(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の入力パターンを、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換する入力部と、
パターン認識に使用する標準的なパターンの固有ベクトルが記憶された認識用辞書と、
前記入力部により変換された特徴ベクトルから前記入力パターン固有の特徴を示す複数の固有ベクトルを求める特徴抽出部と、
前記特徴抽出部により求められた複数の固有ベクトルと前記認識用辞書に記憶された固有ベクトルとを比較して前記入力パターンの認識を行い、比較した固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力する第１認識部と、
前記第１認識部の出力結果である前記スコアに基づき、固有ベクトル毎に前記認識の結果の信頼度を求める信頼度計算部と、
前記信頼度計算部により求められた信頼度を用いて複数の固有ベクトルの中から次の認識で使用する固有ベクトルを選択するベクトル選択部と、
前記ベクトル選択部により選択された固有ベクトルを用いて前記入力パターンの認識を行い、正解候補もしくは正解決定に使用する各正解候補の前記スコアをパターン認識の結果として出力する第２認識部と
を具備することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
前記信頼度計算部は、
固有ベクトル毎の１位候補のスコアと２位候補のスコアとの関係から１位候補の認識結果の信頼度を求めることを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項３】
前記ベクトル選択部は、
信頼度計算の結果から信頼度が予め設定された閾値以上の固有ベクトルを、前記第２認識部での認識に用いる固有ベクトルとして選択することを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項４】
コンピュータを、
認識対象の入力パターンを、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換する入力部と、
パターン認識に使用する標準的なパターンの固有ベクトルが記憶された認識用辞書と、
前記入力部により変換された特徴ベクトルから前記入力パターン固有の特徴を示す複数の固有ベクトルを求める特徴抽出部と、
前記特徴抽出部により求められた複数の固有ベクトルと前記認識用辞書に記憶された固有ベクトルとを比較して前記入力パターンの認識を行い、比較した固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力する第１認識部と、
前記第１認識部の出力結果である前記スコアに基づき、固有ベクトル毎に前記認識の結果の信頼度を求める信頼度計算部と、
前記信頼度計算部により求められた信頼度を用いて複数の固有ベクトルの中から次の認識で使用する固有ベクトルを選択するベクトル選択部と、
前記ベクトル選択部により選択された固有ベクトルを用いて前記入力パターンの認識を行い、正解候補もしくは正解決定に使用する各正解候補の前記スコアをパターン認識の結果として出力する第２認識部
として機能させることを特徴とするパターン認識プログラム。
【請求項５】
認識対象の入力パターンを、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換するステップと、
変換された特徴ベクトルから前記入力パターン固有の特徴を示す複数の固有ベクトルを求めるステップと、
前記特徴抽出部により求められた複数の固有ベクトルと、パターン認識に使用する標準的なパターンの固有ベクトルが記憶された認識用辞書に記憶された固有ベクトルとを比較して前記入力パターンの認識を行い、比較した固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力するステップと、
前記認識の出力結果である前記スコアに基づき、固有ベクトル毎に前記認識の結果の信頼度を求めるステップと、
求められた信頼度を用いて複数の固有ベクトルの中から次の認識で使用する固有ベクトルを選択するステップと、
選択された固有ベクトルを用いて前記入力パターンの認識を行い、正解候補もしくは正解決定に使用する各正解候補の前記スコアをパターン認識の結果として出力するステップと
を有することを特徴とするパターン認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば文字、画像、音声などのパターンを認識するパターン認識装置、パターン認識プログラム及びパターン認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、認識システムに入力された未知のパターンから所属カテゴリを特定する、パターン認識技術が数多く利用されている。
