(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出手段と、
辞書中の文字の辞書文字特徴値を各カテゴリに対応させて格納する辞書データ格納手段と、
前記辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索手段と、
特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力手段と、
を有し、
前記最小距離検索手段は、
ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定部と、
中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出した所定数のカテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算部と、
前記距離計算部の計算結果に基づき最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する距離比較部と、
前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新する中心カテゴリ設定部と、
を有し、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリでないときには更新された中心カテゴリに基づいて前記入力文字特徴値間の距離を前記距離計算部に再計算させ、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリのときにその中心カテゴリを最小距離カテゴリとすることを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記最小距離検索手段は、辞書中の各カテゴリの辞書文字特徴値に基づいて各カテゴリに対して距離の近い順にｓ（ｓは自然数）個のカテゴリを並べたカテゴリ関係データを格納するカテゴリ関係データ格納部を有し、
前記距離計算部は、前記カテゴリ関係データに基づいて計算対象とするカテゴリを特定することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記距離計算部は、前記カテゴリ関係データに並べられた中心カテゴリに対するｓ個のカテゴリのうち最近接のｍ（ｍは自然数、ｍ≦ｓ）個を計算対象に絞り込み、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリのときｍ＝ｓのときを除いてｓ個のカテゴリを計算対象として再計算を行い、
前記距離計算部の再計算の結果、最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとすることを特徴とする請求項２記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記最小距離検索手段は、前記辞書データ格納手段に格納された全カテゴリの辞書文字特徴値に基づいて前記辞書文字特徴値間距離を計算し、前記カテゴリ関係データを作成するカテゴリ関係データ作成部を有することを特徴とする請求項２記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記距離計算部は、前記カテゴリ関係データに並べられた中心カテゴリに対するｓ個のカテゴリのうち最近接のカテゴリから距離計算を順次行うようにしたことを特徴とする請求項２記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記中心カテゴリ初期設定部は、複数の中心カテゴリを初期設定し、
前記最小距離検索手段は、初期設定された中心カテゴリに基づき最小距離カテゴリを複数特定することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記最小距離検索手段を複数有することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記最小距離検索手段は、収束した中心カテゴリから最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離ｒと、その収束した中心カテゴリと前記入力文字特徴値との距離Ｒとから、収束した中心カテゴリが有効であるかの判定を行う収束カテゴリ判定部を有することを特徴とする請求項３記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記収束カテゴリ判定部は、前記距離ｒと前記距離Ｒとが、Ｒ≦ｒ／２の関係であるかの判定を行い、その判定結果がＲ≦ｒ／２の関係にない場合、前記中心カテゴリ初期設定部に別の中心カテゴリを初期設定させることを特徴とする請求項８記載の文字認識装置。
【請求項１０】
前記最小距離検索手段は、前記辞書データ格納手段に格納された全カテゴリの辞書文字特徴値と前記カテゴリ関係データとに基づいて中心カテゴリから最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離を算出し、その算出距離を各中心カテゴリにおける有効半径とした有効半径データを格納する有効半径データ格納部を有することを特徴とする請求項９記載の文字認識装置。
【請求項１１】
前記最小距離検索手段は、前記有効半径データを作成する有効半径データ作成部を有することを特徴とする請求項１０記載の文字認識装置。
【請求項１２】
入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出ステップと、
辞書中の文字の辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索ステップと、
特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力ステップと、
を含み、
前記最小距離検索ステップは、
ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定ステップと、
中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出した所定数のカテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算ステップと、
前記距離計算ステップの計算結果に基づき最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する距離比較ステップと、
前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新し前記距離計算ステップから繰り返し再実行させる中心カテゴリ更新ステップと、
前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリのときにその中心カテゴリを最小距離カテゴリとする最小距離特定ステップと、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項１３】
