(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識辞書の学習処理を行なう文字認識装置の辞書学習方法であって、
前記文字認識装置のコンピュータにより、
認識結果に対して修正入力された文字から下記除外条件（１）〜（５）のいずれかに該当する文字を除外した学習文字ｃの特徴量と認識辞書のテンプレートの特徴量から各文字コード毎に最小認識距離と最大認識距離を算出する認識距離算出ステップ、
前記認識距離算出ステップにより算出した各文字コードの最小認識距離の中で前記学習文字ｃとは異なる文字コードの最小認識距離Ａの正規化距離が閾値ωより小さい場合にその学習文字ｃを除外し、前記算出した各文字コードの最大認識距離の中で前記学習文字ｃと同じ文字コードの最大認識距離Ｂの正規化距離が閾値ωより大きい場合にその学習文字ｃを除外して、学習文字Ｃを得るフィルタステップ、
からなることを特徴とする辞書学習方法。
除外条件：（１）修正入力により挿入された文字、（２）修正入力により削除された修正対象文字、（３）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（４）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（５）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字  
【請求項２】
更に、前記フィルタステップにより得た学習文字Ｃを学習対象テンプレート別に分類し、その中から未だ学習処理をしてなくて且つ最小認識距離が最小の学習文字Ｄを選択する選択ステップ、
学習文字Ｄの特徴量と学習対象テンプレートの特徴量を学習文字Ｄの合成比率Ｒを変化させながら下記式Ｇに基づいてベクトル量として合成し、学習文字Ｄの特徴量に前記分類されたテンプレートの特徴量を近づける特徴量合成ステップ、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の辞書学習方法。
式Ｇ：   Fdic = (1 - R) Fdic + RFunk 
Fdic は合成後の特徴量、 Fdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、             Funkは文字の特徴量、Rは合成比率（０＜R＜１）
【請求項３】
更に、前記辞書学習ステップによる学習の終了時に、前記学習文字Ｄの最小認識距離を用いて学習文字Ｄが正認識されたか否かを判定し、判定結果に基づいて認識辞書データの更新または追加を行なう更新／追加ステップ、
前記更新／追加ステップにより認識辞書データが更新または追加されたテンプレートを用いて学習文字の認識処理を行って得た認識距離データを基に前記学習文字フィルタ手段で用いるフィルタデータを変更するフィルタデータ更新ステップ、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の辞書学習方法。
【請求項４】
認識辞書の学習処理を行なう文字認識装置において、
認識結果に対して修正入力された文字から下記除外条件（１）〜（５）のいずれかに該当する文字を除外した学習文字ｃの特徴量と認識辞書のテンプレートの特徴量から各文字コード毎に最小認識距離および最大認識距離を算出する認識距離算出手段と、
前記認識距離算出手段により算出した各文字コードの最小認識距離の中で前記学習文字ｃとは異なる文字コードの最小認識距離Ａの正規化距離が閾値ωより小さい場合にその学習文字ｃを除外し、前記算出した各文字コードの最大認識距離の中で前記学習文字ｃと同じ文字コードの最大認識距離Ｂの正規化距離が閾値ωより大きい場合にその学習文字ｃを除外して、学習文字Ｃを得るフィルタ手段と、
前記フィルタ手段により得た学習文字Ｃを学習対象テンプレート別に分類し、その中から未だ学習処理をしてなくて且つ最小認識距離が最小の学習文字Ｄを選択する選択手段と、
学習文字Ｄの特徴量と学習対象テンプレートの特徴量を学習文字Ｄの合成比率Ｒを変化させながら下記式Ｇに基づいてベクトル量として合成し、学習文字Ｄの特徴量に前記分類されたテンプレートの特徴量を近づける特徴量合成手段と、
前記特徴量合成手段による合成処理の終了時に、前記学習文字Ｄの最小認識距離を用いて学習文字Ｄが正認識されたか否かを判定し、判定結果に基づいて認識辞書データの更新または追加を行なう更新／追加手段と、
