に、ステップＴ６”−３で、認識処理部４は上記ステップＴ６”−２で保持した認識候補文字（同形異字文字として記憶された複数の認識候補文字）に同形異字文字用の信頼性フラグ（同形異字文字同士の区別がつきにくいことを表す信頼性フラグ）を付加し、ステップＴ９に遷移する。
【０１４７】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝１＜ｎ＝５であるから、ステップＴ１０に遷移し、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する。なお、最大認識候補文字数を設定するようにした場合には、認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えているか否かを判定し、認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えていると判定する場合にはステップＴ１１に遷移し、認識候補文字数が最大認識候補文字数を超えていないと判定する場合にはステップＴ１０に遷移する。
【０１４８】
次に、ｍ＝２の場合、ステップＴ５で、認識処理部４は、認識候補第２位のテンプレートＴ１１１について、複数の文字コードが存在するか否かを判定する。この例では、図１２から認識候補第２位のテンプレートＴ１１１には複数の文字コードが存在しない（１つの文字コード「ワ」のみ存在する）ことがわかるので、ステップＴ７に遷移する。
【０１４９】
ステップＴ７で、認識処理部４はテンプレートＴ１１１に記憶されている文字コード「ワ」を認識候補文字として、先に決まっている認識候補文字「ク」と「７」の後に追加記憶し、ステップＴ８に遷移する。
【０１５０】
ステップＴ８で、棄却判定処理部５は、未知入力文字イメージＩｍ６の認識候補第２位のテンプレートＴ１１１の文字コード「ワ」に対して、信頼性の判定を行う。つまり、ステップＴ２で得られた距離計算結果「５６００」（図１２）とテンプレートＴ１１１に記憶されている棄却判定閾値Ｔｈｒ（「５５００」）を比較すると、距離計算結果＞棄却判定閾値Ｔｈｒなので信頼性「低」と判定する。
【０１５１】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝２＜ｎ＝５であるから、ステップＴ１０に遷移し、判定順位ｍに１を加えステップＴ５に遷移する。
【０１５２】
同様の動作を繰り返し、判定順位ｍ＝３、ｍ＝４を経てｍ＝５のとき、ステップＴ５で認識処理部４が認識候補第５位のテンプレートＴ１１３に複数の文字コードが存在するか否かを判定するとテンプレートＴ１１３には「ケ」と「ゲ」の文字コードが存在するので、ステップＴ６”−１に遷移することとなる。
【０１５３】
ステップＴ６”−１では、認識処理部４はテンプレート１１３の複数の文字コードが同形異字文字であるか否かを判定するために同形異字文字フラグを調べる。図１２から明らかなように、テンプレートＴ１１３には同形異字文字が存在しない（同形異字文字フラグ＝「０」）ので、ステップＴ６’−１に遷移する。
【０１５４】
次に、ステップＴ６’−１は、認識処理部４はテンプレート１１３の複数の文字コードが同形異字文字でないことから、テンプレート１１３に記憶されている判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆを基に未知入力文字イメージＩｍ６の特徴量Γ６の指定されたベクトル成分とテンプレートＴ１１３の特徴量の指定されたベクトル成分との距離計算を行い、判定距離Ｊｄを得る。つまり、テンプレートＴ１１３に関しては「ケ」と「ゲ」の明確な相違点である濁点の有無を表す部分を示す判定特徴ベクトル成分が、判定特徴ベクトル成分情報Ｉｆに登録されているので、この部分のベクトル成分の距離計算を行い、判定距離Ｊｄを得ることになる。
【０１５５】
次に、ステップＴ６’−２で、認識処理部４はステップＴ６’−１で得られた判定距離Ｊｄと識別判定閾値Ｔｈｄを比較した結果、判定距離Ｊｄ＜識別判定閾値Ｔｈｄであったとすると、これにより、第１文字コードＣｏ１（「ケ」の文字コード）が第２文字コードＣｏ２（「ゲ」の文字コード）より信頼性「高」と判定され、第１文字コードＣｏ１（「ケ」の文字コード）を認識候補文字として一時記憶メモリに追加記憶する。なお、認識候補文字として登録する時に、信頼性「高」と判定されなかった文字コードに関して、信頼性「高」と判定された文字コードの次に信頼性があるとして、認識候補文字として、追加記憶することもできる。
【０１５６】
次に、ステップＴ８では、棄却判定処理部５はこのテンプレートＴ１１３、つまり、未知入力文字イメージＩｍ６の認識候補第１位のテンプレートＴ１１３の文字コード「ケ」（ステップＴ６’−２において信頼性「高」と判定された方の文字コード）の距離計算結果「６９００」（ステップＴ２で得た未知入力文字イメージＩｍ６の特徴量Γ６とテンプレートＴ１１３の特徴量との距離）とテンプレートＴ１１３に記憶されている棄却判定閾値Ｔｈｒ（「５８００」）を比較する。比較の結果、該距離計算結果「６９００」＞棄却判定閾値Ｔｈｒ（「５８００」）であるから、信頼性「低」と判定する。
【０１５７】
次に、ステップＴ９で判定順位ｍの値と認識候補テンプレート数ｎを比較するとｍ＝５＝ｎであるから、ステップＴ１１に遷移する。
【０１５８】
ステップＴ１１では、単語照合処理部６はステップＴ１〜ステップＴ５、ステップＴ７〜ステップＴ１２、及び、ステップＴ６’−１〜ステップＴ６’−４、及び、ステップＴ６”−１〜ステップＴ６”−３の動作を単語文字数分だけ行い、それによって得られた認識候補文字群を基に、単語辞書２に登録されている単語（語句）の中から、一番信頼性のあるものを選出する（この例は、単語辞書２内から、「タウンパーク」が、もっとも信頼性があると判定する）。
【０１５９】