入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出ステップと、
辞書中の文字の辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索ステップと、
特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力ステップと、
を含み、
前記最小距離検索ステップは、
ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定ステップと、
中心カテゴリに所定数の最近接のカテゴリの中から計算対象となっていないカテゴリを中心カテゴリに近い順に選出する近接カテゴリ選出ステップと、
中心カテゴリ及び近接カテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算ステップと、
前記距離計算ステップにより計算された結果、近接カテゴリの距離が小さい場合にはその近接カテゴリを中心カテゴリとして更新し前記近接カテゴリ選出ステップから繰り返し再実行させる中心カテゴリ更新ステップと、
前記距離計算ステップにより計算された結果、中心カテゴリの距離が小さい場合には所定数の最近接のカテゴリ全てに対して前記距離計算ステップを行うまで前記近接カテゴリ選出ステップから繰り返し再実行させるステップと、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項１４】
前記最小距離検索ステップを複数有し、
前記各最小距離検索ステップが特定した複数の最小距離カテゴリの中から最小値となるものを最小距離カテゴリとして特定する判定ステップを含むことを特徴とする請求項１２記載の文字認識方法。
【請求項１５】
入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出ステップと、
辞書中の文字の辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索ステップと、
特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力ステップと、
を含み、
前記最小距離検索ステップは、
ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定ステップと、
中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出したｍ（ｍは自然数）個のカテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算ステップと、
前記距離計算ステップの計算結果に基づき最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する距離比較ステップと、
前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新し前記距離計算ステップから繰り返し再実行させる中心カテゴリ更新ステップと、
前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリのときにその中心カテゴリからｍ番目のカテゴリまでの距離ｒと、その中心カテゴリと前記入力文字特徴値との距離ＲとがＲ≦ｒ／２の関係であるかを判定する収束カテゴリ判定ステップと、
前記収束カテゴリ判定ステップの判定結果がＲ≦ｒ／２の関係にない場合、前記中心カテゴリ初期設定ステップから再実行させ、その判定結果がＲ≦ｒ／２の関係にあるときその中心カテゴリを最小距離カテゴリとする最小距離特定ステップと、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字パターンを認識して、その結果を文字コードとして出力する文字認識装置及びその方法、特に文字認識処理の高速化に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図２１は、従来の文字認識装置のブロック構成図である。従来の文字認識装置は、辞書データ読込み部１、辞書データ格納部２、文字パターン入力部３、文字特徴抽出部４、距離計算部５、最小値検索部６、認識結果出力部７及び全体の制御を行う制御部８で構成されている。
【０００３】
次に、従来の文字認識装置における文字認識処理を図２２に示したフローチャートに基づいて説明する。
【０００４】
まず、辞書データ読込み部１は、外部記憶装置（図示せず）などに格納されている辞書データを読み込み、辞書データ格納部２に格納する（ステップ１０１）。図２３は、この処理により格納された辞書データ格納部２内の辞書データの例を示した図である。辞書データ格納部２は、各カテゴリ（文字コード）に対応して、例えばｎ次元の辞書データを持っている。次に、文字パターン入力部３は、文字パターンを２値イメージまたは多値イメージのデジタルデータの形でスキャナなどの外部入力装置（図示せず）から取得する（ステップ１０２）。次に、文字特徴抽出部４では、入力された文字パターンから文字特徴を抽出する（ステップ１０３）。抽出された文字特徴は、
V=(v1,v2,v3,...,vj,...,vn)
のようにベクトル表現することができ、これを入力文字特徴ベクトルと呼ぶことにする。
【０００５】
抽出された文字特徴は，辞書の各カテゴリの辞書データと距離計算される。まず、辞書内のカテゴリ番号を初期設定（ｉ＝１）とする（ステップ１０４）。次に、カテゴリｉに対する辞書データを辞書データ格納部２より取得する（ステップ１０５）。ところで、カテゴリｉに対応する辞書データもベクトル表現することができ、
Ci=(ci1,ci2,ci3,...,cij,...,cin)
と表すことができる。次に、カテゴリｉと入力文字特徴ベクトルとの距離Ｄｉを計算する（ステップ１０６）。距離Ｄｉは、例えばシティブロック（CITYBLOCK）距離をとると以下のように計算できる。
【０００６】
Di=Σdij
ただし、Σはすべてのjについてとる。ここで、式中のｄｉｊは、各次元ｊ（ｊj＝１，２，３，．．．，ｎ）についての入力特徴とカテゴリｉとの差の絶対値で、
dij=|cij-vj|
と表される。
【０００７】
次に、すべての辞書内カテゴリに対して距離計算を終了したかをチェックし（ステップ１０７）、終了していない場合にはカテゴリ番号を1つ増やして（ステップ１０８）、前述したステップ５以降の処理を繰り返し行う。
【０００８】
すべての辞書内カテゴリに対して距離計算が終了している場合には、最も小さい距離を与えるカテゴリｒとそのカテゴリが与える最小距離を検索する（ステップ１０９）。すなわち、
Dr = min(Di)    (for All i)
により算出する。なお、ｍｉｎは、全カテゴリｉにおける距離Ｄｉの中から最小値を得るための関数を意味する。
【０００９】
このようにして選ばれたカテゴリｒ（またはそれに対応する文字コード）を認識結果として、認識結果出力部７から出力する（ステップ１１０）。
【００１０】
