(57)【要約】【課題】文字認識のマッチングの計算量を減らして高速化するとともに、正確に文字認識するパターン照合装置を提供することである。【解決手段】入力された文字画像の特徴データと、辞書が有する複数カテゴリの特徴データとを比較して文字認識するパターン照合装置であって、辞書が有する複数カテゴリの特徴データから、各カテゴリの各要素に対して、第１の閾値以下であるか否かを示す２値の値である辞書照合データを求める手段と、入力された文字画像の特徴データから、各要素に対して、第２の閾値以上であるか否かを示す２値の値である入力照合データを求める手段と、辞書照合データと入力照合データとを照合し、一致する個数が所定値以下のカテゴリのみ辞書とのマッチング計算を行う手段とを備えた構成とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文字画像の特徴データと、辞書が有する複数カテゴリの特徴データとを比較して文字認識するパターン照合装置であって、
前記辞書が有する複数カテゴリの特徴データから、各カテゴリの各要素に対して、第１の閾値以下であるか否かを示す２値の値である辞書照合データを求める手段と、前記入力された文字画像の特徴データから、各要素に対して、第２の閾値以上であるか否かを示す２値の値である入力照合データを求める手段と、前記辞書照合データと前記入力照合データとを照合し、一致する要素の個数が所定値以下のカテゴリのみ辞書とのマッチング計算を行う手段とを備えたことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項２】
前記辞書照合データの作成処理は、装置の起動時に１度だけ行うことを特徴とする請求項１記載のパターン照合装置。
【請求項３】
入力された文字画像の特徴データと、辞書が有する複数カテゴリの特徴データとを比較して文字認識するパターン照合装置であって、
前記辞書が有する複数カテゴリの特徴データから、各カテゴリの各要素に対して、第１の閾値以下であるか否かを示す２値の値である辞書照合データを予め保持する手段と、前記入力された文字画像の特徴データから、各要素に対して、第２の閾値以上であるか否かを示す２値の値である入力照合データを求める手段と、前記辞書照合データと前記入力照合データとを照合し、一致する要素の個数が所定値以下のカテゴリのみ辞書とのマッチング計算を行う手段とを備えたことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項４】
前記辞書照合データと前記入力照合データとを照合し、一致する要素の個数が０のカテゴリのみ辞書とのマッチング計算を行うことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のパターン照合装置。
【請求項５】
前記辞書照合データと前記入力照合データとを照合する際、或る単位でまとめて論理積演算することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載のパターン照合装置。
【請求項６】
コンピュータを制御することにより、入力された文字画像の特徴データと、辞書が有する複数カテゴリの特徴データとを比較して文字認識するパターン照合プログラムにおいて、
前記辞書が有する複数カテゴリの特徴データから、各カテゴリの各要素に対して、第１の閾値以下であるか否かを示す２値の値である辞書照合データを求め、前記入力された文字画像の特徴データから、各要素に対して、第２の閾値以上であるか否かを示す２値の値である入力照合データを求め、前記辞書照合データと前記入力照合データとを照合し、一致する要素の個数が所定値以下のカテゴリのみ辞書とのマッチング計算を行うことを特徴とするパターン照合プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のパターン照合プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、読み取った文字画像を文字として認識するパターン照合装置及びそれを実現するためのプログラム、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、漢字を含む文字を対象とする文字認識において、様々な識別法が提案されているが、漢字は１字１字のパターンが複雑で、字種も多く、更に印刷文字でも明朝体やゴシック体などがあり、手書き文字まで含めると機械で認識させることが非常に難しい。このため、個々の装置において、マッチング法や構造解析などの種々の方法の組み合わせによって識別精度向上及び処理速度の高速化のための工夫が試みられている。
【０００３】
従来の文字画像の識別法には、一般にパターン照合法と構造化解析法とがある。印刷文字の識別にはパターン照合法が用いられることが多い。パターン照合法は、画像から抽出した文字パターンを、辞書が持つ標準パターンとマッチングさせ、文字を認識する。このマッチングには複合類似度が用いられることが多い。
