(57)【要約】【課題】予め定められた分類率を保持しつつ大分類の候補数を削減することにより後続の識別に要する計算量を低減し文字認識系全体の計算量を削減する文字認識方法及びその装置及びそのプログラムを格納した記憶媒体を提供する。【解決手段】  大分類で第１位候補の分類尺度の取り得る範囲を複数区間に分割して区間毎に第１のパラメータを格納したテーブルを予め作成しておき、入力文字パターンを大分類して第１位となった候補の分類尺度が属する前記区間に格納されている第１のパラメータと前記第１位候補の分類尺度とから正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定し、前記範囲内に含まれるカテゴリを認識対象の候補集合として後続の識別部に送出することにより文字認識系全体の計算量の削減を図る。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
大分類で第１位候補の分類尺度の取り得る範囲を複数区間に分割して区間毎に第１のパラメータを格納したテーブルを予め作成しておき、
前記入力文字パターンの特徴の全部または一部と前記標準辞書との特徴の全部または一部との間で分類尺度を計算することにより認識対象とする候補数を絞り込む大分類を行い、
前記入力文字パターンを大分類して第1位となった候補の分類尺度が属する前記区間に格納されている第１のパラメータを前記テーブルから読み出し、
前記第１位候補の分類尺度と前記読み出された第１のパラメータとから正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定し、
前記範囲内に含まれるカテゴリを認識対象とする候補集合として後続の識別部に送出し、
前記入力文字パターンの正解カテゴリが前記候補集合に含まれていないことが判明した場合には、前記大分類で第１位となった候補のとる分類尺度と正解カテゴリのとる分類尺度とから前記入力文字パターンのとるパラメータの値を計算し第２のパラメータとして大分類履歴管理テーブルに登録し、
これまでに入力された文字パターンを分類した結果として前記大分類履歴管理テーブルに蓄積されている正分類パターン数および誤分類パターン数から誤分類率を算出し、
該誤分類率が予め定められた閾値より大きい場合は、前記大分類履歴管理テーブルに登録されている一定個数の第２のパラメータに対応する入力文字パターンが正分類に転じれば誤分類率が前記閾値以下となるよう前記第１のパラメータの修正を行うとともに正分類に転じた入力文字パターンに対応する前記第２のパラメータを前記大分類履歴管理テーブルから削除すること、
を特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
前記第1のパラメータを格納したテーブルは大分類で第1位候補が指定するアドレスに前記第1のパラメータを格納したことを特徴とする請求項1記載の文字認識方法。
【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装置において、
大分類で第１位候補の分類尺度の取り得る範囲を複数区間に分割して区間毎に第1のパラメータを格納したテーブルを予め作成しておき、
前記入力文字パターンの特徴の全部または一部と前記標準辞書との特徴の全部または一部との間で分類尺度を計算することにより認識対象とする候補数を絞り込む大分類を行い、
前記入力文字パターンを大分類して第1位となった候補の分類尺度が属する前記区間に格納されている第1のパラメータを前記テーブルから読み出し、
前記第１位候補の分類尺度と前記読み出された第１のパラメータとから正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定し、
前記範囲内に含まれるカテゴリを認識対象とする候補集合として後続の識別部に送出する候補選択手段と、
前記入力文字パターンの正解カテゴリが前記候補集合に含まれていないことが判明した場合には、前記大分類で第１位となった候補のとる分類尺度と正解カテゴリのとる分類尺度とから前記入力文字パターンのとるパラメータの値を計算し第２のパラメータとして大分類履歴管理テーブルに登録し、
これまでに入力された文字パターンを分類した結果として前記大分類履歴管理テーブルに蓄積されている正分類パターン数および誤分類パターン数から誤分類率を算出し、
