(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字画像を認識する単語認識装置であって、
入力文字画像を所定の単位でメッシュ化し、メッシュに区切られた列もしくは行の単位で特徴の類似した列特徴ベクトルまたは行ベクトルをクラスタリングし、クラスタリングされた列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルを識別する識別番号を付与する手段と、該識別番号が付与された列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルを特徴辞書に保持する手段とを備えた小容量化手段と、
該特徴辞書の列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルから、認識対象とする単語リストをもとに照合用の単語特徴ベクトルを合成する合成手段と、
入力単語の特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、
上記特徴抽出手段により抽出された入力単語の特徴ベクトルと、上記合成された単語特徴ベクトルとを照合する照合手段と
を備えたことを特徴とする単語認識装置。
【請求項２】
上記小容量化手段は、文字特徴辞書の小容量化に際し、予め特徴変換して次元圧縮を行った文字特徴ベクトルを用いてクラスタリングを行なう
ことを特徴とする請求項１の単語認識装置。
【請求項３】
上記照合手段は、入力単語の特徴ベクトルと合成した単語特徴ベクトルとを非線形伸縮マッチングにより照合する
ことを特徴とする請求項１の単語認識装置。
【請求項４】
コンピュータに、単語認識処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
上記プログラムは、コンピュータに、入力文字画像を所定の単位でメッシュ化し、メッシュに区切られた列もしくは行の特徴毎に、特徴の類似した列特徴ベクトルまたは行特徴ベクトルをクラスタリングし、クラスタリングされた列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルを識別する識別番号を付与し、該識別番号が付与された列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルを特徴辞書に保持させる小容量化処理と、
該特徴辞書の列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルから、認識対象とする単語リストをもとに照合用の単語特徴ベクトルを合成させる合成処理と、
入力単語の特徴ベクトルを抽出し、該抽出された入力単語の特徴ベクトルと、上記合成された単語特徴ベクトルとを照合させることにより、単語認識処理を行わせる単語認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
コンピュータに、単語認識処理を実行させるプログラムであって、
上記プログラムは、コンピュータに、入力文字画像を所定の単位でメッシュ化し、メッシュに区切られた列もしくは行の特徴毎に、特徴の類似した列特徴ベクトルまたは行特徴ベクトルをクラスタリングし、クラスタリングされた列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルを識別する識別番号を付与し、該識別番号が付与された列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルを特徴辞書に保持させる小容量化処理と、
該特徴辞書の列特徴ベクトルもしくは行特徴ベクトルから、認識対象とする単語リストをもとに照合用の単語特徴ベクトルを合成させる合成処理と、
入力単語の特徴ベクトルを抽出し、該抽出された入力単語の特徴ベクトルと、上記合成された単語特徴ベクトルとを照合させることにより単語認識処理を実行させるための単語認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
近年、文書入力機器として文字認識装置ＯＣＲやソフトウェアＯＣＲの需要が増加している。本発明は、この文字認識装置における単語認識に関する。