【０００４】
また、複合類似度のマッチングには計算時間が掛かるため、まずは単純類似度を計算し、単純類似度の値が高い上位の候補に対してのみ複合類似度を計算する手法が知られている。
【０００５】
図１１は、従来のパターン照合法を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ５０において、入力された画像から文字の外接枠に沿って文字画像を切り出す。図１２が切り出された文字画像の一例を示す図である。文字画像「あ」に外接するように四角形の枠で切り出されている。
【０００６】
次に、ステップＳ５１へ進んで、切り出された文字画像からその文字の特徴を抽出する。この特徴抽出の手法としてはメッシュ特徴がよく知られている。メッシュ特徴とは、切り出された文字画像をメッシュに分割し、各メッシュにおける画素数を数値化して正規化を行う処理である。図１３は、図１２の文字画像をメッシュ特徴で分割した図である。図１３では１文字画像を縦横にそれぞれ８等分して６４メッシュに区切っている。図１４は、図１３の各メッシュにおける画素数を数値化して正規化した特徴データである。それぞれのメッシュの中で画像の特徴量（０〜１２８）を抽出し、８×８のマトリクスで表している。
【０００７】
次に、ステップＳ５２へ進んで、入力された文字画像の特徴データと、辞書が有する標準パターンである特徴データとの単純類似度を計算する。入力された文字画像の特徴データをＸ、辞書の或るカテゴリの特徴データをＹとすると、単純類似度Ｓ（Ｘ，Ｙ）は次の式で表される。カテゴリは、１文字のデータに相当する。但し、同じ文字でもフォントによって形状がかなり違うものは別々のカテゴリとなる。
【数１】
2007115112.tif 000003
【０００８】
分母の値は、入力された文字画像の特徴データ及び辞書が有する特徴データを正規化しておくと一定になるので分子の計算だけで処理できる。分子の値は、８×８のメッシュ特徴を用いた場合は、数２のように計算される。
【数２】
2007115112.tif 000004
【０００９】
ステップＳ５２では、上記の計算を辞書が有する全てのカテゴリに対して行う。なお、入力された文字画像の特徴データと辞書が有する特徴データとの近さを表す指標としては、類似度の他にシティーブロック距離やユークリッド距離などを用いてもよい。
【００１０】
次に、ステップＳ５３へ進んで、全てのカテゴリに対して計算された単純類似度の値の中から上位ｎ個（ｎは自然数）のカテゴリを抽出する。そして、ステップＳ５４へ進んで、抽出されたｎ個のカテゴリに対して複合類似度を計算する。次に、ステップＳ５５へ進んで、計算されたｎ個の複合類似度の中から上位ｍ個（ｍは自然数）の候補文字を抽出する。そして、ステップＳ５６へ進んで、抽出されたｍ個の候補文字の文字コードを認識結果として出力する。
【００１１】
上記のパターン照合法においては、ステップＳ５２の単純類似度の計算処理が、全体の処理量の大部分を占める。そこで処理速度の更なる高速化のための工夫が試みられている。
【００１２】
例えば特許文献１には、辞書が有するカテゴリを類似カテゴリグループに分け、各グループを代表する特徴データと入力された文字画像の特徴データとのマッチングを図１１のステップＳ５２の前に行い、マッチングした上位グループのみステップＳ５２以降の処理を行うことが開示されている。
【００１３】
また特許文献２には、入力された文字画像の特徴データを各行に区切り、各行の最大の値をマークし、また辞書が有する特徴データに対しても予め各行単位に最大の値をとる可能性がある場所全てにマークしておき、マークした箇所が一致するか否かを照合し、一致するときのみ図１１のステップＳ５２以降の処理を行うことが開示されている。
【特許文献１】特開昭６３−２６３５９０号公報
【特許文献２】特許第２９３８２７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、特許文献１では類似カテゴリグループへ分ける際に理想的な分割を行うのが難しいという問題がある。また入力された文字画像の特徴データとグループの代表ベクトルとのマッチングになるので、辞書データとしては本来近い特徴データを有するカテゴリを含むグループではなく、別のグループが近くなることが多発する。このため複数のグループを候補として残すことになり、あまり候補が絞れないことがある。
【００１５】
また特許文献２では、特徴データの各行に対して最大の値の場所を求めているが、最大の値の場所は非常にぶれやすいため、予め用意しておく辞書データを作成するのが難しく、漏れが発生する可能性が高い。また、漏れを防ぐために広範囲に最大の値を取り得るマークをつければ、大多数のものと一致してしまい、あまり高速化できない。
【００１６】
更に、特許文献１及び２では、辞書の特徴データ以外に高速化に使うデータを予め用意しておかねばならず、データ容量の増加に繋がるという問題もある。
【００１７】