前記更新／追加手段により認識辞書データが更新または追加されたテンプレートを用いて学習文字の認識処理を行って得た認識距離データを基に前記学習文字フィルタ手段で用いるフィルタデータを変更するフィルタデータ更新手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
除外条件：（１）修正入力により挿入された文字、（２）修正入力により削除された修正対象文字、（３）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（４）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（５）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字  
式Ｇ：   Fdic = (1 - R) Fdic + RFunk 
Fdic は合成後の特徴量、 Fdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、             Funkは文字の特徴量、Rは合成比率（０＜R＜１）
【請求項５】
認識辞書の学習処理を行なう文字認識装置において、
コンピュータを、
認識結果に対して修正入力された文字から下記除外条件（１）〜（５）のいずれかに該当する文字を除外した学習文字ｃの特徴量と認識辞書のテンプレートの特徴量から各文字コード毎に最小認識距離および最大認識距離を算出する認識距離算出手段、
前記認識距離算出手段により算出した各文字コードの最小認識距離の中で前記学習文字ｃとは異なる文字コードの最小認識距離Ａの正規化距離が閾値ωより小さい場合にその学習文字ｃを除外し、前記算出した各文字コードの最大認識距離の中で前記学習文字ｃと同じ文字コードの最大認識距離Ｂの正規化距離が閾値ωより大きい場合にその学習文字ｃを除外して、学習文字Ｃを得るフィルタ手段、
前記フィルタ手段により得た学習文字Ｃを学習対象テンプレート別に分類し、その中から未だ学習処理をしてなくて且つ最小認識距離が最小の学習文字Ｄを選択する選択手段と、
学習文字Ｄの特徴量と学習対象テンプレートの特徴量を学習文字Ｄの合成比率Ｒを変化させながら下記式Ｇに基づいてベクトル量として合成し、学習文字Ｄの特徴量に前記分類されたテンプレートの特徴量を近づける特徴量合成手段と、
前記特徴量合成手段による合成処理の終了時に、前記学習文字Ｄの最小認識距離を用いて学習文字Ｄが正認識されたか否かを判定し、判定結果に基づいて認識辞書データの更新または追加を行なう更新／追加手段、
前記更新／追加手段により認識辞書データが更新または追加されたテンプレートを用いて学習文字の認識処理を行って得た認識距離データを基に前記学習文字Ｃを得る際に用いるフィルタデータを変更するフィルタデータ更新手段、
として機能させる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。
除外条件：（１）修正入力により挿入された文字、（２）修正入力により削除された修正対象文字、（３）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（４）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（５）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字  
式Ｇ：   Fdic = (1 - R) Fdic + RFunk 
Fdic は合成後の特徴量、 Fdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、             Funkは文字の特徴量、Rは合成比率（０＜R＜１）
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文字認識装置に関し、特に、入力文字のイメージデータから特徴量を作成し、認識辞書の特徴量との比較により認識された文字コードを得る辞書学習方式および文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識装置は、文字画像を読取って電気信号に変換して画像イメージを得て、それを１文字ずつ切出して認識辞書を用いて文字認識を施し、文字コードを得る装置である。
上記文字認識の過程では、先ず、切出された文字の特徴量抽出と、抽出された特徴量と認識辞書内の各テンプレートの特徴量との比較がなされ、最も類似度の高い特徴量を有する候補文字が正解文字とされその文字コードが取得される。
しかし、読取られる文字は同じ文字でも形や大きさや線の太さが異なったり線のかすれがあったりして必ずしも正確に認識できるとは限らない。