単語認識とは、「東京」のような手書きの単語を認識する際に、個々の文字に分離したうえで個別文字認識を行なうのではなく、単語そのものを一括して認識する方式である。この方式によれば、文字と文字が接触している場合でも精度の高い認識を実現することが可能であり、フリーピッチ領域の手書き文字列認識において有効な方式の１つとなっている。本発明の単語認識装置は、手書き用文字認識装置だけでなく、印刷文字認識装置、携帯情報端末における文字認識装置等、広い意味での文字認識装置に適用することができる。
【０００２】
【従来の技術】
手書き単語を認識する場合に、単語を構成する各文字の特徴同士を組み合わせて照合用の単語特徴辞書を生成し、入力単語の特徴と照合して認識する方式としては、これまでに、例えば特願平１１−１１３７３３号、特願平１１−３３０２８８号等が提案されている。
上記特願平１１−１１３７３３号に開示されるものは、入力された単語画像を個々に文字認識せずに、個別文字の特徴をもとに単語特徴辞書を生成した上で入力単語画像を一括して認識するものであり、小容量の個別文字イメージ辞書を使用して高精度に単語認識をすることができる。
また、上記特願平１１−３３０２８８号に開示されるものは、１単語に対して複数の単語特徴を合成して単語辞書を生成することにより、入力単語画像の字形変動に対応できるようにしたものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
単語特徴合成用の文字特徴辞書を持つ場合、上記特願平１１−３３０２８８号に開示される従来方式では各文字ごとにその位置や幅を変えた文字イメージから特徴を抽出し、それら全てを保持していた。
例えば、図１１に示すように、横幅の１／６、２／６、…、６／６の特徴を抽出し（これらを以下ではｎ／ｍ特徴という）、それらの特徴を全て保持していた。この場合、１文字あたりの特徴数は２１となる。
個別文字の特徴としては、例えば、加重方向指数ヒストグラム特徴（鶴岡ほか「加重方向指数ヒストグラム法による手書き漢字・ひらがな認識」電子情報通信学会論文誌  D Vol.J70-D No.7,pp.1390-1397 1987年7 月参照）用いている。加重方向指数ヒストグラム特徴は文字画像を小領域に分割し、各少領域の方向指数ヒストグラムを特徴ベクトルとするものであり、例えば、図１２に示すように縦７×横７のメッシュ内で、３６０°を８等分した８方向について特徴量を抽出する。各メッシュは８方向次元の特徴量をもち、例えば「東」という字の３／７特徴は、上記図１２に示すようになる。
そして、単語特徴を合成する場合には、個別文字特徴同士のｎ／ｍ分数の和が１になるように単語特徴を合成する。例えば２文字単語の場合には、３／７特徴＋４／７特徴とか、２／７特徴＋５／７特徴等を合成して単語特徴を合成する。
例えば「東京」という単語特徴を合成する場合には、図１３に示すように、「東」の３／７特徴と「京」の４／７特徴とを足し合わせ、「東京」を合成するといった処理を行なっている。
しかし、約４０００ある文字カテゴリの全てについて、その位置、幅を変えた文字特徴を持つ必要があるため、容量的には数百Ｍｂｙｔｅを必要とし、実用化の点で大きな問題となっていた。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであって、本発明の目的は、文字特徴辞書の容量を大幅に削減することができ、また認識処理を高速化することができる単語認識装置を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために本発明においては、単語特徴合成用の特徴辞書の小容量化を図り、辞書容量を実用化レベルの容量とした。また、合成した単語特徴と入力単語特徴の照合方法を改良し、字形の変動吸収を照合部分で行うようにし、辞書容量のさらなる小容量化を図った。
図１に本発明の概要を示す。図１において、１は文字特徴辞書であり、入力文字画像から抽出した特徴ベクトルが格納される。２は文字特徴辞書の小容量化手段、３は特徴辞書であり、特徴辞書３には、学習時、小容量化手段２により小容量化された列特徴（横書きの場合）、もしくは、行特徴（縦書きの場合）が格納される。