本発明は、文字認識のマッチングの計算量を減らして高速化するとともに、正確に文字認識するパターン照合装置を提供することを目的とする。また、そのパターン照合装置を実現するためのプログラムとプログラムを記録した記録媒体とを提供することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するために本発明は、入力された文字画像の特徴データと、辞書が有する複数カテゴリの特徴データとを比較して文字認識するパターン照合装置であって、前記辞書が有する複数カテゴリの特徴データから、各カテゴリの各要素に対して、第１の閾値以下であるか否かを示す２値の値である辞書照合データを求める手段と、前記入力された文字画像の特徴データから、各要素に対して、第２の閾値以上であるか否かを示す２値の値である入力照合データを求める手段と、前記辞書照合データと前記入力照合データとを照合し、一致する要素の個数が所定値以下のカテゴリのみ辞書とのマッチング計算を行う手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
この構成によると、辞書照合データと入力照合データとを照合し、全く一致しない若しくは一致する個数が少ない場合のみ、類似度の計算を行うことで高速化を図ることができる。入力された文字画像の特徴データの各要素に対して第２の閾値以上であるか否かを求めることは、閾値をある程度大きくした場合に文字部分であるかどうかを示す意味がある。また辞書が有する複数カテゴリの特徴データの各要素に対して第１の閾値以下であるか否かを求めることは、閾値をある程度小さくした場合に背景部分であるかどうかを示す意味がある。辞書の特徴データは数多くのパターンを平均化したものであるので、閾値を小さくした場合に、その閾値以下であるということは絶対的に背景部分であることを意味し、該当文字が入力された場合にはその箇所は文字部分にはならないことを利用している。また本来背景部分になる要素に文字部分が重なる程に入力された文字画像の特徴データが変形している場合には、辞書とのマッチングが行われないことになる。しかし、この場合マッチングを行ったとしても類似度は数２の計算で求められるので、入力された文字画像の特徴データの大きい部分に相当するｘiと対応する辞書の要素ｙiの積が小さいことから結果的に類似度の値も小さくなり、マッチング計算を全て行ったとしても最終的に候補になる可能性は低くなる。
【００２０】
また本発明においては、辞書照合データを予め保持しておく必要はなく、装置の起動時に一度だけ値を求める処理を行えばよいので、辞書の特徴データ以外の余分なデータを持たなくてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
入力された文字画像の特徴データより求めた入力照合データと、辞書の特徴データより求めた辞書照合データとの照合によりマッチングを行うか否かを判定できるので、高速な演算が可能である。また認識結果の正確性も増す。更に入力照合データと辞書照合データとの照合をまとまった単位の論理積で行えば判定に要する演算量を減らすことが可能である。また辞書の特徴データから求める処理を装置の起動時に行うことで、予め辞書照合データを持っておく必要がなく、データ容量の削減を図ることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、パターン照合装置の主要な構成を示すブロック図である。パターン照合装置１０は入力装置１１と出力装置１２とに接続されている。入力装置１１は、イメージスキャナなどからなり文字画像を読み取りパターン照合装置１０へ読み取った文字画像を送る。出力装置１２は、液晶表示装置などからなりパターン照合装置１０で認識した文字が出力される。
【００２３】
パターン照合装置１０は、本装置全体を制御する制御部１３と、入力装置１１から送られてきた画像を１文字分の文字画像に切り出す切り出し部１４と、予め定められた方法で、切り出された文字画像の特徴量を抽出し、後述の特徴データを作成する特徴抽出部１５と、単純類似度を計算する前にマッチングの計算を行う候補を絞る大分類部１６と、辞書２１を構成する単純類似度用辞書特徴データ１７及び複合類似度用辞書特徴データ１８と、入力された文字画像の特徴データと単純類似度用辞書特徴データ１７や複合類似度用辞書特徴データ１８との類似度を計算するマッチング部１９と、大分類処理を行う際に用いる辞書照合データを単純類似度用辞書特徴データ１７から作成する辞書照合データ作成部２０とを備えている。
【００２４】
図２は、パターン照合法を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ１０において、切り出し部１４は入力装置１１に入力された画像を受け取り、画像中の文字の外接枠に沿って文字画像を切り出す。切り出された文字画像の一例は図１２と同様である。
【００２５】