【０００３】
その中で、例えば文字認識システムに利用される文字パターン認識技術の一つとして、認識用辞書を使用したものがある。
【０００４】
この種の文字認識システムの場合、以下の手順で文字認識を行う。まず認識対象となる文字毎の標準的な特徴を現すＮ次元の特徴ベクトルを、認識用辞書としての標準特徴ベクトル辞書から抽出しメモリに保持しておく。
【０００５】
次いで、認識対象の文字パターンからも同様にＮ次元の特徴ベクトルを抽出する。この特徴ベクトルとメモリに保持しておいた辞書の標準的な特徴ベクトルとの類似性を計る度合いとして類似度（あるいは相違度）を計算し、最も類似度が大きく（相違度が小さく）なった特徴ベクトルを持つ文字を認識対称の候補（認識解）として出力とする。
【０００６】
従来、特徴ベクトルの類似性を計るのに用いる計算手法として、例えば部分空間法や擬似ベイズ識別法などが知られている。
【０００７】
これらの手法は、自己相関行列の固有値及び固有値に対応する固有ベクトルを定め、予め設定した閾値に基づき固有値及び対応した固有ベクトルを選択し、使用することでパターン認識を行う手法であり、ある一定数の固有値・固有ベクトルのみをパターン認識に使用することで、計算量の削減や認識に不要な成分の除去を行える（非特許文献１参照）。
【非特許文献１】エルッキオヤ著、「パターン認識と部分空間法」、産業図書、（１９８６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の先行技術の場合、予め設定した閾値に収まる固有値を求めることで使用する固有ベクトルを決定する。このため、入力パターン（例えば文字等）の個々の特性の差は考慮されず、固有値が閾値に収まる固有ベクトルは全て利用対象として選ばれることから、選ばれた中にある入力パターンの認識には悪影響を及ぼす固有ベクトルが含まれていたとしても、その固有ベクトルが認識用として使われてしまい、この結果、認識すべきパターンとは異なるパターンが認識候補にあげられるなどの原因により、パターン認識率のさらなる向上には限界があった。
【０００９】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、パターン認識率を向上することができるパターン認識装置、パターン認識プログラム及びパターン認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために本発明のパターン認識装置は、認識対象の入力パターンを、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換する入力部と、パターン認識に使用する標準的なパターンの固有ベクトルが記憶された認識用辞書と、前記入力部により変換された特徴ベクトルから前記入力パターン固有の特徴を示す複数の固有ベクトルを求める特徴抽出部と、前記特徴抽出部により求められた複数の固有ベクトルと前記認識用辞書に記憶された固有ベクトルとを比較して前記入力パターンの認識を行い、比較した固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力する第１認識部と、前記第１認識部の出力結果である前記スコアに基づき、固有ベクトル毎に前記認識の結果の信頼度を求める信頼度計算部と、前記信頼度計算部により求められた信頼度を用いて複数の固有ベクトルの中から次の認識で使用する固有ベクトルを選択するベクトル選択部と、前記ベクトル選択部により選択された固有ベクトルを用いて前記入力パターンの認識を行い、正解候補もしくは正解決定に使用する各正解候補の前記スコアをパターン認識の結果として出力する第２認識部とを具備することを特徴とする。
【００１１】
本発明のパターン認識プログラムは、コンピュータを、認識対象の入力パターンを、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換する入力部と、パターン認識に使用する標準的なパターンの固有ベクトルが記憶された認識用辞書と、前記入力部により変換された特徴ベクトルから前記入力パターン固有の特徴を示す複数の固有ベクトルを求める特徴抽出部と、前記特徴抽出部により求められた複数の固有ベクトルと前記認識用辞書に記憶された固有ベクトルとを比較して前記入力パターンの認識を行い、比較した固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力する第１認識部と、前記第１認識部の出力結果である前記スコアに基づき、固有ベクトル毎に前記認識の結果の信頼度を求める信頼度計算部と、前記信頼度計算部により求められた信頼度を用いて複数の固有ベクトルの中から次の認識で使用する固有ベクトルを選択するベクトル選択部と、前記ベクトル選択部により選択された固有ベクトルを用いて前記入力パターンの認識を行い、正解候補もしくは正解決定に使用する各正解候補の前記スコアをパターン認識の結果として出力する第２認識部