小容量化手段２による文字特徴の小容量化は次のように行われる。
(1) 文字特徴辞書１に格納された文字特徴について、各列単位でまたは各行単位で特徴ベクトルのクラスタリングを行い、類似した特徴同士をまとめてｍ個の列または行ベクトルで代表させ、代表ベクトルのそれぞれに１〜ｍの識別番号を付与する（以下、ｍまでの識別番号を付与することをコード化という）。
また、１列または１行だけでなく複数列単位でクラスタリングしてコード化してもよい。さらに、列特徴もしくは行特徴のコード化を列特徴または行特徴単位ではなく、メッシュ単位で行なえば、より正確な特徴近似に基づくコード化が可能となる。
(2) クラスタリングされたｍ個の特徴ベクトルについて、ある列特徴を他の列特徴の加算和で表すことが可能な組み合わせ、もしくは、行特徴を他の行特徴の加算和で表すことが可能な組み合わせがあるかを調べ、可能な組み合わせがあれば、列特徴もしくは行特徴の識別番号と合成係数を辞書に格納する。
また、ある列特徴を他の列特徴と差分特徴の和で表すことが可能な組み合わせ、もしくは、ある行特徴を他の行特徴と差分特徴の和で表すことが可能な組み合わせがあるかを調べ、可能な組み合わせがあれば、列特徴もしくは行特徴の識別番号と合成係数を辞書に格納する。
(3) 予め文字特徴に特徴変換を施して次元圧縮を行い、特徴変換した特徴に対し、クラスタリング処理を行ってコード化する。
なお、上記特徴辞書３内の特徴ベクトルに対してインデックス情報を持つことにより、高速な辞書アクセスが可能となる。また、使用頻度の高い順に列特徴もしくは行特徴を並べておくことにより、インデックス情報に対するアクセスも高速に行なうことが可能となる。
上記のようにして小容量化した特徴辞書３を用いて次のようにして単語認識を行う。
入力単語を正規化手段４により正規化し、特徴抽出手段５により特徴抽出を行う。一方、予め定められた認識対象となる単語リストを基に、単語特徴合成手段６により上記特徴辞書３に格納された列または行特徴から照合用の単語特徴を合成する。
ついで、照合手段７により、入力単語から抽出された特徴と、上記合成された単語特徴を照合し、単語認識を行う。
上記照合手段７における照合に際し、次元数が異なる単語特徴と入力単語特徴を、非線形伸縮マッチングを用いて照合することにより、字形の変動吸収を辞書内の特徴ベクトルではなく照合部分で行なうことができ、さらなる辞書容量を削減することが可能となる。
すなわち、従来の単語認識では、照合方式自体が入力文字の字形変動に弱いため、その分、特徴辞書のほうで、一つの文字カテゴリあたり複数の特徴（例えば前記した３／６特徴、４／６特徴等）を持つ必要があった。これに対し、上記非線形伸縮マッチングは、この方式自体に字形変動の吸収を行う効果があるため、特徴辞書に持つ特徴の数を減らすことが期待でき、辞書容量を削減することが可能となる。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
本発明は、処理装置、主記憶装置、外部記憶装置、キーボード、画像読み取りを行うためのスキャナ等の入力装置、ディスプレイ等、プリンタ等の出力装置、通信インタフェース等を備えた通常の計算機システムで実現することができ、外部記憶装置等に本発明の処理を行うためのプログラム、データ等が格納され、実行時、上記プログラム等が主記憶装置に読み込まれ、本発明による処理が実行される。
【０００６】
本発明は縦書き／横書きに関わらず有効であるが、以下では横書きの単語を対象に説明する。縦書きに適用する場合には、以下に説明する「列ベクトル」を「行ベクトル」とすればよい。
また、文字特徴はいくつかの種類に分別されるが、本発明では特徴が列単位に分割され得る特徴を対象とする。さらに、メッシュ単位に分割され得る特徴の場合は、メッシュ内の特徴を縦に並べて列特徴として扱う。
具体的には、列単位の特徴としてはｎ次ペリフェラル特徴、投影特徴などがあり、メッシュ型の特徴としては前記した加重方向指数ヒストグラム特徴、あるいは方向線素特徴、メッシュ特徴などが対象となる。以下、前記した加重方向指数ヒストグラム特徴を例に説明する。なお、以下の説明で用いられるメッシュの分割数、方向数などは必ずしもこの数値に限定されない。