次に、ステップＳ１１へ進んで、切り出された文字画像からその文字の特徴を抽出する。この特徴抽出の手法としてはメッシュ特徴を用いることができる。メッシュ特徴とは、切り出された文字画像をメッシュに分割し、各メッシュにおける画素数を数値化して正規化を行う処理である。文字画像をメッシュ特徴で分割した一例は図１３と同様である。図１３では１文字画像を縦横にそれぞれ８等分して６４メッシュに区切っている。各メッシュにおける画素数を数値化して正規化した特徴データは図１４と同様である。それぞれのメッシュの中で画像の特徴量を抽出し、８×８のマトリクスで表している。
【００２６】
次に、ステップＳ１２へ進んで、大分類処理を行う。ステップＳ１３で単純類似度を計算する前にマッチングの計算を行う候補を絞る処理である。この処理の詳細については後述する。
【００２７】
次に、ステップＳ１３へ進んで、ステップＳ１２で絞られた候補に対して単純類似度の計算を行う。単純類似度は、入力された文字画像の特徴データと、単純類似度用辞書特徴データ１７とから計算する。入力された文字画像の特徴データをＸ、辞書の或るカテゴリの特徴データをＹとすると、単純類似度Ｓ（Ｘ，Ｙ）は数１で表される。カテゴリは、１文字のデータに相当する。但し、同じ文字でもフォントによって形状がかなり違うものは別々のカテゴリとなる。
【００２８】
分母の値は、入力された文字画像の特徴データ及び辞書が有する特徴データを正規化しておくと一定になるので分子の計算だけで処理できる。分子の値は、８×８のメッシュ特徴を用いた場合は、数２のように計算される。なお、入力された文字画像の特徴データと辞書が有する特徴データとの近さを表す指標としては、類似度の他にシティーブロック距離やユークリッド距離などを用いてもよい。
【００２９】
次に、ステップＳ１４へ進んで、全てのカテゴリに対して計算された単純類似度の値の中から上位ｎ個（ｎは自然数）のカテゴリを抽出する。そして、ステップＳ１５へ進んで、抽出されたｎ個のカテゴリに対して複合類似度を計算する。次に、ステップＳ１６へ進んで、計算されたｎ個の複合類似度の中から上位ｍ個（ｍは自然数）の候補文字を抽出する。そして、ステップＳ１７へ進んで、抽出されたｍ個の候補文字の文字コードを認識結果として出力する。以上が１文字分の文字認識処理であり、通常は切り出す文字画像がなくなるまで繰り返される。
【００３０】
図３は、辞書照合データ作成部２０の動作を示すフローチャートである。まず、ステップＳ２０において、辞書２１から単純類似度用辞書特徴データ１７を取り出す。
【００３１】
次に、ステップＳ２１へ進んで、辞書照合データ作成部２０内に設けられたカウンタ（不図示）の値ｉ（ｉは自然数）を初期値である１にセットする。次に、ステップＳ２２へ進んで、特徴データの６４個の中のｉ番目（カウンタの値）の要素の値が閾値β（βは自然数）以下であるか否かを判定する。
【００３２】
ステップＳ２２において、特徴データのｉ番目の要素の値が閾値β以下の場合は、ステップＳ２３へ進んで該当するｂｉｔを１にセットする。一方、ステップＳ２２において、特徴データのｉ番目の要素の値が閾値βより大きい場合は、ステップＳ２４へ進んで該当するｂｉｔを０にセットする。そして、ステップＳ２３又はステップＳ２４からステップＳ２５へ進んでカウンタの値ｉをインクリメントする。
【００３３】
次に、ステップＳ２６へ進んで、カウンタの値ｉが６４より大きいか否かを判定する。ステップＳ２６において、カウンタの値ｉが６４より大きい場合は、特徴データの全要素に対するチェックが終わったと判断して、ステップＳ２７へ進む。一方、ステップＳ２６において、カウンタの値ｉが６４以下の場合は、ステップＳ２２に戻る。
【００３４】
ステップＳ２７では、全てのカテゴリに対して処理が終わったか否かを判定する。ステップＳ２７において、全てのカテゴリに対して処理が終わっている場合は、辞書照合データの作成を終了する。一方、全てのカテゴリに対して処理が終わっていない場合は、ステップＳ２０に戻る。
【００３５】
例えば、β＝２とした場合の辞書照合データの例を説明する。図４（ａ）は、文字「あ」の辞書の特徴データを示したものであり、６４ｂｉｔの辞書照合データ”1100011100000000000000011000000000000000000001000000000000000000”が作られる。図４（ｂ）は、イメージをわかりやすくするため各要素に対して１になった部分を黒、０になった部分を白で表したものである。
【００３６】
また、図５（ａ）は、文字「い」の辞書の特徴データを示したものであり、６４ｂｉｔの辞書照合データ”0011100100111000001110000011110000001100000011000000110000001111”が作られる。図５（ｂ）は、イメージをわかりやすくするため各要素に対して１になった部分を黒、０になった部分を白で表したものである。
【００３７】
また、図６（ａ）は、文字「会」の辞書の特徴データを示したものであり、６４ｂｉｔの辞書照合データ” 1100011110000001000000000000000000000000000000001000000100000000”が作られる。図６（ｂ）は、イメージをわかりやすくするため各要素に対して１になった部分を黒、０になった部分を白で表したものである。