該誤分類率が予め定められた閾値より大きい場合は、前記大分類履歴管理テーブルに登録されている一定個数の第２のパラメータに対応する入力文字パターンが正分類に転じれば誤分類率が前記閾値以下となるよう前記第１のパラメータの修正を行うとともに正分類に転じた入力文字パターンに対応する前記第２のパラメータを前記大分類履歴管理テーブルから削除するパラメータ学習手段と、
を具備することを特徴とする文字認識方法。
【請求項４】
前記第1のパラメータを格納したテーブルは大分類で第1位候補が指定するアドレスに前記第1のパラメータを格納したことを特徴とする請求項３記載の文字認識装置。
【請求項５】
請求項１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、文字認識方法とその装置および文字認識プログラム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】
認識対象とする字種が数字、記号等のように数十のオーダである場合は入力文字パターンと全ての標準パターンとの間で照合の演算を施しても計算時間は比較的短い時間に留まるが、漢字の如く数千のオーダになると計算時間は単純に見積もっても数字、記号等の場合の１００倍以上になる。
【０００４】
そこで、計算時間を短縮すべく、まず、大分類を行って候補を比較的少数個に絞り、次に、絞られた候補に対して識別を行うという処理方法が採られている。大分類においては絞り込んだ候補の中に正解カテゴリが高確率で入っていることと、候補数を極力少なくすること、大分類自体の計算量を低減することが要求される。
【０００５】
大分類の方法としては、候補数が不定となる場合と固定となる場合に大別される。不定となる場合は、大分類用の特徴を用いて、該特徴に設定された所定の条件を満たすカテゴリを候補として選出する手法において見られる。その典型例として、複雑指数（非特許文献１参照）がある。複雑指数は特徴次元が1〜２次元と低く、高速な処理が可能という長所がある。しかし、複雑な字形の文字に対しては候補数が多くなるという性質があり、絞り込む候補数の点で問題がある。
【０００６】
前記問題点を解決する方法の一つとして候補数を固定にする方法がある。その典型例としては、大分類用の特徴を用いて全てのカテゴリについて入力文字パターンと該カテゴリの標準パターンとの間の距離を計算し、距離の昇順に予め定めた固定個数の候補を選出する方法（非特許文献２参照）がある。この方法は高次元の特徴の距離を用いているため、少数個の特徴の値が変動してもその他である多数個の特徴の値が安定であれば特徴全体の距離値は正常の変動範囲内に留まるので、分類精度が高いという長所がある。しかし、距離計算はベクトル演算であるため計算量が多く処理時間を要するという問題点がある。
【０００７】
大分類における距離計算の時間を削減する方法として、階層的大分類（非特許文献３参照）がある。この方法は、分類回路を複数個直列接続して階層構造を採るようにし、まず、最前段の階層では少数個の特徴を用いて粗く候補を絞り、次の階層では特徴数を増加して最前段よりは精細な分類を行い、以降、段数を経る度に特徴数を増加させながら候補を絞り込んで行き、最後段の階層において所望の候補数を得るものである。この方法により大分類の処理時間は短縮されたが、文字認識系全体の処理時間を短縮する課題は残されたままとなっている。
【０００８】
【非特許文献１】「パターン認識」電子情報通信学会、１９８８．
【非特許文献２】「三つの概形特徴を用いた手書き漢字の分類」、電子情報通信学会論文誌、（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ，ｎｏ．１２，ｐｐ．１０９６−１１０２，１９８０年１２月．
【非特許文献３】「拡張外郭方向寄与度特徴と輪郭特徴とを用いた手書き漢字／非漢字のハイブリッド認識」、電子情報通信学会論文誌，Ｄ−▲２▼，ｖｏｌ．Ｊ−８２−Ｄ−▲２▼，ｎｏ．１２，ｐｐ．２２７１−２２７９，１９９９年１２月．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、候補数が固定となる場合において予め定められた分類率を保持しつつ大分類の候補数を削減することにより後続の識別に要する計算量を低減し文字認識系全体の計算量を削減する文字認識方法とその装置及びそのプログラム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、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、
学習パターンを用いて大分類で第1位候補の分類尺度の取り得る範囲を求め複数区間に分割して区間毎に第１のパラメータを格納したテーブルを予め作成しておき、