【０００７】
（１）実施例１
加重方向指数ヒストグラム特徴は、前記したように特徴抽出処理の最終段階では文字正規化画像に対して区切られた例えば縦７×横７のメッシュ内で、それぞれ８方向分の特徴を有する。すなわち７×７×８次元の特徴となる。ここで８方向とは前記図１２、図１３に示したように３６０°を４５°単位で８等分した方向を指す。
本実施例では、文字特徴辞書を小容量化するため、列単位で特徴ベクトルのクラスタリングを行なう。
図２に本実施例の機能構成を示す。
図２において、１１は文字特徴辞書であり、学習時に、入力文字画像から抽出した特徴ベクトルが格納される。
１２は本実施例に係わるクラスタリング手段であり、文字特徴辞書１１を小容量化するため、学習時、文字特徴辞書１１に格納された文字特徴について、図３（ａ）に示すように加重方向ヒストグラム特徴の各列単位で特徴ベクトルのクラスタリングを行う。
すなわち、縦７×横１のメッシュ内の特徴ベクトル（７×８＝５６次元）を１つの単位とし、類似した特徴同士をまとめてｍ個の列ベクトルで代表させる。そして、代表ベクトルのそれぞれに１からｍまでの識別番号を付与する。
図３（ｂ）に加重方向ヒストグラム特徴の列ベクトル番号表記例を示す。同図に示すように、各列単位でクラスタリングを行ってコード化したｍ個の識別番号を文字特徴ベクトルの各列に付与する。この例では、各列に識別番号（３２２３０，１３１１８，…，６４５１）が付与されている。
【０００８】
このようにすると従来法では、〔（文字カテゴリ数）×（１文字あたりの特徴数）×（横の列特徴数）〕分の列特徴（例えば、文字カテゴリ数＝４０００、１文字あたりの特徴数＝２１、横の列特徴数＝７とすると４０００×２１×７の列特徴）を必要としていたが、それを上記列特徴より大幅に少ないｍ個の列特徴で済ますことが可能となる。
クラスタリング手法としては、階層的クラスタリング、ｋ−ｍｅａｎｓ、ＬＶＱなどの一般的クラスタリング手法を用いることができる。
上記のようにしてクラスタリングされ、識別番号を付与されたｍ個の列ベクトルは、特徴辞書１３に格納される。
【０００９】
図４に上記特徴辞書１３の構成例を示す。小容量化された特徴辞書１３は、同図に示すように、インデックス情報として各識別番号と、辞書内の位置情報を持ち、位置情報は各識別番号に対応したｍ個の特徴ベクトルの格納位置を示す。
なお、上記識別番号を並べる際は予め認識対象とするカテゴリ（ｅｘ．住所、氏名）について単語特徴を生成する際に必要となる文字特徴の出現頻度を調べておき、その頻度の高い順に並べておくことにより、インデックス情報に対するアクセスを高速化することができる。
上記のようにして小容量化された特徴辞書１３を用いて次のようにして単語認識を行う。
まず、入力単語を正規化手段１４により正規化し、特徴抽出手段１５により特徴抽出を行う。一方、予め定められた認識対象となる単語リスト（例えば都道府県名の単語認識を行う場合には都道府県名のリスト等）を基に、単語特徴合成手段１６により上記特徴辞書１３に格納された列特徴から照合用の単語特徴を合成する。
ついで、照合手段１７により、入力単語から抽出された特徴と、上記合成された単語特徴を照合し、単語認識を行う。入力単語特徴と合成された単語特徴の照合は、ユークリッド距離等を用いて行う。
以上のように、本実施例においては、文字特徴辞書１１の特徴ベクトルについて列単位でクラスタリングを行ない、類似した特徴同士をまとめてｍ個の列ベクトルで代表させ、コード化したので、特徴辞書１３の容量を大幅に削減することができ、辞書容量を実用レベルの容量とすることができる。
また、特徴辞書内の特徴ベクトルに対してインデックス情報を持つようにしたので、高速に辞書アクセスが可能となる。
【００１０】
上記実施例では、図５（ａ）に示すように列特徴をクラスタリングする際、横幅１の列単位で特徴ベクトルのクラスタリングを行っているが、横幅１の列特徴だけでなく横幅２や横幅３などの列特徴をまとめてクラスタリングすることも可能である。
すなわち、図５（ｂ）に示すように、横幅をｎとすると縦７×横ｎ×８次元の特徴を１つの単位としてクラスタリングを行なう。列特徴の単位が横１列の場合より大きいので、単語合成を高速化することができる。
【００１１】