抽出される特徴としては、たとえば、文字の黒点濃度を記述する濃度特徴、文字の輪郭の方向性を記述する輪郭方向特徴、文字の外接矩形からの輪郭線までの距離を記述する周辺分布特徴などが用いられる。なお、この文字認識方法は、橋本新一郎著、電気通信協会発行の「文字認識概論」に説明されている。
【００１１】
ところで、前述した方法では、辞書内に存在するすべてのカテゴリについて距離計算を行い、得られたすべてのカテゴリに対応する距離について最小値を検索しなければならないので処理時間がかかり、特にカテゴリ数が増えると距離計算に多大の時間を費やし認識処理全体の処理速度が遅くなるという欠点があった。
【００１２】
これを回避するために、例えば、特開平７−１４０１１号公報ではいくつかのカテゴリをグループ化させ、そのグループの代表特徴データを大分類辞書として作成しておき、認識の際には、その大分類辞書を用いて、グループの選抜を行うという大分類方式をとることが開示されている。グループの選抜を行った後は、そのグループに所属するカテゴリについてのみ距離計算をすればよい。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、カテゴリをグループ化させるような方式では、大分類辞書を作成する手間がかかり、かつ認識を行う際にも大分類辞書を格納する手段が必要であるという問題点があった。また、グループ化する際に、不適切なグループ化を行うと、代表特徴データが十分にグループの特徴を表現しておらず、大分類においてすでに、正解文字が含まれないという大分類エラーが起こる場合があるという問題点があった。
【００１４】
本発明は以上のような問題を解決するためになされたものであり、その目的は大分類辞書を用いずにかつ全カテゴリを計算対象とせずに高速に文字認識処理をする文字認識装置及び文字認識方法を提供するものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
以上のような目的を達成するために、第１の発明に係る文字認識装置は、入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出手段と、辞書中の文字の辞書文字特徴値を各カテゴリに対応させて格納する辞書データ格納手段と、前記辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索手段と、特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力手段とを有し、前記最小距離検索手段は、ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定部と、中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出した所定数のカテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算部と、前記距離計算部の計算結果に基づき最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する距離比較部と、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新する中心カテゴリ設定部とを有し、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリでないときには更新された中心カテゴリに基づいて前記入力文字特徴値間の距離を前記距離計算部に再計算させ、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリのときにその中心カテゴリを最小距離カテゴリとするものである。
【００１６】
第２の発明に係る文字認識装置は、第１の発明において、前記最小距離検索手段は、辞書中の各カテゴリの辞書文字特徴値に基づいて各カテゴリに対して距離の近い順にｓ（ｓは自然数）個のカテゴリを並べたカテゴリ関係データを格納するカテゴリ関係データ格納部を有し、前記距離計算部は、前記カテゴリ関係データに基づいて計算対象とするカテゴリを特定するものである。
【００１７】
第３の発明に係る文字認識装置は、第２の発明において、前記距離計算部は、前記カテゴリ関係データに並べられた中心カテゴリに対するｓ個のカテゴリのうち最近接のｍ（ｍは自然数、ｍ≦ｓ）個を計算対象に絞り込み、前記距離比較部が選出したカテゴリが中心カテゴリのときｍ＝ｓのときを除いてｓ個のカテゴリを計算対象として再計算を行い、前記距離計算部の再計算の結果、最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとするものである。
【００１８】
第４の発明に係る文字認識装置は、第２の発明において、前記最小距離検索手段は、前記辞書データ格納手段に格納された全カテゴリの辞書文字特徴値に基づいて前記辞書文字特徴値間距離を計算し、前記カテゴリ関係データを作成するカテゴリ関係データ作成部を有するものである。
【００１９】
第５の発明に係る文字認識装置は、第２の発明において、前記距離計算部は、前記カテゴリ関係データに並べられた中心カテゴリに対するｓ個のカテゴリのうち最近接のカテゴリから距離計算を順次行うようにしたものである。
【００２０】
第６の発明に係る文字認識装置は、第１の発明において、前記中心カテゴリ初期設定部は、複数の中心カテゴリを初期設定し、前記最小距離検索手段は、初期設定された中心カテゴリに基づき最小距離カテゴリを複数特定するものである。
【００２１】
第７の発明に係る文字認識装置は、第１の発明において、前記最小距離検索手段を複数有するものである。
【００２２】
第８の発明に係る文字認識装置は、第３の発明において、前記最小距離検索手段は、収束した中心カテゴリから最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離ｒと、その収束した中心カテゴリと前記入力文字特徴値との距離Ｒとから、収束した中心カテゴリが有効であるかの判定を行う収束カテゴリ判定部を有するものである。
【００２３】
第９の発明に係る文字認識装置は、第８の発明において、前記収束カテゴリ判定部は、前記距離ｒと前記距離Ｒとが、Ｒ≦ｒ／２の関係であるかの判定を行い、その判定結果がＲ≦ｒ／２の関係にない場合、前記中心カテゴリ初期設定部に別の中心カテゴリを初期設定させるものである。
【００２４】
第１０の発明に係る文字認識装置は、第９の発明において、前記最小距離検索手段は、前記辞書データ格納手段に格納された全カテゴリの辞書文字特徴値と前記カテゴリ関係データとに基づいて中心カテゴリから最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離を算出し、その算出距離を各中心カテゴリにおける有効半径とした有効半径データを格納する有効半径データ格納部を有するものである。
【００２５】
第１１の発明に係る文字認識装置は、第１０の発明において、前記最小距離検索手段は、前記有効半径データを作成する有効半径データ作成部を有するものである。
【００２６】