特に、手書き文字を認識する場合には上記のような要因に加え、個人の書き癖等の要因も加わって認識率が低下する。
【０００３】
上述のような問題の解決方法として、不読文字或いは誤認識文字の修正入力の際に認識辞書に登録されている標準パターンを更新（修正／追加）する方式、いわゆる’認識辞書の学習’により認識率向上を図る方法がある。認識率の学習方式に関する従来技術として、（１）特開平２−１８６４８４号公報の「文字認識装置」や特開平９ー１８５６８２号公報の「認識辞書の学習方式」等に開示の技術のように修正入力の際に、逐一その文字を学習させるか否かをオペレータが判断して指示を与える方式、（２）特開平７−１２９７２４号公報の「文字認識装置ならびにその辞書学習方法および辞書作成方法」に開示の技術のように、修正と同時に学習を行なう方式、（３）特開平７−２７１９１７号公報の「手書き文字認識辞書作成方法及び装置」や、特開平８−２８７１９１号公報の「光学的文字読取り装置」等に開示の技術のように、学習後の認識辞書の妥当性を認識シミュレーションによって調べる方式がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記（１）の技術では、オペレータの作業負担が増加する点と文字学習の要否の判断のための専門的知識をオペレータが持っていなければ精度の高い’認識辞書の学習’ができないという問題点があり、（２）の技術では、学習文字の妥当性を考慮していないので、学習の効率性および学習後の認識辞書の安定性に欠けるという問題点があり、（３）の技術では、学習後の認識辞書の妥当性のシミュレーションに時間を要し、また、認識シミュレーションに必要なデータを格納する記憶手段を追加する必要があるという不具合がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点および不具合に鑑みてなされたものであり、効率的に認識辞書の学習を行なうと共に学習後の認識辞書に高い妥当性と安定性を与え得る辞書学習方法および文字認識装置の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記問題を解決するために、請求項１に記載の発明の辞書学習方法は、認識辞書の学習処理を行なう文字認識装置の辞書学習方法であって、文字認識装置のコンピュータにより、認識結果に対して修正入力された文字から下記除外条件（１）〜（５）のいずれかに該当する文字を除外した学習文字ｃの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、学習文字ｃの特徴量と認識辞書のテンプレートの特徴量から各文字コード毎に最小認識距離と最大認識距離を算出する認識距離算出ステップ、認識距離算出ステップにより算出した各文字コードの最小認識距離の中で学習文字ｃとは異なる文字コードの最小認識距離Ａの正規化距離が閾値ωより小さい場合にその学習文字ｃを除外し、算出した各文字コードの最大認識距離の中で学習文字ｃと同じ文字コードの最大認識距離Ｂの正規化距離が閾値ωより大きい場合にその学習文字ｃを除外して、学習文字Ｃを得るフィルタステップ、からなることを特徴とする。
除外条件：（１）修正入力により挿入された文字、（２）修正入力により削除された修正対象文字、（３）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（４）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（５）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字
【０００７】
また、請求項２に記載の発明は請求項１に記載の発明の辞書学習方法において、更に、フィルタステップにより得た学習文字Ｃを学習対象テンプレート別に分類し、その中から未だ学習処理をしてなくて且つ最小認識距離が最小の学習文字Ｄを選択する選択ステップ、  学習文字Ｄの特徴量と学習対象テンプレートの特徴量を学習文字Ｄの合成比率Ｒを変化させながら下記式Ｇに基づいてベクトル量として合成し、学習文字Ｄの特徴量に前記分類されたテンプレートの特徴量を近づける特徴量合成ステップ、を備えたことを特徴とする。
式Ｇ：   Fdic = (1 - R) Fdic + RFunk 
Fdic は合成後の特徴量、 Fdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、             Funkは文字の特徴量、Rは合成比率（０＜R＜１）