次に、ステップＴ１２では、表示部７は、ステップＴ１１で得られた結果「タウンパーク」を表示、又は、印刷する。また、同形異字文字がある場合はステップＴ６”−３において付加された同形異字文字用の信頼性フラグを基に、表示結果にオペレータに注意を促すマーク等を付加する。なお、同形異字文字の注意マークとは別に、ステップＴ８で判定された信頼性を認識結果と合わせて表示（印刷）することもできるし、棄却文字として、棄却コード（例えば、“？”表示）することもできる。
【０１６０】
更に、この際、ステップＴ６”−３において付加された同形異字文字用の信頼性フラグの結果とステップＴ８で判定された信頼性の結果を同じように扱って表示（印刷）してもよいし、別個に表示（印刷）してもよい。このように、同形異字文字の認識結果に印を付けることにより、同形の文字として間違いやすい文字に対し、オペレータに注意を促すのでオペレータは同形異字文字を確認しやすくする。
【０１６１】
以上、本発明の一実施例について説明したが本発明は上記実施例に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能であることはいうまでもない。
【０１６２】
【発明の効果】
上記説明したように第１の発明の文字認識辞書によれば、カテゴリに共通な特徴量を有するテンプレートを記憶してなるのでテンプレート数が少なくてすむことから認識辞書容量を減らすことができる。また、認識辞書容量が少なくてすむので距離計算が少なく処理速度が向上する。
【０１６３】
第２の発明の文字認識辞書によれば、代表特徴量と、クラスタを構成するカテゴリの文字コードと、カテゴリの判定閾値とを関連付けた１つのテンプレートを作成して認識辞書に記憶するので文字コードが増加してもテンプレート数が増えないことから認識辞書の容量を減少させることができる。更に、カテゴリの判定閾値を持つことからそのテンプレートが複数の特徴量を持っていると同じ意味を有することとなるので、認識辞書の容量が減っても認識性能に影響を及ぼさない。
【０１６４】
第３の発明の文字認識辞書によれば、同形異字文字に関して注意を促すための同形異字文字フラグを備えたことにより同形異字文字の存在を検知しやすい。
【０１６５】
第６の発明の文字認識方法によれば、第４の発明の文字認識辞書作成方法で作成した第１の発明の認識辞書、つまり、カテゴリに共通な特徴量を有するテンプレートからなる認識辞書を用いるので、距離計算が少なくて済み、認識処理速度が向上する。
【０１６６】
第７の発明の文字認識方法によれば、第５の発明の文字認識辞書作成方法で作成した第２の発明の認識辞書、つまり、カテゴリに共通な特徴量と判定閾値を有するテンプレートからなる認識辞書を用いるので、距離計算が少なくて済み、認識処理速度が向上すると共に、認識辞書の容量が少なくても認識性能に影響を及ぼさない。
【０１６７】
第８の発明の文字認識方法によれば、カテゴリが共通で特徴量を使用するテンプレートを用いてテンプレート数を少なく済ませ、認識辞書容量を減らすことができ、更に、同形異字文字に関して注意を促すための同形異字文字フラグを検出して同形異字文字の存在を告知することもできる。この場合、オペレータにとって、同形異字文字の確認がしやすい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文字認識方法を摘要可能な文字認識装置の一実施例のブロック図である。
【図２】本発明の認識辞書作成方法によって作成された認識辞書の構成例を示す図である。
【図３】本発明の認識辞書作成手順の一実施例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の認識辞書作成手順の他の実施例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の文字認識方法による文字認識時の文字認識装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】未知入力イメージの一例を示す図である。
【図７】認識辞書のテンプレートの一実施例を示す図である。
【図８】文字イメージの認識候補５位までのテンプレート番号、文字コード、棄却判定閾値及び距離計算結果の一例を示す図である。
【図９】本発明の文字認識方法による文字認識時の文字認識装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１０】文字イメージの認識候補５位までのテンプレート番号、文字コード、棄却判定閾値及び距離計算結果の一例を示す図である。
【図１１】本発明の文字認識方法による文字認識時の文字認識装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】文字イメージの認識候補５位までのテンプレート番号、文字コード、同形異字文字フラグ、棄却判定閾値及び距離計算結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１　認識辞書
２　単語辞書
３　特徴抽出部
４　認識処理部
５　棄却判定処理部
６　単語照合処理部
７　表示部
Ｆｄ　特徴量
Ｔｈｒ　棄却判定閾値
Ｔｈｄ　識別判定閾値
【図１】
2004030048.tif 000004
【図２】
2004030048.tif 000005
【図３】
2004030048.tif 000006
【図４】
2004030048.tif 000007
【図５】
2004030048.tif 000008
【図６】
2004030048.tif 000009
【図７】
2004030048.tif 000010
【図８】
2004030048.tif 000011
【図９】
2004030048.tif 000012
【図１０】
2004030048.tif 000013
【図１１】
2004030048.tif 000014
【図１２】
2004030048.tif 000015