第１２の発明に係る文字認識方法は、入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出ステップと、辞書中の文字の辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索ステップと、特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力ステップとを含み、前記最小距離検索ステップは、ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定ステップと、中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出した所定数のカテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算ステップと、前記距離計算ステップの計算結果に基づき最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する距離比較ステップと、前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新し前記距離計算ステップから繰り返し再実行させる中心カテゴリ更新ステップと、前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリのときにその中心カテゴリを最小距離カテゴリとする最小距離特定ステップとを含むものである。
【００２７】
第１３の発明に係る文字認識方法は、入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出ステップと、辞書中の文字の辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索ステップと、特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力ステップとを含み、前記最小距離検索ステップは、ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定ステップと、中心カテゴリに所定数の最近接のカテゴリの中から計算対象となっていないカテゴリを中心カテゴリに近い順に選出する近接カテゴリ選出ステップと、中心カテゴリ及び近接カテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算ステップと、前記距離計算ステップにより計算された結果、近接カテゴリの距離が小さい場合にはその近接カテゴリを中心カテゴリとして更新し前記近接カテゴリ選出ステップから繰り返し再実行させる中心カテゴリ更新ステップと、前記距離計算ステップにより計算された結果、中心カテゴリの距離が小さい場合には所定数の最近接のカテゴリ全てに対して前記距離計算ステップを行うまで前記近接カテゴリ選出ステップから繰り返し再実行させるステップとを含むものである。
【００２８】
第１４の発明に係る文字認識方法は、第１２の発明において、前記最小距離検索ステップを複数有し、前記各最小距離検索ステップが特定した複数の最小距離カテゴリの中から最小値となるものを最小距離カテゴリとして特定する判定ステップを含むものである。
【００２９】
第１５の発明に係る文字認識方法は、入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する特徴抽出ステップと、辞書中の文字の辞書文字特徴値及び前記入力文字特徴値をカテゴリの特徴空間上に分布させたときの前記辞書文字特徴値と前記入力文字特徴値との距離を求めることにより最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを最小距離カテゴリとして特定する最小距離検索ステップと、特定された最小距離カテゴリを文字認識結果として出力する認識結果出力ステップとを含み、前記最小距離検索ステップは、ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定ステップと、中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出したｍ（ｍは自然数）個のカテゴリと前記入力文字特徴値間の距離を計算する距離計算ステップと、前記距離計算ステップの計算結果に基づき最小距離となる前記辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する距離比較ステップと、前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新し前記距離計算ステップから繰り返し再実行させる中心カテゴリ更新ステップと、前記距離比較ステップで選出したカテゴリが中心カテゴリのときにその中心カテゴリからｍ番目のカテゴリまでの距離ｒと、その中心カテゴリと前記入力文字特徴値との距離ＲとがＲ≦ｒ／２の関係であるかを判定する収束カテゴリ判定ステップと、前記収束カテゴリ判定ステップの判定結果がＲ≦ｒ／２の関係にない場合、前記中心カテゴリ初期設定ステップから再実行させ、その判定結果がＲ≦ｒ／２の関係にあるときその中心カテゴリを最小距離カテゴリとする最小距離特定ステップとを含むものである。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００３１】
実施の形態１．
図１は、本発明に係る文字認識装置の実施の形態１を示したブロック構成図である。本実施の形態における文字認識装置は、辞書データ読込み部１、辞書データ格納部２、文字パターン入力部３、文字特徴抽出部４、最小値検索部１１、認識結果出力部７及び制御部８で構成されている。
【００３２】
辞書データ読込み部１は、外部記憶装置（図示せず）などに格納されている辞書データを読み込むための辞書データ読込み手段である。辞書データ格納部２は、辞書中の文字の辞書文字特徴値を各カテゴリに対応させて格納する辞書データ格納手段であり、本実施の形態では辞書データ読込み部１が読み込んだ辞書データを格納する。文字パターン入力部３は、スキャナなどの外部入力装置（図示せず）などを通じて入力された文字パターンを入力するための文字パターン入力手段である。文字特徴抽出部４は、特徴抽出手段として設けられ、文字パターン入力部３により入力された文字パターンから入力文字特徴値を算出する。本実施の形態における文字特徴抽出部４は、文字特徴を表す値としてベクトル表現された入力文字特徴ベクトルを算出する。認識結果出力部７は、認識結果出力手段として設けられ、後述する最小距離検索部１１が特定したカテゴリを文字認識結果として出力する。制御部８は、装置全体の制御を行う制御手段である。
【００３３】
そして、本実施の形態の特徴的な構成要素である最小距離検索部１１は、ベクトル表現された辞書文字特徴値及び入力文字特徴ベクトルをカテゴリの特徴空間上に分布させたときの各カテゴリの辞書文字特徴値（以下、単に「カテゴリ」ともいう）と入力文字特徴ベクトルとの距離を求めることにより最小距離となる辞書文字特徴値に対応したカテゴリを特定する最小距離検索手段である。本実施の形態では、辞書文字特徴値及び入力文字特徴値をベクトル値で表現しているため容易に座標上に表すことができる。