前記入力文字パターンの特徴の全部または一部と前記標準辞書との特徴の全部または一部との間で分類尺度を計算することにより認識対象とする候補数を絞り込む大分類を行い、
前記入力文字パターンを大分類して第１位となった候補の分類尺度が属する前記区間に格納されている第１のパラメータを前記テーブルから読み出し、
前記第１位候補の分類尺度と前記読み出された第１のパラメータとから正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定し、
前記範囲内に含まれるカテゴリを認識対象とする候補集合として後続の識別部に送出し、
前記入力文字パターンの正解カテゴリが前記候補集合に含まれていないことが判明した場合には、前記大分類で第１位となった候補のとる分類尺度と正解カテゴリのとる分類尺度とから前記入力文字パターンのとるパラメータの値を計算し第２のパラメータとして大分類履歴管理テーブルに登録し、
これまでに入力された文字パターンを分類した結果として前記大分類履歴管理テーブルに蓄積されている正分類パターン数および誤分類パターン数から誤分類率を算出し、
該誤分類率が予め定められた閾値より大きい場合は、前記大分類履歴管理テーブルに登録されている一定個数の第２のパラメータに対応する入力文字パターンが正分類に転じれば誤分類率が前記閾値以下となるよう前記第１のパラメータの修正を行うとともに正分類に転じた入力文字パターンに対応する前記第２のパラメータを前記大分類履歴管理テーブルから削除すること、
を最も主要な特徴とする。
【００１１】
また、前記第1のパラメータを格納したテーブルは、
（１）上記の方式
（２）大分類で第1位候補が指定するアドレスに前記第1のパラメータを格納した方式
の少なくとも一つの場合を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は次のような効果を奏する。請求項１、請求項３に記載されている発明は、入力パターンと標準パターンとの間の近さの尺度を用いて識別を行う方法であって、大分類で得られた第１位の分類尺度が属する区間に格納されている前記第1のパラメータをテーブルから読み出し、前記第１位候補の分類尺度と前記第１のパラメータとから正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定し、前記範囲内に含まれるカテゴリを認識対象とする候補集合として後続の識別部に送出するようにしているので、大分類で得られた固定個数の候補からさらに候補数を削減させることができ、後続の識別部に掛かる計算時間を短縮できる長所がある。
【００１３】
また、前記入力文字パターンの正解カテゴリが前記候補集合に含まれておらず誤分類であったことが判明した場合には、前記大分類で第１位となった候補のとる分類尺度と正解カテゴリのとる分類尺度とから得た正解カテゴリが包含されると推定されるパラメータの値を第２のパラメータとして大分類履歴管理テーブルに登録しておき、同じく大分類履歴管理テーブルに蓄積されているこれまでに入力された文字パターンの正分類パターン数および誤分類パターン数から誤分類率を算出し、該誤分類率が予め定められた閾値より大きい場合は、前記大分類履歴テーブルに登録されている一定個数の第２のパラメータに対応する入力文字パターンが正分類に転じれば誤分類率が前記閾値以内となるよう前記第１のパラメータの修正を行うとともに正分類に転じた入力文字パターンに対応する前記第２のパラメータを前記大分類履歴テーブルから削除する学習機能を有しているので、誤分類率を常に一定値以下に保つことができる長所がある。
【００１４】
請求項２、請求項４に記載されている発明は、請求項１、請求項３に記載されている発明において、大分類で得られた第１位の分類尺度が属する区間を複数でなく1区間としたものであり、複数区間を用いる場合に比べ候補数の削減効果は小さいもののテーブルに使用するメモリ容量が小さくなるという長所がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
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。
【００１６】
図1は本発明の一実施例を示すパターン認識装置のブロック構成図であり、実線は各部間のデータの流れを示し、破線は制御部１１の制御信号の流れを示す。
【００１７】