として機能させることを特徴とする。
【００１２】
本発明のパターン認識方法は、認識対象の入力パターンを、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換するステップと、変換された特徴ベクトルから前記入力パターン固有の特徴を示す複数の固有ベクトルを求めるステップと、前記特徴抽出部により求められた複数の固有ベクトルと、パターン認識に使用する標準的なパターンの固有ベクトルが記憶された認識用辞書に記憶された固有ベクトルとを比較して前記入力パターンの認識を行い、比較した固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力するステップと、前記認識の出力結果である前記スコアに基づき、固有ベクトル毎に前記認識の結果の信頼度を求めるステップと、求められた信頼度を用いて複数の固有ベクトルの中から次の認識で使用する固有ベクトルを選択するステップと、選択された固有ベクトルを用いて前記入力パターンの認識を行い、正解候補もしくは正解決定に使用する各正解候補の前記スコアをパターン認識の結果として出力するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、パターン認識率を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は本発明の実施形態に係るパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、このパターン認識装置は、入力部２１、認識用辞書２７、特徴抽出部２２、第１認識部２４ａおよび第２認識部２４ｂを有する認識部２４、信頼度計算部２３、ベクトル選択部２５、出力部２６、信頼度判定情報記憶部２８を有している。
【００１６】
入力部２１は、例えばスキャナなどの機器であり、この他、ネットワーク回線に接続されたコンピュータ等の場合もあり、これらを総称している。入力部２１は、文字、画像、音声などの認識対象となるパターン（入力パターン）を取得する。つまり入力部２１は、入力されたパターンが例えば文字などの場合は文字のイメージデータ（以下「文字パターン」と称す）を、パターン認識に使用するための特徴ベクトルに変換する。
【００１７】
すなわち、入力部２１は、文字、画像、音声などの認識対象となるパターンを入力とし、認識処理に適した形式に変換して特徴抽出部２２に出力する。
【００１８】
入力部２１は、パターンの形式が認識処理に適していない場合、既知の手段による変換を行う。例えば文字パターンであれば、文字切り出しによる文字個別の領域の抽出、正規化による大きさ調整、二値化などの処理を実行し、認識において適切な形式に変換する。
【００１９】
変換処理後のデータは特徴抽出部２２へ出力される。また、入力部２１は、認識用辞書２７を設計する場合にその指示を特徴抽出部２２へ与える。
【００２０】
認識用辞書２７には、文字パターンの認識に使用する各文字の標準的なパターンの認識ベクトル（固有値および固有ベクトル）が記憶されている。
【００２１】
特徴抽出部２２は、入力部２１から入力された文字パターンより特徴成分を抽出し、文字パターンをＮ次元の特徴ベクトルの形で表す（Ｎ：自然数）。特徴ベクトルは、文字パターンを例にすると、一定の大きさに区切った文字領域内の各部分における方向成分及び濃度特徴など、Ｎ個の変量を持つベクトルであり、入力パターンの特徴を表す。なお、文字に限らず、変量をベクトルで表すことが可能であれば、特徴として何を用いてもよい。
【００２２】
つまり、特徴抽出部２２は、入力部２１により変換された文字パターンの特徴ベクトルから文字パターン固有の特徴を示す複数次元の認識用のベクトル（以下「認識ベクトル」という）を求める。すなわち特徴抽出部２２は、特徴ベクトルから、認識用辞書２７の認識ベクトルと比較するための認識ベクトルを抽出する。
【００２３】
認識部２４は、この認識ベクトルを用いて、内積やユークリッド距離など、様々な手法により各文字の認識ベクトル間の距離を求めることにより認識用辞書２７の認識ベクトルと比較してパターン認識を行う。
【００２４】
この実施形態では、認識ベクトルの一例として、特徴ベクトルの自己相関行列の固有値及び固有ベクトルを使用する。固有ベクトルとは、大きさが一定で方向が与えられているだけのベクトルであり、それを何倍にするかを決めているのが固有値である。固有値が大きいほど、特徴量が多いことを示している。
【００２５】
なお、固有値及び固有ベクトルに限らず、パターン認識に最適な部分のみを抽出して使用するという本発明の概念を実現できるならば、認識ベクトルとしていかなるパラメータを用いてもよい。
【００２６】