【００３４】
本実施の形態における最小距離検索部１１は、カテゴリ関係データ作成部１２、カテゴリ関係データ格納部１３、中心カテゴリ設定更新部１４、距離計算部１５及び距離比較部１６で構成されている。カテゴリ関係データ作成部１２は、辞書データ格納部２に格納された全カテゴリの辞書文字特徴値に基づいて辞書文字特徴値間距離を計算し、カテゴリ関係データを作成する。カテゴリ作成データの詳細については後述する。カテゴリ関係データ格納部１３は、辞書中の各カテゴリの辞書文字特徴値に基づいて各カテゴリに対して距離の近い順にｓ（ｓは自然数）個のカテゴリを並べたカテゴリ関係データを格納するが、本実施の形態においては、カテゴリ関係データ作成部１２によって作成されたものを格納する。中心カテゴリ設定更新部１４は、ある任意の特徴値を持つカテゴリを中心カテゴリとして初期設定する中心カテゴリ初期設定部として、また、距離比較部１６が選出したカテゴリが中心カテゴリでないときにはその抽出したカテゴリを中心カテゴリとして更新する中心カテゴリ設定部として動作する。距離計算部１５は、中心カテゴリ及びその中心カテゴリに近い順に抽出した所定数のカテゴリと入力文字特徴ベクトル間の距離を計算する。本実施の形態では、カテゴリ関係データを利用して中心カテゴリに近い順に抽出した所定数のカテゴリを特定する。距離比較部１６は、距離計算部１５の計算結果に基づき最小距離となる辞書文字特徴値に対応したカテゴリを選出する。なお、従来例と同じ符号を付けた辞書データ読込み部１、辞書データ格納部２、文字パターン入力部３、文字特徴抽出部４、認識結果出力部７及び制御部８は、従来と同じ構成要素としてもよい。
【００３５】
本実施の形態において特徴的なことは、全カテゴリに対してではなく中心カテゴリを中心にした特定範囲内のカテゴリに対してのみ距離計算を行うようにしたことである。これにより、全カテゴリに対して距離計算を行わなくてすむので、高速にかつ高精度に文字認識処理を行うことができる。
【００３６】
次に、本実施の形態における基本的な動作について図２に示したフローチャートを用いて説明する。なお、図２において、ステップ１０１，１０２，１０３，１１０は、従来例と同じ処理でよいため同じ符号とした。
【００３７】
辞書データ読込み部１は、外部記憶装置（図示せず）などに格納されている辞書データを読み込み、辞書データ格納部２に格納する（ステップ１０１）。ここで読み込む辞書データは、従来例の図２３で示したのと同じでよい。なお、辞書データを辞書データ読込み部１により読み込まずに予め辞書データ格納部２に格納するようにしてもよい。この場合、辞書データ読込み部１は、不要となる。次に、文字パターン入力部３は、文字パターンを２値イメージまたは多値イメージのデジタルデータの形でスキャナなどの外部入力装置（図示せず）から取得する（ステップ１０２）。一方、文字特徴抽出部４では、入力された文字パターンから文字特徴を抽出する（ステップ１０３）。抽出された文字特徴は、
V=(v1,v2,v3,...,vj,...,vn)
のようにベクトル表現された入力文字特徴ベクトルＶで表すことができる。
【００３８】
最小距離検索部１１は、辞書内の一部のカテゴリについて、距離計算を行い、入力文字特徴ベクトルに対して最小距離となる辞書文字特徴値に対応したカテゴリｒ（以下、「最小距離カテゴリ」と呼ぶ）を求める（ステップ２００）。認識結果出力部７は、最小距離検索部１１により求められた最小距離カテゴリｒ（またはそれに対応する文字コード）を認識結果として出力する（ステップ１１０）。
【００３９】
以上が本実施の形態における基本的な動作であるが、次に、本実施の形態の特徴である最小距離検索部１１の動作の詳細について図３に示したフローチャートに基づいて説明する。
【００４０】
まず、カテゴリ関係データ作成部１２は、辞書データ格納部２に格納された辞書データに基づきカテゴリ関係データを作成し、カテゴリ関係データ格納部１３に格納する（ステップ２０１）。カテゴリ関係データの具体的な例を図４に、模式的な説明図を図５に示す。
【００４１】
カテゴリ関係データは、ある任意のカテゴリのベクトル値を中心に据えたとき、距離の近い順に所定数ｓ（ｓは自然数）個のカテゴリ番号を並べたものである。この中心に据えたカテゴリが中心カテゴリである。図４には、カテゴリ関係データを表形式で示したが、左欄に１つ含まれているカテゴリが中心カテゴリである。例えば、第０カテゴリを中心カテゴリにした場合、距離が最も小さい（近い）のは第３カテゴリであり、それから順に、第８１カテゴリ、第２カテゴリ、第４６カテゴリ、．．．と並べられている。このように、近い順からｓ個並べたカテゴリ番号列がカテゴリ関係データである。換言すると、図５に示したように、中心カテゴリと最近接ｓ個目のカテゴリとを結ぶ直線を半径とした円の中にｓ個のカテゴリ（中心カテゴリを除く）が含まれるようになる。カテゴリ関係データ作成部１２は、これを全カテゴリに対して算出し作成する。なお、辞書データ格納部２に格納されている辞書データが固定的である場合は、カテゴリ関係データ格納部１３に格納されるカテゴリ関係データも固定的に持つことができるので、この場合、カテゴリ関係データ作成部１２は不要となるが、文字認識処理中にカテゴリ関係データを作成させることによって最新の辞書データに対応することができる。
【００４２】
次に、中心カテゴリ設定更新部１４は、中心カテゴリを初期設定する（ステップ２０２）。中心カテゴリの初期値は、特に制限はないが、各カテゴリはベクトル表現で表されているので、例えば、座標原点に最も近いものを選ぶことにより設定する。本実施の形態では、説明上の簡略のため、第０カテゴリを初期設定された中心カテゴリとする。
【００４３】
次に、距離計算部１５は、カテゴリ関係データから、中心カテゴリの最近接ｍ（ｍ≦ｓ）個のカテゴリに絞り込み、中心カテゴリ及びｍ個のカテゴリについて、入力文字特徴ベクトルとの距離を計算する（ステップ２０３）。なお、ｍ及びｓは、固定的に内部に持たせたり、図示しない入力設定手段から設定できるようにしてもよい。また、距離計算方法は、従来から存在する方法、例えば前述した文字認識方法を用いることができる。
【００４４】
距離比較部１６は、距離計算した（ｍ＋１）個のカテゴリのうち、最も小さい距離となるカテゴリを選出する（ステップ２０４）。この最小距離となるカテゴリは、（ｍ＋１）個のカテゴリの中で最も入力文字特徴ベクトルに近いカテゴリとなる。この最小距離となるカテゴリが計算対象となった（ｍ＋１）個のカテゴリの中での最小距離カテゴリとなる。ここで、距離比較部１６は、最小距離カテゴリが中心カテゴリかどうかを判定する（ステップ２０５）。中心カテゴリではない場合、最小距離カテゴリを新たな中心カテゴリとして更新し（ステップ２０６）、再びステップ２０３の処理に戻る。図６によると、初期設定された中心カテゴリが第０カテゴリのとき、距離計算した（ｍ＋１）個のカテゴリのうち第９２カテゴリが最小距離カテゴリとなるので、第９２カテゴリを中心カテゴリとして、ステップ２０３の処理に戻ることになる。カテゴリ関係データ上では、次の中心カテゴリを図７に示したように変更する。図８は、ステップ２０３〜２０６の処理を繰り返し行うことにより中心カテゴリが入力文字特徴ベクトルに近づいていく様子を表した遷移図である。このように、中心カテゴリを置換し距離の再計算を行うことで、中心カテゴリを入力文字特徴ベクトルに漸近的に接近させることができる。