同図のパターン認識装置は、文字パターン入力部１、前処理部２、特徴抽出部３、大分類部４、大分類辞書５、候補選択部６、パラメータ学習部７、識別部８、識別辞書９、認識結果メモリ部１０、制御部１１から成る。
【００１８】
文字パターン入力部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４は特徴抽出部２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候補選択部６に出力する。候補選択部６は前記入力文字パターンに依存して大分類部４から送出された候補からさらに候補を絞り込み該候補と該候補の尺度とを識別部８に送出する。識別部８は候補選択部６から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９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大分類結果とともに認識結果メモリ部１０に出力する。パラメータ学習部７は認識結果メモリ部１０から前記入力文字パターンの大分類結果を受け取り、予め設定された誤分類率を保持するようパラメータ学習部７の内部のパラメータを修正する。
【００１９】
次に、本発明の候補選択部６の動作を図２を用いて説明する。図２は本発明の一実施例を示す候補選択部６の機能ブロック図であって、パラメータ読出回路６１、スイッチ６２、分類尺度比テーブル６３、分類尺度差テーブル６４、選択範囲計算回路６５、候補選択回路６６から成る。
【００２０】
パラメータ読出回路６１は前記第1のパラメータとして分類尺度比を用いるか分類尺度差を用いるかをまず決める。分類尺度比を用いるときはスイッチ６２を分類尺度比テーブル６３の方に倒し、目的とする分類尺度比の値を分類尺度比テーブル６３から読み出す。
【００２１】
分類尺度比テーブル６３の形式を図３に示す。図３ではカテゴリＣｋ（ｋ＝１，２，．．．, Ｎ）が第1位候補として出現したとき、該候補の分類尺度がとる区間ｎの下限、上限がそれぞれｉｋｎ，ｓｋｎで、また、該区間における分類尺度比がｒｋｎで登録されている。大分類部４から候補が送出されてくると、パラメータ読出回路６１は第1位候補ＣｆとＣｆのとる分類尺度ｄｆを得て、分類尺度比テーブル６３の中でＣｆに対応するアドレスを参照し、ｉｆｍ≦ｄｆ＜ｓｆｍを満足する区間ｍを探索して検出し、該区間における分類尺度比ｒｆｍを得る。
【００２２】
選択範囲計算回路６５は第1位候補Ｃｆのとる分類尺度ｄｆと該分類尺度比ｒｆｍとから候補選択に用いる分類尺度ｄｓを式（１）の計算により求める。
ｄｓ＝ｄｆ・ｒｆｍ    （１）
該分類尺度比ｒｆｍは該分類尺度ｄｆが与えられたとき正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を大量のパターンを用いて分析することにより得たものであるため、該分類尺度ｄｓは正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定したものとなっている。候補選択回路６６は分類尺度がｄｓ以下となるカテゴリを候補とし、識別部８へ送出する。
【００２３】
分類尺度差を用いるときはスイッチ６２を分類尺度差テーブル６４の方に倒し、目的とする分類尺度比の値を分類尺度差テーブル６４から読み出す。
【００２４】
分類尺度差テーブル６４の形式を図４に示す。図４ではカテゴリＣｋ（ｋ＝１，２，．．．, Ｎ）が第1位候補として出現したとき、該候補の分類尺度がとる区間ｎの下限、上限がそれぞれｊｋｎ，ｔｋｎで、また、該区間における分類尺度差がΔｄｋｎで登録されている。大分類部４から候補が送出されてくると、パラメータ読出回路６１は第1位候補ＣｆとＣｆのとる分類尺度ｄｆを得て、分類尺度比テーブル６３の中でＣｆに対応するアドレスを参照し、ｊｆｍ≦ｄｆ＜ｔｆｍを満足する区間ｍを探索して検出し、該区間における分類尺度差Δｄｆｍを得る。
【００２５】
選択範囲計算回路６５は第1位候補Ｃｆのとる分類尺度ｄｆと該分類尺度差Δｄｆｍとから候補選択に用いる分類尺度ｄｓを式（２）の計算により求める。
ｄｓ＝ｄｆ＋Δｄｆｍ    （２）
該分類尺度差Δｄｆｍは該分類尺度ｄｆが与えられたとき正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を大量のパターンを用いて分析することにより得たものであるため、該分類尺度ｄｓは正解カテゴリが含まれる分類尺度の範囲を推定したものとなっている。候補選択回路６６は分類尺度がｄｓ以下となるカテゴリを候補とし、識別部８へ送出する。
【００２６】