【０００８】
また、請求項３に記載の発明は請求項２に記載の発明の辞書学習方法において、更に、辞書学習ステップによる学習の終了時に、学習文字Ｄの最小認識距離を用いて学習文字Ｄが正認識されたか否かを判定し、判定結果に基づいて認識辞書データの更新または追加を行なう更新／追加ステップ、更新／追加ステップにより認識辞書データが更新または追加されたテンプレートを用いて学習文字の認識処理を行って得た認識距離データを基に学習文字フィルタ手段で用いるフィルタデータを変更するフィルタデータ更新ステップ、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に記載の発明の文字認識装置は、認識辞書の学習処理を行なう文字認識装置において、認識結果に対して修正入力された文字から下記除外条件（１）乃至（５）のいずれかに該当する文字を除外した学習文字ｃの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、学習文字ｃの特徴量と認識辞書のテンプレートの特徴量から各文字コード毎に最小認識距離および最大認識距離を算出する認識距離算出手段と、認識距離算出手段により算出した各文字コードの最小認識距離の中で学習文字ｃとは異なる文字コードの最小認識距離Ａの正規化距離が閾値ωより小さい場合にその学習文字ｃを除外し、算出した各文字コードの最大認識距離の中で学習文字ｃと同じ文字コードの最大認識距離Ｂの正規化距離が閾値ωより大きい場合にその学習文字ｃを除外して、学習文字Ｃを得るフィルタ手段と、フィルタ手段により得た学習文字Ｃを学習対象テンプレート別に分類し、その中から未だ学習処理をしてなくて且つ最小認識距離が最小の学習文字Ｄを選択する選択手段と、学習文字Ｄの特徴量と学習対象テンプレートの特徴量を学習文字Ｄの合成比率Ｒを変化させながら下記式Ｇに基づいてベクトル量として合成し、学習文字Ｄの特徴量に前記分類されたテンプレートの特徴量を近づける特徴量合成手段と、特徴量合成手段による合成処理の終了時に、学習文字Ｄの最小認識距離を用いて学習文字Ｄが正認識されたか否かを判定し、判定結果に基づいて認識辞書データの更新または追加を行なう更新／追加手段と、更新／追加手段により認識辞書データが更新または追加されたテンプレートを用いて学習文字の認識処理を行って得た認識距離データを基に学習文字フィルタ手段で用いるフィルタデータを変更するフィルタデータ更新手段と、を備えたことを特徴とする。
除外条件：（１）修正入力により挿入された文字、（２）修正入力により削除された修正対象文字、（３）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（４）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（５）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字  
式Ｇ：   Fdic = (1 - R) Fdic + RFunk 
Fdic は合成後の特徴量、 Fdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、             Funkは文字の特徴量、Rは合成比率（０＜R＜１）
【００１０】
また、請求項５に記載の発明は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は、認識辞書の学習処理を行なう文字認識装置において、コンピュータを、認識結果に対して修正入力された文字から下記除外条件（１）乃至（５）のいずれかに該当する文字を除外した学習文字ｃの特徴量を抽出する特徴量抽出手段、学習文字ｃの特徴量と認識辞書のテンプレートの特徴量から各文字コード毎に最小認識距離および最大認識距離を算出する認識距離算出手段、認識距離算出手段により算出した各文字コードの最小認識距離の中で学習文字ｃとは異なる文字コードの最小認識距離Ａの正規化距離が閾値ωより小さい場合にその学習文字ｃを除外し、算出した各文字コードの最大認識距離の中で学習文字ｃと同じ文字コードの最大認識距離Ｂの正規化距離が閾値ωより大きい場合にその学習文字ｃを除外して、学習文字Ｃを得るフィルタ手段、フィルタ手段により得た学習文字Ｃを学習対象テンプレート別に分類し、その中から未だ学習処理をしてなくて且つ最小認識距離が最小の学習文字Ｄを選択する選択手段と、学習文字Ｄの特徴量と学習対象テンプレートの特徴量を学習文字Ｄの合成比率Ｒを変化させながら下記式