第１認識部２４ａは、特徴抽出部２２により求められた複数の固有ベクトルと認識用辞書２７に記憶された各文字の固有ベクトルとを比較し、比較した文字の固有ベクトル毎に一致の度合いを示すスコアを出力する。この場合の出力とは、求めたスコアを各候補に対応付けてメモリに記憶することを言う。
【００２７】
信頼度計算部２３は、固有ベクトル毎の１位候補のスコアと２位候補のスコアとの関係から１位候補の認識結果の信頼度を求める。
【００２８】
ベクトル選択部２５は、信頼度の計算により求められた信頼度から、信頼度が予め設定された閾値以上の固有ベクトルを、入力部２１から入力された文字パターンの認識に有用な認識用の固有ベクトルとして選出する。
【００２９】
第２認識部２４ｂは、ベクトル選択部２５により選択された固有ベクトルを用いて文字パターンの認識を行う。
【００３０】
このように認識部２４は、特徴抽出部２２から得られた文字パターンの固有ベクトルと、特徴抽出部２２で生成し認識用辞書２７で保持している各文字の固有ベクトルとを比較し、文字パターンの所属する文字を決定する。なお、どの固有ベクトルを使用するかは後述のベクトル選択部２５による選択結果を基に決定する。
【００３１】
また、ベクトルどうしの比較、すなわち文字パターンがどの文字であるかの判定は所定の手法を用いて実行する。例えば比較対象であるベクトルどうしの内積を計算し、その計算結果を類似度として、類似度が最大となった文字を認識解と見なすといった手法がある。この他、例えばユークリッド距離など、文字パターンが所属する文字の確からしさを数値で表現できるならば既知のいかなる手法を用いてもよい。
【００３２】
出力部２６は、各種インターフェースとそれに接続された機器、例えばＶＧＡインターフェースに接続されたモニタ、ＵＳＢインターフェースに接続されたプリンタ、ＬＡＮインターフェースに接続された外部のコンピュータなどである。認識部２４による認識結果が出力部２６に渡されて出力部２６から出力される。
【００３３】
認識結果とは入力された文字パターンから認識した文字（テキスト）、信頼度判定の際に用いたスコア、他の正解候補であるスコア上位の文字、各正解候補のスコアなどである。なお、上記の項目は一例であり、ユーザが必要とする任意の情報を適宜取捨し出力してよい。また、表示形式もユーザが所望により決めた任意の形式としてよい。一例としては、出力部２６は、認識部２４により認識された認識解である文字を表示する。
【００３４】
信頼度判定情報記憶部２８はメモリ等により実現される。信頼度判定情報記憶部２８には、信頼度から有効な認識用の固有ベクトルを選出するための閾値が記憶されている。
【００３５】
ここで、まず、図２を参照してこのパターン認識装置の辞書登録動作を説明する。
【００３６】
認識用辞書２７に認識用の文字パターンを登録する場合、入力部２１は、辞書設計用の文字パターンを取得し特徴抽出部２２に出力する（ステップＳ１０１）。
【００３７】
特徴抽出部２２は、入力された辞書設計用の文字パターンの特徴ベクトル及び認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）を算出し（ステップＳ１０２）、算出した認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）と入力された文字パターンの文字（ひらがな、カタカナ、漢字等）の情報とを対応付けて認識用辞書２７に記憶する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
そして、特徴抽出部２２は、各固有ベクトルの信頼度関数を生成し、信頼度判定情報記憶部２８に記憶する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
続いて、図３乃至図８を参照してこのパターン認識装置のパターン認識動作を説明する。
この場合、入力部２１は、認識対象の文字パターンを取得し特徴抽出部２２へ出力する（図４のステップＳ２０１）。
【００４０】
特徴抽出部２２は、入力された文字パターンより特徴ベクトル及び認識用の複数の固有ベクトルを算出し認識部２４へ出力する（ステップＳ２０２）。
【００４１】
認識部２４では、第１認識部２４ａが、まず、特徴抽出部２２から入力されたそれぞれの固有ベクトルと認識用辞書２７の認識ベクトル（固有ベクトル）とを比較して第１認識を行い、認識結果として得られた複数の候補それぞれの固有ベクトルの認識スコア（得点）を算出し、メモリに記憶する（ステップＳ２０３）。
【００４２】
一つの文字パターンから得られた複数の固有ベクトルが、例えば図３に示すように、固有ベクトルＡ〜Ｄとし、スコアが「１０００点」を満点とすると、この例では、信頼度判定情報記憶部２８（メモリ）には、固有ベクトルＡについて第１候補のスコアとして例えば「９００点」、第２候補のスコアとして「４５０点」等が記憶される。
【００４３】
固有ベクトルＢについて第１候補のスコアとして例えば「７００点」、第２候補のスコアとして「６５０点」等が記憶される。