【００３８】
このように、全てのカテゴリについて照合用の６４ｂｉｔデータが作られる。なお、辞書照合データの作成処理は、パターン照合装置１０の起動時に１度だけ行えばよい。またＲＯＭ（不図示）等の容量に余裕があるならば、起動時に作成するのではなく、予め作成したデータを保存しておいてもよい。
【００３９】
図７は、図２のステップＳ１２の大分類処理を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ３０において、入力された文字画像の特徴データから閾値αを用いて入力照合データを作成する。この処理の詳細については後述する。
【００４０】
次に、ステップＳ３１へ進んで、ステップＳ３０で作成された入力照合データと、図３のフローで作成された辞書照合データとの照合を行う。この照合は、６４ｂｉｔデータの論理積によって行えばよい。処理装置の能力によって一度に扱えるｂｉｔ数は異なるので、６４ｂｉｔの処理能力があれば一度に処理すればよいし、３２ｂｉｔの処理能力があれば上位３２ｂｉｔと下位３２ｂｉｔの２つに分けて処理すればよい。同様に、１６ｂｉｔの処理能力であれば４つに分けて処理すればよい。
【００４１】
次に、ステップＳ３２へ進んで、ステップＳ３１での照合の結果、一致する要素の数がｐ個（ｐは自然数）以下であるか否かを判定する。具体的には、ステップＳ３１で照合結果が６４ｂｉｔのｂｉｔ列になっているので、その中で１になっているｂｉｔの数がｐ個以下かどうか判定すればよい。１になっているかどうかの判定は各ビット毎にチェックを行ってもよいし、例えば８ｂｉｔ単位に分割し、予め８ｂｉｔの取りうる値で１になっている数を返すテーブルを用いて計算してもよい。図８が８ｂｉｔの値に対して１になっている数を返すテーブルの例である。また特にｐ＝０の場合においてはステップＳ３１の処理において結果が０であるか否かで判断できるので、一致している数を数える必要がなくより高速に処理が行える。
【００４２】
ステップＳ３２において、一致する要素の数がｐ個以下である場合は、ステップＳ３３へ進んで、当該カテゴリを候補対象としてチェックする。一方、ステップＳ３２において、一致する要素の数がｐ個より多い場合は、ステップＳ３４へ進んで、当該カテゴリを候補対象としない。
【００４３】
ステップＳ３３又はステップＳ３４からステップＳ３５へ進んで、全てのカテゴリに対して照合が終わったか否かを判定する。ステップＳ３５において、全てのカテゴリに対して照合が終わっている場合は、ステップＳ３６へ進む。一方、全てのカテゴリに対して照合が終わっていない場合は、ステップＳ３１に戻る。
【００４４】
ステップＳ３６では、ステップＳ３３で候補対象としてチェックしたカテゴリの数がｋ個（ｋは自然数）以下であるか否かを判定する。これは、入力される文字画像の特徴データによっては、閾値αの設定値では候補が残りすぎる場合があり、それをチェックする処理である。
【００４５】
ステップＳ３６において、候補対象としてチェックしたカテゴリの数がｋ個以下の場合は、大分類処理を終了する。一方、ステップＳ３６において、候補対象としてチェックしたカテゴリの数がｋ個より多い場合は、ステップＳ３７へ進んで閾値αの値を変更する。具体的には、閾値αの値を低くすることにより、文字とみなされる要素を増やす。つまり、ステップＳ３０で作成される６４ｂｉｔの入力照合データにおいて１になるｂｉｔを増やし、ステップＳ３１の照合結果でｐ個以下でない可能性を増やす。
【００４６】
図９は、図７のステップＳ３０の入力照合データの作成処理を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ４０において、カウンタ（不図示）の値ｉを初期値である１にセットする。次に、ステップＳ４１へ進んで、入力された文字画像の特徴データの６４個の中のｉ番目（カウンタの値）の要素の値が閾値α（αは自然数）以上であるか否かを判定する。
【００４７】
ステップＳ４１において、特徴データのｉ番目の要素の値が閾値α以上の場合は、ステップＳ４２へ進んで該当するｂｉｔを１にセットする。一方、ステップＳ４１において、特徴データのｉ番目の要素の値が閾値αより小さい場合は、ステップＳ４３へ進んで該当するｂｉｔを０にセットする。そして、ステップＳ４２又はステップＳ４３からステップＳ４４へ進んでカウンタの値ｉをインクリメントする。
【００４８】
次に、ステップＳ４５へ進んで、カウンタの値ｉが６４より大きいか否かを判定する。ステップＳ４５において、カウンタの値ｉが６４より大きい場合は、入力された文字画像の特徴データの全要素に対するチェックが終わったと判断して、入力照合データの作成を終了する。一方、ステップＳ４５において、カウンタの値ｉが６４以下の場合は、ステップＳ４１に戻る。
【００４９】