Ｇに基づいてベクトル量として合成し、学習文字Ｄの特徴量に分類されたテンプレートの特徴量を近づける特徴量合成手段と、特徴量合成手段による合成処理の終了時に、学習文字Ｄの最小認識距離を用いて学習文字Ｄが正認識されたか否かを判定し、判定結果に基づいて認識辞書データの更新または追加を行なう更新／追加手段、更新／追加手段により認識辞書データが更新または追加されたテンプレートを用いて学習文字の認識処理を行って得た認識距離データを基に学習文字Ｃを得る際に用いるフィルタデータを変更するフィルタデータ更新手段、として機能させる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。
除外条件：（１）修正入力により挿入された文字、（２）修正入力により削除された修正対象文字、（３）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（４）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（５）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字  
式Ｇ：   Fdic = (1 - R) Fdic + RFunk 
Fdic は合成後の特徴量、 Fdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、             Funkは文字の特徴量、Rは合成比率（０＜R＜１）
【００１５】
【発明の実施の形態】
＜文字認識装置の構成例＞
図１は本発明の文字認識装置の構成例を示すブロック図であり、（ａ）は文字認識装置の構成例を示すブロック図、（ｂ）は本発明の要部である辞書学習部の構成例を示すブロック図である。
図１（ａ）で、文字認識装置１００は、光学的読取り装置や手書き文字読取り装置等からなり、文字（または、線、点）を読み取って電気信号に変換して更にデジタル化してイメージデータを得る文字入力部１と、文字入力部１からのイメージデータを１文字単位の文字イメージに分解する文字切出部２と、切出された文字イメージの特徴を抽出して特徴量を得る特徴抽出部３と、入力された文字の特徴量と認識辞書９内の各テンプレートの特徴量とを比較して認識結果（例えば、文字コード）を出力する文字認識部４を有している。
【００１６】
更に、文字認識装置１００は、認識辞書９の学習を行なう場合に文字認識部４から出力される認識結果を一時的に記憶する認識結果記憶部５と、認識結果を文字としてモニター画面に表示し、オペレータが不読文字または誤認識文字をキーボード操作によって修正入力する認識結果修正部６と、学習文字抽出部７と、辞書学習部８および認識辞書９を有している。学習文字抽出部７と、辞書学習部８および認識辞書９については以下に詳述する。
【００１７】
また、文字認識装置１００は図示しない制御部を有している。制御部はＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を有するマイクロプロセッサー構成を有し、文字認識装置全体の動作を制御する。
なお、文字入力部１は読取り装置として別に専用の制御部を有する構成であってもよい。また、文字切出部２〜辞書学習部８はハードウエア回路で構成することもできるが、文字切出部２〜辞書学習部８の各モジュールのうちのあるモジュールをハードウエア回路で、その他のモジュールをプログラムで構成するようにしてもよい。また、文字切出部２〜辞書学習部８の一部をプログラムで構成した場合にはその各モジュールはＲＯＭ等の記録媒体に記録され、制御プログラムのコントロール下で制御部のＣＰＵにより実行制御されて、それぞれの処理を実現する。
【００１８】
なお、本実施例では文字切出部２〜文字認識部４と認識結果修正部６の一部，学習文字抽出部および辞書学習部８をプログラムで構成している。そして、認識結果記憶部５をＲＡＭ等の内部メモリーとし、認識結果修正部６のうちのハードウエア部分をモニター画面を有するディスプレイ装置およびキーボード等からなる装置としている。
【００１９】
＜学習文字抽出部＞
学習文字抽出部７は、認識結果修正部６での修正対象の文字（以下、修正対象文字）のうち一定の除外条件を満たす文字を自動的に除外し、それ以外の文字を学習を要する学習文字として記憶しているデータを出力する。
実施例では、学習文字抽出部７における除外条件を下記の５条件とし、これら５条件のいずれかに該当する文字以外の文字を学習文字としている。
【００２０】
除外条件；