【００４４】
固有ベクトルＣについて第１候補のスコアとして例えば「４００点」、第２候補のスコアとして「１００点」等が記憶される。
【００４５】
固有ベクトルＤについて第１候補のスコアとして例えば「３００点」、第２候補のスコアとして「２５０点」等が記憶される。
【００４６】
各固有ベクトルについてのスコアの算出が終了すると、続いて、信頼度計算部２３は、認識部２４での各固有ベクトルの認識結果を読み出して、信頼度判定情報記憶部２８（メモリ）に記憶されていた信頼度関数を基に信頼度を算出する（ステップＳ２０４）。
【００４７】
例えば信頼度計算部２３は、上位候補どうしの固有ベクトルのスコアの関係から第１候補の認識結果の信頼度を算出し、信頼度判定情報記憶部２８の該当固有ベクトルの信頼度の欄に記憶する。
【００４８】
例えば図３の固有ベクトルＡについて、第１候補のスコアが「９００点」、第２候補のスコアが「４５０点」の場合、第１候補のスコアが高得点であり、かつ第１候補と第２候補との得点差が大きい場合に第１候補の信頼度が高いため、信頼度として「０．９」が付与される。なおこの場合の信頼度は「１．０」が一番高いものとする。
【００４９】
一方、固有ベクトルＢについては、第１候補のスコアが「７００点」、第２候補のスコアが「６５０点」の場合、第１候補のスコアと第２候補のスコアとの得点差が小さいため、得点が高いものの第１候補の信頼度は高くはない。このため、信頼度として「０．５」が付与される。
【００５０】
また、固有ベクトルＣについては、第１候補のスコアが「４００点」、第２候補のスコアが「１００点」の場合、第１候補のスコアはそれほど高くはないものの、第１候補のスコアと第２候補のスコアとの得点差が大きいため、第１候補の信頼度は高い。このため、信頼度として「０．８」が付与される。
【００５１】
ここで、認識スコアの算出から信頼度を求める処理を詳述する。認識部２４は、固有ベクトル群のそれぞれ一つ一つを用いてデータ取得用パターン群を入力した際の認識結果（認識スコア）を求める。
【００５２】
信頼度計算部２３は、この認識結果（認識スコア）を基にして、ある文字パターンの認識結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度関数を設定する。すなわち、ある固有ベクトルを用いて得た認識スコアがどれだけ信頼できるか、その固有ベクトルを基に作成した識別情報の信頼度（重み）がどれほどであるかを、認識部２４が算出した認識スコアを入力として、信頼度を返す数式の形で表現する。
【００５３】
この信頼度関数として、例えば図５に示すように、認識スコア（類似度）に対してある閾値で信頼度が一定値ずつ段階的に変化するステップ関数などを用いる。なお、文字パターンから得られた各種データを基に信頼度を一意に決定できるならば、信頼度関数の他、入力データに対応する値を表の形で持っておくなど、どのような形式の決定様式を定めてもよい。
【００５４】
また、入力データに対する信頼度の関係（ある入力データが来た場合において、出力する信頼度はどのような値か）は任意に設定してよい。
【００５５】
信頼度計算部２３は、信頼度関数を作成した上で、信頼度関数と文字パターンからその認識における各固有ベクトルの信頼度を求める。求めた結果はベクトル選択部２５へ出力される。
【００５６】
ベクトル選択部２５は、信頼度計算部２３により求められた各固有ベクトルについての信頼度を信頼度判定情報記憶部２８から読み出し、読み出した各固有ベクトルの信頼度どうしの関係から文字パターンの認識に有効な固有ベクトルを選択（選出）し、その固有ベクトルの選択情報を認識部２４に出力する（ステップＳ２０５）。
【００５７】
文字パターンの認識に有効な固有ベクトルを選択（選出）する場合、例えば図６に示すように、固有ベクトルＡ〜Ｄの中から固有ベクトルＡと固有ベクトルＣだけが選択されることや、図７に示すように、固有ベクトルＡ〜Ｄの中から固有ベクトルＡ〜Ｃのように連続した一定範囲のベクトルが選択されることもあり、その境界となる閾値は所望により決定してよい。
【００５８】
認識部２４では、第２認識部２４ｂが、まず、特徴抽出部２２から入力された固有ベクトルの選択情報から、認識用辞書２７の認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）のうちの選択された認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）と、文字パターンから得られた該当固有ベクトルとを比較して第２認識を行い（ステップＳ２０６）、認識結果として文字を出力部２６へ出力すると共に（ステップＳ２０７）、メモリに記憶する。
【００５９】
第２認識を行う上で、選択された固有ベクトルの信頼度を考慮して複数の固有ベクトルを組み合わせて識別空間を構成する。認識スコアを計算する場合、一つの文字について、選択した複数の固有ベクトルＡ〜Ｄの認識スコアを合計する。