また、上記実施例では、文字特徴から単語特徴を合成したとき、合成された単語特徴の次元数と、入力単語特徴の次元数を同一としていた。すなわち、両者とも縦７×横７×８方向次元の特徴としたうえで、ユークリッド距離などを用いて照合を行なっていたが、図６に示すように、次元数が異なる列特徴を照合するようにすることもできる。
すなわち、非線形伸縮マッチングを用いた照合を行なうことにより、両者の次元数が異なる場合でも照合可能となる。非線形伸縮マッチングの一例として、ＤＰマッチングを用いることができる（ＤＰマッチングについては、例えば共立出版社発行、舟久保登著「パターン認識」P62-P67 を参照されたい）。
これにより図６に示すように、合成された単語の特徴が縦７×横８×８方向次元、入力単語の特徴が縦７×横７×８方向次元等となっていても、両者を照合することができる。
上記のような照合を行うことにより、字形の変動吸収を辞書内の特徴ベクトルではなく、照合部分で行なうことができるため辞書容量をさらに削減することが可能となる。
【００１２】
さらに上記説明では、列ベクトルを単位としたクラスタリングについて説明してきたが、列ベクトルをさらに細かくメッシュ単位に見て、メッシュ単位でクラスタリング処理を行うこともできる。
すなわち、図７に示すように、縦１×横１のメッシュ内特徴（８次元）単位でクラスタリング処理を行ない、１メッシュ内特徴のコード化を行なう。すると列ベクトルは縦７×横１のメッシュで表されるので、７つの識別番号で表現されることになる。図７の例では、各メッシュに識別番号（４３２，１２３，…，３５１）が付与されている（ｔは転置を表す）。
上記のようにメッシュ単位でクラスタリングを行い、コード化することにより、より正確な特徴近似に基づく識別番号の付与が可能となる。
また、上記のようにメッシュ内特徴についてクラスタリンを行って各メッシュをコード化し、コード化された各メッシュについて列単位でクラスタリング処理を行うこともできる。
すなわち、メッシュ内特徴についてクラスタリング処理を行って図７に示したようにコード化し、コード化された各列について前記したようにクラスタリング処理を行い、各列に識別番号を付与することもできる。
【００１３】
（２）実施例２
次に、列特徴をクラスタリングしたのち、合成係数を用いて特徴辞書の容量を削減する本発明の第２の実施例について説明する。
コード化された列ベクトルの個数をｍ、ｐ番めの列ベクトルをｆp 、合成係数をｋi としたとき、次の（１）式と表せる合成係数ｋと列ベクトルの組合せがあるかどうかを調べておき、可能な組合せがあれば列ベクトルの識別番号と合成係数を記録する。
【００１４】
【数１】
0004093738.tif 000002
【００１５】
これにより、特徴辞書内に列ベクトルの代わりに上記合成係数ｋを持てば済むので辞書容量を削減することができる。
図８に本実施例の機能構成を示す。
図８において、１１は文字特徴辞書であり、前記したように学習時に、入力文字画像から抽出した特徴ベクトルが格納される。
２１は本実施例に係わる小容量化手段であり、前記したクラスタリング手段１２と、合成係数算出手段２２から構成される。
クラスタリング手段１２は前記したように、加重方向ヒストグラム特徴の各列単位で特徴ベクトルのクラスタリングを行い、代表ベクトルのそれぞれに１からｍまでの識別番号を付与する。
合成係数算出手段２２は、上記式（１）で表せる合成係数ｋと列ベクトルの組合せがあるかどうかを調べ、可能な組合せがあれば列ベクトルの識別番号と合成係数を記録する。
上記のようにして合成係数算出手段２２で求めた合成係数もしくは列ベクトルは特徴辞書１３に格納される。
【００１６】
本実施例における単語認識処理は、前記第１の実施例と同様に行うことができる。すなわち、入力単語を正規化手段１４により正規化し、特徴抽出手段１５により特徴抽出を行う。一方、予め定められた認識対象となる単語リストを基に、単語特徴合成手段１６により上記特徴辞書１３に格納された列特徴から照合用の単語特徴を合成する。
ついで、照合手段１７により、入力単語から抽出された特徴と、上記合成された単語特徴を照合し単語認識を行う。