【００４５】
そして、距離比較部１６により最小距離カテゴリが中心カテゴリであると判定された場合（ステップ２０５）、収束したとみなすことができる。収束した場合、中心カテゴリは、十分に入力文字特徴ベクトルに接近していると考えられる。そこで、距離計算部１５は、今度はカテゴリ関係データに格納されている収束した中心カテゴリの最近接ｓ個全てのカテゴリに対して入力文字特徴ベクトルとの距離を計算する（ステップ２０７）。最近接ｓ個の範囲で距離計算をすれば、全カテゴリについて距離計算したと同じく、最も入力文字特徴ベクトルに近いカテゴリを求めることができる。そして、距離比較部１６は、距離計算したカテゴリの中から最小距離カテゴリｒを選出する（ステップ２０８）。なお、ｍ＝ｓとした場合には、ステップ２０４において最小距離カテゴリは選出済みなのでステップ２０７，２０８は不要となる。そして、距離比較部１６は、選出した最小距離カテゴリｒを認識結果出力部７に出力する（ステップ２０９）。
【００４６】
以上のように、本実施の形態によれば、中心カテゴリが漸近的に接近し、かつ中心カテゴリに近接するｓ個のカテゴリについてしか距離計算を行わないので、辞書内のすべてのカテゴリについての距離計算をする必要がなく、処理時間を短縮することができる。
【００４７】
実施の形態２．
次に、本発明に係る文字認識装置の実施の形態２について説明する。本実施の形態では、実施の形態１に対して更に高速に中心カテゴリを遷移させ収束させることを特徴としている。本実施の形態における構成及び基本的な動作は、上記実施の形態１と同じであり、最小距離検索部１１の詳細な処理が異なる。この本実施の形態における最小距離検索部１１の動作について図９に示したフローチャートを用いて説明する。但し、ステップ２０１におけるカテゴリ関係データの作成、格納並びにステップ２０２における中心カテゴリの初期設定は、実施の形態１と同じなので説明を省略する。
【００４８】
中心カテゴリの初期設定が済むと、距離計算部１５は、中心カテゴリのみと入力文字特徴ベクトルとの距離を計算する（ステップ２１１）。次に、距離計算部１５は、近接カテゴリ番号ｉを１に設定した後（ステップ２１２）、カテゴリ関係データから中心カテゴリにおける第ｉ番目の近接カテゴリを抽出し、その抽出したカテゴリと入力文字特徴ベクトルとの距離を計算する（ステップ２１３）。例えば、第０カテゴリを中心カテゴリにした場合、近接カテゴリ番号ｉ＝１の近接カテゴリは、第３カテゴリとなる。なお、近接カテゴリ番号ｉ＝２の近接カテゴリは、第８１カテゴリとなる。ここで、距離比較部１６は、２つの算出した距離を比較し、どちらが小さいかを判定する（ステップ２１４）。中心カテゴリが大きい場合、近接カテゴリを新たな中心カテゴリとして更新し（ステップ２０６）、再びステップ２１１の処理に戻る。中心カテゴリが小さい場合、次にその中心カテゴリにおける最近接ｓ個全てに対する距離計算が終了したかどうかすなわちｉ≦ｓかどうかを判定する（ステップ２１５）。最近接ｓ個全てに対して終了していないのであれば、ｉを増分し次の近接カテゴリ番号に設定し直し（ステップ２１６）、再びステップ２１３の処理を行う。最近接ｓ個全てに対して終了したのであれば、その中心カテゴリより入力文字特徴ベクトルに近い近接カテゴリは、最近接ｓ個の中には存在しないことになるので、その中心カテゴリを最小距離カテゴリとして認識結果出力部７に出力する（ステップ２０９）。
【００４９】
以上の処理で中心カテゴリが遷移する様子を図１０を用いて説明する。
【００５０】
実施の形態１では、中心カテゴリの最近接ｍ個全てについて距離計算を行ってその中から最小距離を求めるようにしたのに対して、本実施の形態では、最近接のカテゴリから距離計算を順次行っている途中に中心カテゴリより少しでも入力文字特徴ベクトルに近いカテゴリがあれば、そのカテゴリを中心カテゴリとして遷移させていくようにしたので、遷移は高速であり実施の形態１より速やかに収束させることができる。
【００５１】
また、本実施の形態においても実施の形態１と同様に全カテゴリについて距離計算を行わなくても全カテゴリについて距離計算をしたのと同様に入力文字特徴ベクトルに最も近いカテゴリを求めることができる。
【００５２】
実施の形態３．
図１１は、本発明に係る文字認識装置の実施の形態３を示したブロック構成図である。本実施の形態における文字認識装置は、同一の構成要素からなるそれぞれ別個に設けた最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３を有している。また、判定部１７は、最小距離検索部１１が特定した複数の最小距離カテゴリの中から最小値となるものを最小距離カテゴリとして特定する判定手段であるが、本実施の形態における判定部１７は、複数設けられた各最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３が特定した各最小距離カテゴリの中から最小値となるものを最小距離カテゴリとして特定する。これ以外の構成は、実施の形態１と同様なので説明を省略する。各最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３は、図１に示したようにそれぞれ中心カテゴリの初期設定を行う中心カテゴリ設定更新部１４を有しているが、各中心カテゴリ設定更新部１４が初期設定する中心カテゴリは、互いに異なっている。
【００５３】
次に、本実施の形態における基本的な動作について図１２に示したフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
辞書データ読込み部１が辞書データを読み込み、辞書データ格納部２に格納する処理（ステップ１０１）、文字パターン入力部３が文字パターンを取得する処理（ステップ１０２）及び文字特徴抽出部４が入力文字パターンの文字特徴を抽出する処理（ステップ１０３）については、実施の形態１と同様なので詳細な説明を省略する。
【００５５】
次に、ステップ２１０において、最小距離検索部１１−１は、辞書カテゴリ内の一部のカテゴリについて距離計算を行い、入力文字特徴ベクトルに対して最小距離カテゴリｒ１を求める。この最小距離カテゴリｒ１を求める処理は、実施の形態１又は実施の形態２と同じでよいため説明しない。同様にして、最小距離検索部１１−２，１１−３においても最小距離カテゴリｒ２，ｒ３をそれぞれ求める。
【００５６】
ここで、判定部１７は、各最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３が求めた各最小距離カテゴリｒ１，ｒ２，ｒ３の中から最小値のものを選出しこれを最小距離カテゴリｒとする（ステップ１１１）。
【００５７】
認識結果出力部７は、判定部１７が求めたカテゴリｒ（またはそれに対応する文字コード）を認識結果として出力する（ステップ１１０）。
【００５８】
以上の処理で認識結果が出力される様子について図１３及び図１４を用いて説明する。