（イ）修正入力により挿入された文字、（ロ）修正入力により削除された修正対象文字、（ハ）修正対象文字がその前後の文字と接触している場合の当該修正対象文字、（ニ）修正対象文字の大きさが閾値より小さい場合の当該修正対象文字、（ホ）修正対象文字が掠れている場合の当該修正対象文字上記（イ）、（ロ）、（ハ）の除外条件は、切出しが失敗している可能性があるためこれらの文字を学習文字とすることを不適として除外するために設けたものであり（イ）、（ロ）の除外条件については認識結果修正部６から得る情報を基にして判定でき、（ハ）の除外条件については文字切出部２から得る情報を基に判定できる。また、上記（ニ）、（ホ）の除外条件は文字の形状が粗悪であることが予想できるので、これらの文字を学習文字とすることを不適として除外するために設けたものであり、（ニ）の除外条件については文字切出部２から得る情報を基に判定でき、（ホ）の除外条件については修正対象文字の黒点（ドット）数から判定できる。
【００２１】
＜認識辞書＞
認識辞書は、ハードディスク、フロッピーディスク、光ディスク等のリムーバブルな記録媒体に記録されており、これら記録媒体の読み出し／書込装置、すなわち、磁気ディスク装置，フロッピーディスク装置，光ディスク装置等のいずれかが文字認識装置の構成部分とされる。
【００２２】
図２は認識辞書９の構造を示す説明図であり、認識辞書９はテンプレート群９１とフィルタデータ群９２を有している。テンプレートは文字コードとその文字コードに対応する文字の特徴量およびテンプレート番号を有し、フィルタデータは文字コード別の認識距離の最大値の平均値とその二乗平均値（分散値）、認識距離の最小値その二乗平均値（分散値）、これらの値を作成する際に用いた文字数からなっている。フィルタデータは認識辞書９を作成するために使用した文字データを当該認識辞書を用いて文字認識部４と同様の認識処理を行なうことにより求める。ここでいう認識距離は認識する文字の特徴量と、同じ文字コードをもつ認識辞書の特徴量をベクトルとして算出した距離をいう。
【００２３】
本発明の辞書学習方式では、学習された認識辞書を初期の認識辞書（標準辞書）とは別に、入力文字のソースの種類に従って保存する。この方式により入力文字が、以前に学習したものであればその時の認識辞書を認識に用いることができ、また、未学習の文字であれば標準辞書を用いるので常に安定した認識条件を得ることができる。
なお、入力文字のソースの種類としては、手書きの帳票を読取とって得た入力文字や手書き入力装置等によって得られた入力文字の場合には（文字癖等の個性を有するので）書手そのものをソースとでき、活字の場合には書籍名やフォントをソースとすることができる。
【００２４】
＜辞書学習部＞
［構成］図１（ｂ）で、辞書学習部８は、特徴抽出部１１，認識距離計算部１２，学習文字フィルタ部１３，学習文字選択部１４，学習文字合成部１５，テンプレート追加部１６およびフィルタデータ変更部１７を有している。特徴抽出部１１〜フィルタデータ変更部１７は、ハードウエア回路で構成することもできるが本実施例ではプログラムで構成している。なお、特徴抽出部１１〜フィルタデータ変更部１７の各モジュールのうちのあるモジュールをハードウエア回路で、その他のモジュールをプログラムで構成するようにしてもよい。また、特徴抽出部１１〜フィルタデータ変更部１７をプログラムで構成した場合にはその各モジュールはＲＯＭ等の記録媒体に記録され、制御プログラムのコントロール下で制御部のＣＰＵにより実行制御されて、認識辞書の学習処理を実現する。
【００２５】
［辞書学習動作］
図３は辞書学習部８の辞書学習動作を示すフローチャートである。特徴抽出部１１では、図１（ａ）の学習文字抽出部７から出力された複数の学習文字のうち、学習文字のデータに特徴量が含まれているか否かを調べ（Ｓ１）、特徴量が含まれている場合にはＳ３に移行し、特徴量が含まれていない場合にはその学習文字のデータから特徴量を抽出（作成）する（Ｓ２）。
【００２６】
次に、認識距離計算部１２で学習文字の特徴量と認識辞書９のテンプレートの特徴量から各文字コード別に最小認識距離およびその時のテンプレート番号と、最大認識距離およびその時のテンプレート番号とからなる認識距離データを作成する（Ｓ３）。図４に認識距離データの構造を示す。
【００２７】
学習文字フィルタ部１３では、学習に不適な学習文字をオペレータの判断を要することなく自動的に除外する。