上記照合は、合成された単語特徴の次元数と入力単語特徴の次元数を同一とした照合だけでなく、第１の実施例で説明したように次元数が異なる列特徴を照合するようにしてもよい。
また、クラスタリング処理は、第１の実施例で説明したように、横幅１の列特徴だけでなく横幅２や横幅３などの列特徴をまとめてクラスタリングしたり、メッシュ単位でクラスタリングを行うようにしてもよい。
【００１７】
上記説明では、ある列ベクトルを他の列ベクトルの和で表す場合について説明したが、ある列ベクトルを他の列ベクトルの和で表すだけではなく、他の列ベクトルと差分ベクトルとの和で表すようにしてもよい。すなわち、差分ベクトルをｇj 、係数をｌj としたとき、次の式（２）と表せる合成係数ｋ、ｌと列ベクトルおよび差分ベクトルの組合せがあるかどうかを調べておき、可能な組み合わせがあればそれらを記録する。なお、差分ベクトルｇj は、特徴ベクトルの内の任意の特徴ベクトルの差分である。
【００１８】
【数２】
0004093738.tif 000003
【００１９】
以上のようにすれば、列特徴を、他の列特徴の加算和、あるいは、他の列特徴の加算和と差分特徴との和で表すことができ、列特徴を他の列特徴の加算和で表す場合より表せる頻度が増加し、特徴辞書のさらなる小容量化を図ることができる。
図９に本実施例により生成された特徴辞書１３の構成例を示す。小容量化された特徴辞書２３は、同図に示すように、インデックス情報として各識別番号と、辞書内の位置情報を持ち、位置情報は、各識別番号に対応したｍ個の特徴ベクトルの格納位置、もしくは、合成係数ｋ，ｌの格納位置を示す。なお、差分特徴を用いず、前記したように列特徴を他の列特徴の加算和で表す場合には、上記合成係数ｌを０とすればよい。
上記特徴辞書から特徴ベクトルを読みだすには、識別番号に対応した位置情報から特徴ベクトル、もしくは、合成係数ｋ，ｌの格納位置を求め、該格納位置に特徴ベクトルが格納されている場合には、特徴ベクトルをそのまま読み出し、また、該格納位置に合成係数ｋ，ｌが格納されている場合には、該合成係数ｋ，ｌから前記した（１）式または（２）式により特徴ベクトルを算出する。
なお、本実施例においても、第１の実施例と同様、上記識別番号を並べる際に、予め認識対象とするカテゴリについて単語特徴を生成する際に必要となる文字特徴の出現頻度を調べておき、その頻度の高い順に並べておくことにより、インデックス情報に対するアクセスを高速化することができる。
【００２０】
（３）実施例３
加重方向指数ヒストグラム特徴では、特徴に含まれる情報の冗長性をなくすために、抽出された７×７×８次元の原特徴に対して、正準判別分析などの特徴変換を施い、次元圧縮を行なっている。これにより特徴次元数が、例えば３９２次元から１００次元程度にまで落ちることになる。このように、予め主成分分析、正準判別分析などの特徴変換された特徴を持ち、さらにそれらの特徴に対してクラスタリングし、コード化を行うことにより、辞書容量の削減を図ることができる。
図１０に本実施例の機能構成を示す。
図１０において、１１は文字特徴辞書であり、前記したように学習時に、入力文字画像から抽出した特徴ベクトルが格納される。
３１は本実施例に係わる小容量化手段であり、上記次元圧縮を行う次元圧縮手段３２と前記したクラスタリング手段１２から構成される。
次元圧縮手段３２は、上記したように正準判別分析などの特徴変換を施し、次元圧縮を行う。原特徴の特徴変換を行う場合には、列ベクトルではなく、原特徴そのものに対して特徴変換を行う。
ここで、原特徴をｆ、特徴変換された特徴をｗ、正準判別分析等により求めた特徴変換行列をＡとすると、特徴変換行列Ａは次の式（３）により求められる。
Ａ＊ｆi ＝ｗi …（３）
クラスタリング手段１２は上記のように特徴変換し、次元圧縮したｗi （ｉ＝０，…，Ｍ，Ｍ：原特徴数）に対してクラスタリング処理を行い、前記したようにｍ個（ｍ≦Ｍ）の特徴ベクトルで代表させ、これらの代表ベクトルのそれぞれに１からｍまでの識別番号を付与する。
上記のようにして求めたコード化された各列ベクトルは特徴辞書１３に格納される。
【００２１】
本実施例における単語認識処理は、次のように行われる。
入力単語を正規化手段１４により正規化し、特徴抽出手段１５により特徴抽出を行い、抽出された特徴ベクトルについて上記（３）により特徴変換（次元圧縮）を行う。