【００６０】
複数の固有ベクトルが例えば固有ベクトルＡ〜Ｄとし、文字「ア」の認識スコアをＲ（Ｘ）とすると、図８に示すように、固有ベクトルＡで得られた認識用スコア（Ｒ０（Ｘ））に固有ベクトルごとの信頼度αｏを乗じ、固有ベクトルＢで得られた認識用スコア（Ｒ1（Ｘ））に固有ベクトルごとの信頼度α1を乗じ、固有ベクトルＣで得られた認識用スコア（Ｒ2（Ｘ））に固有ベクトルごとの信頼度α2を乗じ、…、これらの値を合計した値を認識用スコアＲ（Ｘ）とする。
【００６１】
そしてこの認識スコアを他の文字についても求め、最終的に最も値が高くなった文字を認識解、つまり認識結果の文字とする。つまり他の文字についても複数の固有ベクトルＡ〜Ｄの認識スコアを合計する。例えば文字「イ」の認識スコアをＲ’（Ｘ）、文字「ウ」の認識スコアをＲ’’（Ｘ）等として各固有ベクトルの数値を合計する。
【００６２】
この他、固有ベクトル毎に認識解を求めた上で固有ベクトル毎の信頼度を認識解のスコアとして累積し、最もスコアが高くなった文字を最終的な認識解とするなど、組み合わせについては任意の手法を適用してよい。
【００６３】
このようにこの第１実施形態のパターン認識装置によれば、はじめの文字認識で得られた複数の固有ベクトルの信頼度を求め、この信頼度を用いて認識対象とすべき固有ベクトルを限定し、その固有ベクトルを持つ文字の認識に特化した認識ベクトルを選択することで、文字全てを認識対象とするよりも認識精度を高めることができ、文字パターンの認識率を向上することができる。
（第２実施形態）
【００６４】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態を説明するにあたり、上記第１実施形態と同じ構成には同一の符号を付し異なる機能について説明する。
【００６５】
図９に示すように、この第２実施形態のパターン認識装置は、第１実施形態と同様に、入力部２１、特徴抽出部２２、信頼度計算部２３、認識部２４、ベクトル選択部２５、出力部２６、認識用辞書２７、信頼度判定情報記憶部２８、パターンマッチング部２９を有している。
【００６６】
特徴抽出部２２は、入力部２１から入力された文字パターンから認識ベクトルを抽出する。ここで、認識対象となる入力パターンに関してはその認識ベクトルをそのまま信頼度計算部２３へ出力する。信頼度計算部２３は、特徴抽出部２２で求められた特徴ベクトルを受け取り、受け取った特徴ベクトルから信頼度を計算する。
【００６７】
パターンマッチング部２９は、特徴抽出部２２から入力されたそれぞれの固有ベクトルと認識用辞書２７の認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）とを比較してパターンマッチングを行い、パターンマッチングの結果として得られた複数の候補それぞれの固有ベクトルの認識スコア（得点）を算出し出力、つまり認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）と認識スコア（得点）とを対応づけてメモリに記憶する。
【００６８】
信頼度計算部２３は、メモリに記憶された文字パターンの固有ベクトルおよび認識スコア（得点）を読み出して各固有ベクトル毎の信頼度を計算しベクトル選択部２５へ出力する。
【００６９】
この第２実施形態では、上記第１実施形態と同様に、認識ベクトルの例として元パターン群の分散度合いを表す認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）と認識スコアを使用する。
【００７０】
信頼度計算部２３は、メモリより読み出した認識ベクトル（固有値及び固有ベクトル）から固有値の分布状況を取得する。
【００７１】
図１０〜図１２に示すように、固有ベクトルの分布状況に対応した信頼度計算用の表３０（テーブル）を予めメモリに記憶しておき、固有値の数値が、図１０〜図１２の表３０のいずれかの棒グラフの並び方に近似または一致した場合、該当する表３０から対応する信頼度を求めてベクトル選択部２５へ出力する。以降のベクトル選択部２５での処理は第１実施形態と同様であり、認識用辞書２７の認識ベクトルの中から入力パターンの認識に適するものを取捨選択して認識部２４に通知する。
【００７２】
認識部２４は、認識ベクトルそれぞれ単独の認識は行わず、ベクトル選択部２５からの通知を受けて、選択された認識ベクトルを用いて文字パターンの認識処理を実行する。
【００７３】
なお、固有値及び固有ベクトルの他に、認識に最適な部分のみを抽出して使用するという本発明の概念を実現できるならば、認識ベクトルとしていかなるものを用いてもよい。
【００７４】