【００５９】
カテゴリの特徴空間上の分布が図１３に示したように均等でない場合、矢印のような経路をたどってきて遷移した中心カテゴリ（収束した状態の中心カテゴリ）は、十分に入力文字特徴ベクトルに近接していないのにもかかわらず、その中心カテゴリの最近接ｓ個の中には入力文字特徴ベクトルに更に接近したカテゴリが存在しないためそこで収束してしまうことになる。従って、このような状況では、入力文字特徴ベクトルに最も近いカテゴリは、距離計算の対象にならず結果として誤認識を招く。このような状況は、本実施の形態のように中心カテゴリの初期値が異なる複数の最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３を用意し、複数のルートで最小距離カテゴリを探索するようにすることで回避することができる。複数の最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３が出力した最小距離カテゴリのうち、最小値となるカテゴリを最終的な認識結果として出力すればよい。
【００６０】
なお、本実施の形態では、３個の最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３を設けたが、この数に限られたものではない。数が多ければ、それだけ正解文字抽出率は向上するが、その分処理時間は要することになる。
【００６１】
また、本実施の形態では、複数の中心カテゴリから複数のルートで最小距離カテゴリを求めるようにすることを特徴としているため、複数の最小距離検索部１１−１，１１−２，１１−３を設けたが、単一の最小距離検索部１１において中心カテゴリ設定更新部１４が複数の中心カテゴリを初期設定し、前述した処理を複数回動作させる方法によっても同様な効果を奏することができる。
【００６２】
実施の形態４．
図１５は、本発明に係る文字認識装置の実施の形態４を示したブロック構成図である。本実施の形態における文字認識装置が有する最小距離検索部１８は、実施の形態１に対して更に有効半径データ作成部１９、有効半径データ格納部２０及び収束カテゴリ判定部２１を加えた構成を有している。
【００６３】
有効半径データ作成部１９は、辞書データ格納部２に格納された全カテゴリの辞書文字特徴値とカテゴリ関係データとに基づいて中心カテゴリから最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離を算出し、その算出距離を各中心カテゴリにおける有効半径とした有効半径データを作成する。有効半径データ格納部２０は、有効半径データ作成部１９が作成した有効半径データを格納する。収束カテゴリ判定部２１は、収束した中心カテゴリから最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離（有効半径）ｒと、その収束した中心カテゴリと入力文字特徴ベクトルとの距離ＲとがＲ≦ｒ／２の関係であるかを判定する。その他の構成並びに基本的な動作は、実施の形態１と同じなので説明を省略する。
【００６４】
次に、本実施の形態の特徴である最小距離検索部１８の動作の詳細について図１６に示したフローチャートに基づいて説明する。なお、実施の形態１と同じ処理には同じ符号を付ける。
【００６５】
まず、カテゴリ関係データ作成部１２は、カテゴリ関係データを作成し、カテゴリ関係データ格納部１３に格納する（ステップ２０１）。カテゴリ関係データの内容例は、図４と同じでよい。
【００６６】
有効半径データ作成部１９は、辞書データとカテゴリ関係データとから有効半径データを作成し、有効半径データ格納部２０に格納する（ステップ２２１）。有効半径とは、前述したようにあるカテゴリを中心カテゴリとした場合、最近接ｍ番目のカテゴリまでの距離を示したものである。従って、有効半径データは、全カテゴリに対して有効半径を算出して作成する。この有効半径データの内容例を図１７に、有効半径ｒ１を説明する摸式図を図１８にそれぞれ示す。なお、ｍが固定値であるときには有効半径データを固定的に持つことができるので、この場合、有効半径データ作成部１９は不要となる。この後の初期設定された中心カテゴリから最小距離カテゴリで中心カテゴリを更新し入力文字特徴ベクトルに漸近的に接近させる処理（ステップ２０２〜２０６）については、実施の形態１と同じなので説明を省略する。
【００６７】
中心カテゴリが収束した後、収束カテゴリ判定部２１は、収束した中心カテゴリの有効半径ｒを有効半径データ格納部２０から取得する（ステップ２２２）。次に、この有効半径ｒと収束した中心カテゴリと入力文字特徴ベクトルとの距離Ｒとが、Ｒ≦ｒ／２の関係にあるかの判定を行う（ステップ２２３）。Ｒ≦ｒ／２であれば、収束した中心カテゴリは有効であると判定し、距離計算部１５は、今度はカテゴリ関係データに格納されている中心カテゴリの最近接ｓ個全てのカテゴリに対して入力文字特徴ベクトルとの距離を計算する（ステップ２０７）。それ以降の処理（ステップ２０８，２０９）は、実施の形態１と同じなので説明を省略する。
【００６８】
一方、ステップ２２３における判定がＲ≦ｒ／２でなければ、収束カテゴリ判定部２１は、収束した中心カテゴリが有効ではないと判定し、中心カテゴリ初期値を変更する（ステップ２２４）。このように、別の中心カテゴリに初期設定値を変更した後、ステップ２０２に戻り上述した処理を繰り返す。なお、どのカテゴリを変更すべき中心カテゴリとするかは、任意であり、一定の規則に基づき置換できるようにすればよい。
【００６９】
ここで、ステップ２２３において行う判定処理、すなわち収束した中心カテゴリが有効かそうでないかを判定する様子を図１９を用いて説明する。
【００７０】
図１９において、入力文字特徴ベクトルに最も近いカテゴリをカテゴリｍ２とする。ここで、左側にある中心カテゴリｍ１は、初期設定されたある中心カテゴリから出発して収束した中心カテゴリである。この場合、図１９に示した例から明らかなように最近接ｓ個の中には、入力文字特徴ベクトルに最も近いカテゴリ、すなわちカテゴリｍ２は含まれていない。一方、右側にある中心カテゴリｍ２は、初期設定された別の中心カテゴリから出発して収束した中心カテゴリである。この場合、最近接ｓ個の中に入力文字特徴ベクトルに最も近いカテゴリ、すなわちカテゴリｍ２そのものが含まれている。最近接ｓ個のカテゴリのうちに、入力特徴ベクトルに最も近いカテゴリが存在する条件は、上記と同様に収束した中心ベクトルと入力文字特徴ベクトルとの距離をＲ、収束した中心ベクトルの有効半径をｒとすると、Ｒ≦ｒ／２を満たすことで十分である。
【００７１】