一方、予め定められた認識対象となる単語リストを基に、単語特徴合成手段１６により上記特徴辞書１３に格納された列特徴から照合用の単語特徴を合成する。
ついで、照合手段１７により、入力単語から抽出され特徴変換（次元圧縮）された特徴と、上記合成された単語特徴を照合し単語認識を行う。
本実施例においては、次元圧縮した特徴量をクラスタリング処理しているので、さらなる辞書容量の削減を図ることができる。
なお、上記図１０に示した実施例において、クラスタリグ処理した後に、前記第２の実施例で説明したように、合成係数を求めて辞書に該合成係数を格納するようにしてもよい。これにより、辞書のさらなる小容量化を実現することができる。
【００２２】
（付記１）  単語イメージを認識する単語認識装置であって、
単語特徴合成に用いる文字特徴辞書を小容量化する小容量化手段と、
上記小容量化手段により小容量化された特徴辞書の列もしくは行特徴から、認識対象とする単語リストをもとに照合用の単語特徴を合成する合成手段と、
入力単語の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
上記特徴抽出手段により抽出された入力単語の特徴と、上記合成された単語特徴とを照合する照合手段とを備えた
ことを特徴とする単語認識装置。
（付記２）  上記小容量化手段は、メッシュの特徴毎に、または、メッシュに区切られた列もしくは行の特徴毎に、特徴の類似した列特徴または行特徴をクラスタリングし、クラスタリングされた列特徴もしくは行特徴に識別のための識別番号を付与する手段と、
識別番号が付与された特徴を辞書に保持する手段とを備えた
ことを特徴とする付記１の単語認識装置。
（付記３）  クラスタリングする際に、１列もしくは１行だけではなく複数列もしくは複数行まとめてクラスタリングする
ことを特徴とする付記２の単語認識装置。
（付記４）  クラスタリングされた列特徴もしくは行特徴について、ある列特徴もしくは行特徴を、他の複数の列特徴もしくは行特徴の係数和で記述する
ことを特徴とする付記２の単語認識装置。
（付記５）  クラスタリングされた列特徴もしくは行特徴について、ある列特徴もしくは行特徴を、他の列特徴もしくは行特徴と差分特徴との係数和で記述する
ことを特徴とする付記２の単語認識装置。
（付記６）  列もしくは行の特徴をクラスタリングする前に、列もしくは行内の各メッシュごとの特徴をそれぞれコード化する
ことを特徴とする付記２の単語認識装置。
（付記７）  上記小容量化手段は、文字特徴辞書の小容量化に際し、予め特徴変換して次元圧縮を行った文字特徴を用いてクラスタリングを行なう
ことを特徴とする付記２の単語認識装置。
（付記８）  小容量化された特徴辞書を構成する際、各列特徴もしくは各行特徴の識別番号と、辞書内の位置をインデックス情報として保持し、
上記インデックス情報の後に、各部分特徴を並べて特徴辞書を構成する
ことを特徴とする請求項１の単語認識装置。
（付記９）列特徴もしくは行特徴を並べる際に、予め使用頻度の高い列特徴もしくは行特徴を調べておき、使用頻度の高い順に列特徴もしくは行特徴を並べる
ことを特徴とする付記８の単語認識装置。
（付記１０）  上記照合手段は、入力単語の特徴と合成した単語特徴とを非線形伸縮マッチングにより照合する
ことを特徴とする付記１の単語認識装置。
（付記１１）  単語イメージを認識する単語認識プログラムを記録した記録媒体であって、
上記プログラムは、単語特徴合成に用いる文字特徴辞書を小容量化し、
上記小容量化された特徴辞書の列もしくは行特徴から、認識対象とする単語リストをもとに照合用の単語特徴を合成し、
入力単語の特徴を抽出し、該抽出された入力単語の特徴と、上記合成された単語特徴とを照合することにより単語認識を行う
ことを特徴とする単語認識プログラムを記録した記録媒体。
（付記１２）  単語イメージを認識する単語認識プログラムであって、
上記プログラムは、単語特徴合成に用いる文字特徴辞書を小容量化する処理と、
上記小容量化された特徴辞書の列もしくは行特徴から、認識対象とする単語リストをもとに照合用の単語特徴を合成する処理と、