次に、本発明のパラメータ学習部７の動作を図５を用いて説明する。図５は本発明の一実施例を示すパラメータ学習部７の機能ブロック図であって、誤分類率計算回路７１、大分類履歴管理テーブル７２、誤分類パラメータ選択回路７３、パラメータ修正回路７４から成る。
【００２７】
大分類履歴管理テーブル７２の形式を図６に示す。図３ではカテゴリＣｋ（ｋ＝１，２，．．．, Ｎ）が第1位候補として出現し、該候補の分類尺度がとる区間がｎであり、分類尺度比を用いた候補選択が行われているとき、現在使用されている分類尺度比がｒｋｎ、正分類パターン数がｃｋｎ、誤分類パターン数がｅｋｎ、これまでに誤分類となったときの分類尺度比が第２のパラメータとして値の大きさの昇順にｒｋｎ１,ｒｋｎ２,…で登録されている。
【００２８】
認識結果メモリ部１０から大分類結果が送出され、正分類であった場合はｃｋｎが１だけ増加した値に書き換えられる。誤分類であった場合はｅｋｎが１だけ増加した値に書き換えられるとともに、誤分類となったときの分類尺度比の欄に第1位候補の分類尺度ｄ１に対する正解カテゴリの分類尺度ｄｃの分類尺度比
ｒ＝ｄｃ／ｄ１    （３）
が第２のパラメータとして新規に登録される。
【００２９】
誤分類率計算回路７１は大分類履歴管理テーブル７２から正分類パターン数ｃｋｎ、誤分類パターン数ｅｋｎを読み出し、誤分類率
ε＝ｅｋｎ／（ｃｋｎ＋ｅｋｎ）×１００    （４）
を計算する。
【００３０】
誤分類パラメータ選択回路７３は誤分類率εが予め定められた閾値ε０を超えた場合は、分類尺度比ｒｋｎを修正することにより誤分類となっているｅｋｎ個のパターンの中からｈ個を正分類に転化させる。このときの誤分類率は
ε１＝（ｅｋｎ−ｈ）／（ｃｋｎ＋ｅｋｎ）×１００  ≦  ε０  （５）
となる。式（５）を満たすｈを求め、大分類履歴管理テーブル７２の｛ｒｋｎ１,ｒｋｎ２,…｝の中でｈ番目までの｛ｒｋｎ１,ｒｋｎ２,…,ｒｋｎｈ｝を削除する。これにより誤分類率を予め定められた閾値ε０以下に保持することができる。
【００３１】
パラメータ修正回路７４はこれまでに誤分類となったときの分類尺度比｛ｒｋｎ１,ｒｋｎ２,…｝の中から（ｈ＋１）番目のｒｋｎ（ｈ＋１）を新たな分類尺度比ｒｋｎとして大分類履歴管理テーブル７２の内容を書き換える。また、ｒｋｎ（ｈ＋１）を候補選択部６に送出し、分類尺度比テーブル６３における該当カテゴリの該当区間に格納されている分類尺度比の値を書き換える。
【００３２】
以上はパラメータ学習部７が分類尺度比を学習する場合について述べたが、分類尺度差を学習する場合についても同様の処理手順で行うことができる。
【００３３】
パラメータ学習部７で分類尺度比、あるいは、分類尺度差を学習した後に入力文字パターンが提示されたとすると、前処理部２、特徴抽出部３、大分類部４の処理を経て候補選択部６へ入る。候補選択部６ではパラメータ読出回路６１によりスイッチ６２で選択された分類尺度比テーブル６３、あるいは、分類尺度差テーブル６４から第1のパラメータを読み出すが、このときの第1のパラメータはパラメータ学習部７から送信され書き換えられた新しいパラメータを参照することになる。これにより、以前には誤分類になっていた入力文字パターンを正分類にすることができるようになる。
【００３４】
以上述べた図１の各処理の制御は制御部１１からの信号によって行われる。
【００３５】
本発明に係るパターン認識方法の一実施例である図１の動作を図７のフローチャートを用いて説明する。大分類部４は特徴抽出部２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５に蓄積されている標準パターンの特徴から分類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候補選択部６に出力する（ステップ２１）。候補選択部６では、パラメータ読出回路６１は第1位候補ＣｆとＣｆのとる分類尺度ｄｆを得て、分類尺度比テーブル６３の中でＣｆに対応するアドレスを参照しｉｆｍ≦ｄｆｍ＜ｓｆｍを満足する区間ｍを検出し、あるいは、分類尺度差テーブル６４の中でｊｆｍ≦Δｄｆｍ＜ｔｆｍを満足する区間ｍを検出し（ステップ２２）、該区間における分類尺度比ｒｆｍ、あるいは、分類尺度差Δｄｆｍを読み出す（ステップ２３）。選択範囲計算回路６５はｄｆとｒｆｍとから候補の選択範囲[0, ｄｆ・ｒｆｍ]、あるいは、ｄｆとΔｄｆｍとから候補の選択範囲[0, ｄｆ＋Δｄｆｍ]を計算により求める（ステップ２４）。候補選択回路６６は分類尺度が前記選択範囲内に存在するカテゴリを候補集合Ｓとして選出し（ステップ２５）、識別部８へ送出する（ステップ２６）。