なぜならば、その条件の下で最近接ｓ個の外に最も近い距離を与えるカテゴリが仮に存在したとした場合（以下、仮に存在するカテゴリを「仮カテゴリ」と呼ぶ）、図２０に示すように仮カテゴリと収束した中心ベクトルとの距離をＸ、仮カテゴリと入力文字特徴ベクトルとの距離をＹとすれば、仮カテゴリが最近接ｓ個に含まれていないことから（１）Ｘ＞ｒが成り立つ。また、仮カテゴリが入力文字特徴ベクトルに最も近いカテゴリと仮設していることから（２）Ｙ＜Ｒが成り立つ。更に、ＸとＲとＹは、三角不等式を満足するので（３）Ｘ≦Ｒ＋Ｙが成り立つはずである。ここで、以上の３式よりｒ＜Ｘ≦Ｒ＋Ｙ＜Ｒ＋Ｒ＝２Ｒが成り立つことになる。しかし、これよりＲ＞ｒ／２となる。つまり、最近接ｓ個の外に前述した仮カテゴリが存在するときにＲ＞ｒ／２が成り立つのであれば、その反対に最近接ｓ個の外に仮カテゴリが存在しない、すなわち最近接ｓ個の中に最も近い距離を与えるカテゴリが存在するのであれば、Ｒ≦ｒ／２を満たすことになる。従って、Ｒ≦ｒ／２が成り立っている場合、初期設定されたある中心カテゴリから収束した最近接ｓ個の中に最も近い距離を与えるカテゴリ（最小距離カテゴリ）が存在することになる。
【００７２】
従って、収束カテゴリ判定部２１によって有効であると判断された場合には、最近接ｓ個の距離計算によって求められた最小距離カテゴリが入力文字特徴ベクトルに最も近い距離を与えるカテゴリとなっていることが保証される。逆に、収束カテゴリ判定部２１によって有効でないと判断された場合には、中心カテゴリの初期設定値を変更して再びステップ２０２からの処理を行う必要がある。
【００７３】
以上のように、本実施の形態によれば、複数のルートから最小距離を探すことで実施の形態３と同様に最も近いカテゴリを検出できないという事態を回避することができる。
【００７４】
なお、本実施の形態における収束カテゴリ判定部２１は、ステップ２２３において、Ｒ≦ｒ／２の関係であるかの判定を行うようにしたが、収束した中心カテゴリが有効であるかの判定を異なる式や方法で行うようにしてもよい。
【００７５】
【発明の効果】
本発明によれば、中心カテゴリに基づく所定数のカテゴリに対してのみ距離計算を行い、その計算した結果、入力文字特徴値と最小距離となるカテゴリに中心カテゴリを更新していくことで、中心カテゴリを入力文字特徴値に漸近的に接近させるようにしたので、全カテゴリに対して距離計算をする必要がなくなり文字認識処理の高速化を図ることができる。もちろん、分類辞書を用いないので、大分類辞書を読み込み格納するための手段が不要であり、更に大分類エラーが存在せず認識率が低下しないという効果がある。
【００７６】
また、中心カテゴリを入力文字特徴値に漸近的に接近させる途中、カテゴリ関係データに基づきｓ個のカテゴリのうちｍ（ｍ＜ｓ）個のカテゴリのみ距離計算を行うようにしたので、その分距離計算をする数が削減され、更に処理の高速化を図ることができる。
【００７７】
また、カテゴリ関係データ作成部を設けたので、最新の辞書データに対応することができる。
【００７８】
また、距離計算部にカテゴリ関係データに並べられた中心カテゴリに対するｓ個のカテゴリのうち最近接のカテゴリから距離計算を順次行わせるようにしたので、距離計算を順次行っている途中に中心カテゴリより少しでも入力文字特徴値に近いカテゴリがあれば、そのカテゴリを中心カテゴリとして直ちに遷移させていくようにすることができる。これにより、中心カテゴリを高速に収束させることができる。
【００７９】
また、複数の最小距離検索手段を設けて、あるいは単一の最小距離検索手段に複数の中心カテゴリを初期設定することで、複数の最小距離カテゴリを特定するようにし、判定手段によってその中から唯一の最小となる最小距離カテゴリを選出するようにしたので、中心カテゴリが収束した状態で、かつ最近接ｓ個内に最小距離を与えるカテゴリが存在しないという状況を回避することができる。
【００８０】
また、収束カテゴリ判定部を設けて収束した中心カテゴリが有効かどうかを判定させ、有効でない場合には、中心カテゴリの初期設定を変更し再実行させてから中心カテゴリを遷移させるようにしたので、中心カテゴリが収束した状態でかつ最近接ｓ個内に最小距離を与えるカテゴリが存在しないという状況を回避することができる。
【００８１】
また、有効半径データ作成部を設けたので、最新の辞書データに対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る文字認識装置の実施の形態１を示したブロック構成図である。
【図２】  実施の形態１における文字認識処理の基本的な手順を示したフローチャートである。
【図３】  実施の形態１における文字認識処理において最小距離検索部が行う処理を示したフローチャートである。
【図４】  実施の形態１において使用するカテゴリ関係データの具体例を示した図である。
【図５】  実施の形態１において使用するカテゴリ関係データを模式的に表した図である。
【図６】  実施の形態１において中心カテゴリを置換させた場合を説明するための用いる図である。
【図７】  実施の形態１のカテゴリ関係データ上において中心カテゴリを更新させたことを説明するために用いる図である。
【図８】  実施の形態１において中心ベクトルが遷移しながら入力文字特徴ベクトルに漸近的に近づく様子を示した図である。
【図９】  実施の形態２における文字認識処理において最小距離検索部が行う処理を示したフローチャートである。
【図１０】  実施の形態２において中心ベクトルが遷移しながら入力文字特徴ベクトルに漸近的に近づく様子を示した図である。
【図１１】  本発明に係る文字認識装置の実施の形態３を示したブロック構成図である。
【図１２】  実施の形態３における文字認識処理の基本的な手順を示したフローチャートである。
【図１３】  実施の形態３において中心ベクトルが遷移しながら入力文字特徴ベクトルに漸近的に近づく様子を示した図である。
【図１４】  実施の形態３において中心ベクトルが遷移しながら入力文字特徴ベクトルに漸近的に近づく様子を示した図である。
【図１５】  本発明に係る文字認識装置の実施の形態４を示したブロック構成図である。
【図１６】  実施の形態４における文字認識処理において最小距離検索部が行う処理を示したフローチャートである。
【図１７】  実施の形態４において使用する有効半径データの内容例を示した図である。
【図１８】  実施の形態４において使用する有効半径を模式的に表した図である。
【図１９】  実施の形態４において収束した中心カテゴリが有効かそうでないかを判定する様子を説明するために用いる図である。
【図２０】  実施の形態４において収束した中心カテゴリが入力文字特徴ベクトルに最も近い距離を与えるカテゴリであることを説明するために用いる図である。
【図２１】  従来の文字認識装置のブロック構成図である。
【図２２】  従来の動作を示したフローチャートである。
【図２３】  従来における辞書データ格納部内の辞書データの例を示した図である。
【符号の説明】
１  辞書データ読込み部、２   辞書データ格納部、３  文字パターン入力部、４  文字特徴抽出部、７  認識結果出力部、８  制御部、１１，１８  最小距離検索部、１２  カテゴリ関係データ作成部、１３  カテゴリ関係データ格納部、１４  中心カテゴリ設定更新部、１５  距離計算部、１６  距離比較部、１７判定部、１９  有効半径データ作成部、２０  有効半径データ格納部、２１  収束カテゴリ判定部。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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