入力単語の特徴を抽出し、該抽出された入力単語の特徴と、上記合成された単語特徴とを照合することにより単語認識を行う処理をコンピュータに実行させることを特徴とする単語認識プログラム。
【００２３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明においては以下の効果を得ることができる。
（１）列特徴もしくは行特徴単位で各文字特徴をクラスタリングし、コード化しているので、文字特徴辞書の容量を大幅に削減することが可能となり、辞書容量を実用レベルにすることができる。
また、１列だけでなく複数列単位でクラスタリングしてコード化すれば、単語特徴の合成を高速化することができる。
さらに、列特徴もしくは行特徴のコード化を列特徴単位ではなく、メッシュ単位で行なえば、より正確な特徴近似に基づくコード化が可能となる。
（２）次元数が異なる単語特徴と入力単語特徴を、非線形伸縮マッチングを用いて照合することにより、字形の変動吸収を辞書内の特徴ベクトルではなく照合部分で行なうことができ、辞書に多くの特徴ベクトルを登録して変動吸収を行なう必要がなく、さらなる辞書容量を削減することが可能となる。
（３）列特徴もしくは行特徴単位でクラスタリングしたのち、ある列特徴を他の列特徴の加算和で表すことが可能な組み合わせ、もしくは、行特徴を他の行特徴の加算和で表すことが可能な組み合わせがあるかを調べ、可能な組み合わせがあれば、列特徴もしくは行特徴の識別番号と合成係数を辞書に格納することにより、辞書容量のさらなる小容量化が可能となる。
また、ある列特徴を他の列特徴と差分特徴の和で表すことが可能な組み合わせ、もしくは、ある行特徴を他の行特徴と差分特徴の和で表すことが可能な組み合わせがあるかを調べ、可能な組み合わせがあれば、列特徴もしくは行特徴の識別番号と合成係数を辞書に格納することにより、単に他の列特徴の和で表す場合よりも表せる頻度が増加するので、さらなる辞書の小容量化が可能となる。
（４）予め文字特徴に特徴変換を施して次元圧縮を行い、特徴変換した特徴に対し、クラスタリング処理を行ってコード化すれば、単語特徴合成後に特徴変換を行なう必要がなくなり、文字認識全体の処理の高速化が可能となる。また、同時に辞書容量の小容量化も可能となる。
（５）辞書内の特徴ベクトルに対してインデックス情報を持つことにより、高速な辞書アクセスが可能となる。
さらに、使用頻度の高い順に列特徴もしくは行特徴を並べておくことにより、インデックス情報に対するアクセスも高速に行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の概要を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施例の機能構成を示す図である。
【図３】各列単位の特徴ベクトルのクラスタリングを説明する図である。
【図４】第１の実施例の特徴辞書の構成例を示す図である。
【図５】複数列の列特徴のクラスタリングを説明する図である。
【図６】合成された単語特徴の次元数と、入力単語特徴の次元数が異なる場合の照合を説明する図である。
【図７】メッシュ内特徴単位でクラスタリングを行う場合を説明する図である。
【図８】本発明の第２の実施例の機能構成を示す図である。
【図９】第２の実施例により生成された特徴辞書の構成例を示す図である。
【図１０】本発明の第３に実施例を示す図である。
【図１１】文字特徴のための縮小文字イメージ（大の字）の例を示す図である。
【図１２】加重方向指数ヒストグラム特徴の例を示す図である。
【図１３】単語特徴の合成の例を示す図である。
【符号の説明】
１    文字特徴辞書
２    小容量化手段
３    特徴辞書
４    正規化手段
５    特徴抽出手段
６    単語特徴合成手段
７    照合手段
１１  文字特徴辞書
１２  クラスタリング手段
１３  特徴辞書
１４  正規化手段
１５  特徴抽出手段
１６  単語特徴合成手段
１７  照合手段
２２  合成係数算出手段
３２  次元圧縮手段
【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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