【００３６】
本発明に係るパターン認識方法の一実施例である図５の動作を図８のフローチャートを用いて説明する。認識結果メモリ部１０から送出された大分類結果の候補列と候補選択後の候補集合とがパラメータ学習部７に到来すると（ステップ３１）、分類結果が正分類か誤分類かの判定が行われる（ステップ３２）。正分類であった場合はパラメータ学習の必要はないので終了する（ステップ３３）。誤分類であった場合は、第1位候補の分類尺度ｄ１と正解カテゴリの分類尺度ｄｃを用いて分類尺度比、あるいは、分類尺度差を計算する（ステップ３４）。前記第1位候補から大分類履歴管理テーブル７２でアクセスするアドレスを決め、前記分類尺度比、あるいは、分類尺度差から該当する区間の正分類パターン数ｃｋｎ、誤分類パターン数ｅｋｎを読み出し（ステップ３５）、誤分類率εを計算する（ステップ３６）。誤分類率εが予め定められた閾値ε０を超えているか否かを判定し（ステップ３７）、超えていない場合はパラメータ学習の必要はないので終了する（ステップ３８）。超えている場合は式（５）を満たすｈを計算で求め（ステップ３９）、大分類履歴管理テーブル７２の中でこれまでに誤分類となったときの分類尺度比、あるいは、分類尺度差のｈ番目までのｒｋｎを削除する（ステップ４０）。（ｈ＋１）番目のｒｋｎ（ｈ＋１）を新たな分類尺度比ｒｋｎとして、分類尺度比テーブル６３、あるいは、分類尺度差テーブル６４における該当カテゴリの該当区間の分類尺度比、あるいは、分類尺度差の値を書き換えるとともに大分類履歴管理テーブル７２の分類尺度比、あるいは、分類尺度差の値も書き換える。（ステップ４１）。
【００３７】
上述したように、本実施形態では大分類部４で得られた固定個数の候補を第1位候補により規定されるパラメータを用いて正解カテゴリの存在する分類尺度の範囲を推定し、該範囲内に存在するカテゴリを識別対象字種として識別部８へ送出するので、文字認識系全体の処理時間を短縮させることができる。
【００３８】
本実施形態は分類尺度比テーブル６３、および、分類尺度差テーブル６４が第1位候補のとる分類尺度において複数区間に分割されている例について説明したが、複数区間でなく1区間であってもよい。
【００３９】
また、本発明の図１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、パターン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パターン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。
【００４０】
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】
【００４１】
【図１】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２】図１に示す文字認識装置に使用されている候補選択部６のブロック図である。
【図３】図２の分類尺度比テーブル６３の一実施例を示す図である。
【図４】図２の分類尺度差テーブル６４の一実施例を示す図である。
【図５】図１に示す文字認識装置に使用されているパラメータ学習部７のブロック図である。
【図６】図５の大分類履歴管理テーブル７２の一実施例を示す図である。
【図７】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。
【図８】本発明におけるパラメータ学習部７の一実施例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４２】
１  文字パターン入力部
２  前処理部
３  特徴抽出部
４  大分類部
５  大分類辞書
６  候補選択部
７  パラメータ学習部
８  識別部
９  識別辞書
１０  認識結果メモリ部
１１  制御部
６１  パラメータ読出回路
６２  スイッチ
６３  分類尺度比テーブル
６４  分類尺度差テーブル
６５  選択範囲計算回路
６６  候補選択回路
７１  誤分類率計算回路
７２  大分類履歴管理テーブル
７３  誤分類パラメータ選択回路
７４  パラメータ修正回路
【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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