また、表３０（テーブル）の他に特定の関数など、入力に対して信頼度及びその認識に使用する認識ベクトルを一意に選択（決定）できる限りにおいて、その決定手段としていかなる手段を用いてもよい。これにより、認識部２４を二度通すことなく、認識用辞書２７の認識ベクトルの中から入力パターンの認識に適するもののみを選択して利用できるようになる。
【００７５】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。なお、この第３実施形態の構成の接続関係は、上記第１実施形態と同じであり、図１を参照して各構成の機能を説明する。
【００７６】
この第３実施形態のパターン認識装置は、第１実施形態と同様に、入力部２１、特徴抽出部２２、信頼度計算部２３、認識部２４、ベクトル選択部２５、出力部２６、認識用辞書２７、信頼度判定情報記憶部２８を有している。
【００７７】
この第３実施形態では、認識部２４は、はじめに認識ベクトル全てを用いて、入力された文字パターンの認識を実行する。この認識の結果、得られた認識スコアが上位となった文字群（上位候補の文字群）を信頼度計算部２３へ出力する。これにより、信頼度計算部２３は、認識部２４により求められた認識スコアの上位の文字群を受け取る。
【００７８】
メモリには、図１３に示すように、特定の文字群に対して行う認識についての認識ベクトル毎の信頼度合いを設定した表をリスト３１として予め保持しておく。
【００７９】
信頼度計算部２３は、認識スコアの上位候補との文字群を受け取ると、受け取った文字群に対して、メモリのリスト３１から対応した認識ベクトル毎の信頼度をベクトル選択部２５に出力する。
【００８０】
なお、この例では、リスト３１を用いたが、この他、例えば関数など、入力に対して信頼度を一意に決定できる情報であるならば、いかなる形式のものを用いてよい。また、信頼度計算部２３は、入力された文字群に対して、認識ベクトル毎の信頼度をベクトル選択部２５へ出力する他、使用すべき認識ベクトルを示す情報を送ってもよい。この場合は、ベクトル選択部２５では、入力された情報をそのまま認識部２４へ出力する。
【００８１】
認識部２４は、入力される文字パターンに対して認識ベクトル全てを用いた第１認識を最初に実行し、その認識結果を信頼度計算部２３に渡すものとする。
【００８２】
この第３実施形態によれば、認識対象とすべき文字を限定し、その文字の認識に特化した認識ベクトルを選択することで、文字全てを認識対象とするよりも認識精度をさらに向上することができる。
【００８３】
なお、本願発明は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形してもよい。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の発明を構成できる。
【００８４】
例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００８５】
具体的には、上記実施形態では、認識対象の入力パターンが文字パターンの場合について説明したが、この他、音声パターン、画像、動画などのパターンであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明の第１実施形態及び第３実施形態のパターン認識装置の構成を示す図。
【図２】このパターン認識装置の辞書登録動作を示すフローチャート。
【図３】文字パターンから得られた複数の固有ベクトルに対して付与される第１候補毎のスコアと信頼度を示す図。
【図４】第１実施形態のパターン認識装置の動作を示すフローチャート。
【図５】認識スコアに対してある閾値で信頼度が一定値ずつ変化するステップ関数の一例を示す図。
【図６】複数の固有ベクトルの中から有用な固有ベクトルが選択される一例を示す図。
【図７】複数の固有ベクトルの中から有用な固有ベクトルが選択される他の例を示す図。
【図８】個々の文字についての認証スコアの算出例を示す図。
【図９】第２実施形態のパターン認識装置の構成を示す図。
【図１０】パターン別の固有ベクトル−信頼度の表を示す図。
【図１１】パターン別の固有ベクトル−信頼度表を示す図。
【図１２】パターン別の固有ベクトル−信頼度表を示す図。
【図１３】上位候補の組み合わせと各固有ベクトル信頼度のリスト（対応表）を示す図。
【符号の説明】
【００８７】
２１…入力部、２２…特徴抽出部、２３…信頼度計算部、２４…認識部、２４ａ…第１認識部、２４ｂ…第２認識部、２５…ベクトル選択部、２６…出力部、２７…認識用辞書、２８…信頼度判定情報記憶部、２９…パターンマッチング部。
【図１】
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【図２】
0004820830.tif 000003
【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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