例えば、α＝３０、ｐ＝０とした場合の大分類処理を説明する。図７のステップＳ３０の処理により入力された文字画像の特徴データから６４ｂｉｔの入力照合データ、例えば”0001000001111110001000000011111001101001100110011011001100000110”が作られる。図１０は、この入力照合データのイメージをわかりやすくするため各要素に対して１になった部分を黒、０になった部分を白で表したものである。
【００５０】
図７のステップＳ３１において、例えば図４の「あ」との照合結果は”0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000”となり、一致する数が０（ｐ＝０）であり、候補対象になることが分かる。また図５の「い」との照合結果は”0001000000111000001000000011110000001000000010000000000000000110”となり、一致する数が０ではないので、候補対象にならないことがわかる。また図６の「会」との照合結果は”0000000000000000000000000000000000000000000000001000000100000000”となり、一致する数が０ではないので、候補対象にならないことがわかる。
【００５１】
このように大分類処理を行い、辞書の特徴データをうまく利用することでマッチする可能性がある文字は落とさずに候補を絞り高速化できる。
【００５２】
なお、本実施形態で用いた数値は特定の値ではなく、適宜設定すればよい。また図７のステップＳ３６やステップＳ３７で候補が多すぎる場合の処理を行っているが、逆に候補が少なすぎる場合のチェックを行い、αの値を増やすことで候補を増やすことも可能である。さらに入力された文字画像の特徴データの閾値αを変更させるだけでなく、辞書が有する特徴データに対しての閾値βを複数用意しておき、条件に合わせて照合するデータを変えることも可能である。また図７のステップＳ３６やステップＳ３７の処理を行わず、残った候補がいくつであってもかまわないように変更してもよい。
【００５３】
なお、上記のパターン照合装置１０には、上記の動作を実行するためのパターン照合プログラムが搭載されている。また、そのパターン照合プログラムはＲＯＭ、ＨＤＤ、ＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体に記録されて用いられる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明のパターン照合装置の主要な構成を示すブロック図である。
【図２】パターン照合法を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の辞書照合データ作成部の動作を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は、文字「あ」の辞書の特徴データを示したものであり、（ｂ）は、図４（ａ）をイメージで表したものである。
【図５】（ａ）は、文字「い」の辞書の特徴データを示したものであり、（ｂ）は、図５（ａ）をイメージで表したものである。
【図６】（ａ）は、文字「会」の辞書の特徴データを示したものであり、（ｂ）は、図６（ａ）をイメージで表したものである。
【図７】図２のステップＳ１２の大分類処理を説明するフローチャートである。
【図８】８ｂｉｔの値に対して１になっている数を返すテーブルの例である。
【図９】図７のステップＳ３０の入力照合データの作成処理を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の入力照合データの一例をイメージで表したものである。
【図１１】従来のパターン照合法を説明するフローチャートである。
【図１２】従来の切り出された文字画像の一例を示す図である。
【図１３】図１２の文字画像をメッシュ特徴で分割した図である。
【図１４】図１３の各メッシュにおける画素数を数値化して正規化した特徴データである。
【符号の説明】
【００５５】
１０    パターン照合装置
２１    辞書
【図１】
2007115112.tif 000005
【図２】
2007115112.tif 000006
【図３】
2007115112.tif 000007
【図４】
2007115112.tif 000008
【図５】
2007115112.tif 000009
【図６】
2007115112.tif 000010
【図７】
2007115112.tif 000011
【図８】
2007115112.tif 000012
【図９】
2007115112.tif 000013
【図１０】
2007115112.tif 000014
【図１１】
2007115112.tif 000015
【図１２】
2007115112.tif 000016
【図１３】
2007115112.tif 000017
【図１４】
2007115112.tif 000018