具体的には、後述の式２（認識距離の正規化式）によって導き出された各文字コードの最小認識距離の正規化距離のうち、学習文字と異なる各文字コードの正規化距離と閾値とを比較し、閾値より小さいものがあればその学習文字を除外する。すなわち、このような学習文字は異なる文字コードの最小認識距離の正規分布内に存在していることとなり、その学習文字を認識辞書に加えることによりその異なる文字コードの認識に影響を与える可能性が生ずるものとしてその学習文字を除外する。同様に、学習文字の文字コードの最大認識距離の正規化距離を式２から求めて閾値と比較し、正規化距離が閾値より大きければその学習文字を除外する。すなわち、このような学習文字はその文字コードの最大認識距離の正規分布内に存在しないため、その学習文字の信頼性が低いものとして除外する（Ｓ４）。また、上記正規化距離と閾値との比較によるフィルタ処理の結果、学習文字が全く無い場合には処理を終了する（Ｓ５）。
【００２８】
上述した学習文字フィルタ部１３での学習文字と異なる文字コードでの比較処理は、学習文字が異なる文字コードの辞書テンプレートから統計的に十分離れているか否かを調べるために行なわれる。すなわち、学習文字におけるある文字コードの最小認識距離とはその文字コードの認識辞書のテンプレートの中で最も学習文字に近いものと学習文字との特徴ベクトルの距離であり、その距離が短いということはその学習文字がその文字コードに近いことを示している（図６参照）。
学習文字が他の文字コードに近過ぎる場合にその文字について学習処理をすれば、近過ぎる他の文字コードの認識性能に悪影響を及ぼす（他の文字コードの文字が入力された時に学習文字の文字コードとして認識されてしまう）ため、その学習文字を除外する。
【００２９】
また、学習文字の文字コードの比較はその文字コードの統計的分布にその学習文字が含まれているか否かを調べるために行なわれる。すなわち、ある文字コード内の最大認識距離とはその文字コードの特徴空間の半径を近似しているものであることから、ある文字においてその値が平均値からかけ離れていることはその文字が対象文字コードの特徴空間からかけ離れていることを意味する（図７参照）。従って、同じ文字コードの他の文字の特徴からかけ離れている文字はその文字の特徴の信頼性が低く学習には適さないものとしてその学習文字を学習の対象から除外する。
【００３０】
上記２つの除外条件に基づいて、学習には不適な文字すなわち他の文字コードの認識に影響を及ぼす文字および同じ文字コードの平均的特徴からかけ離れている文字についてはオペレータの判断なしに自動的に除外できる。
また、他の文字コードの特徴に近い文字や同じ文字コードの平均的特徴からかけ離れている文字が出現する原因としては、文字の掠れや潰れ、傾きや変形によって文字のイメージが粗悪になっていることや、オペレータが認識結果の修正の際に誤った文字コードの文字を入力すること等がある。
【００３１】
学習文字選択部１４では、有効な学習文字をオペレータの判断を要することなく自動的に除外する。
具体的には、学習文字フィルタ部１３でのフィルタ処理を通過した学習文字を学習対象となる認識辞書のテンプレート（学習対象テンプレート）別に分類し、その中から未だ学習処理をしていなくて正認識距離の最小な学習文字を選択していく（Ｓ６）。
【００３２】
ここで、学習対象テンプレートとは、学習文字の認識距離データにおいて学習文字と同じ文字コードで最小認識距離のときのテンプレート、すなわち、学習文字と同じ文字コードで最も近いテンプレートをいう。また、その時の最小認識距離を正認識距離とする。
なお、認識する文字と同じ文字コードにおける最小認識距離を正認識距離とし、認識する文字と異なる文字コードの最小認識距離のうち、最も小さなものを誤認識距離とすると、正認識距離＞誤認識距離のとき認識結果は誤認識となる。
また、誤認識距離≧正認識距離≧誤認識距離−α（α：リジェクト判定用の閾値）のとき認識結果はリジェクトとなる。更に、誤認識距離−α＞正認識距離のとき認識結果は正認識となる。
【００３３】
学習文字を学習対象テンプレートに分けるのは、同一ソースから入力された同一文字コードの文字で正認識距離の辞書テンプレート（学習対象テンプレート）が同じ学習文字は、その特徴量ベクトルを認識辞書のテンプレートの特徴ベクトルから見た場合、図８に示すように同じ方向性を持っているからである。
【００３４】
このため、その学習文字の中の学習対象テンプレートに近いものから学習することにより学習対象テンプレートの特徴量を徐々にそれらの特徴量に近づけて学習文字を認識するようにして学習対象テンプレートの変化量を最小限におさえることができる。通常、認識辞書は初期状態（学習をしていない状態）ではテンプレートのバランスが取れているためこのような学習方法を用いることにより、そのバランスを大きく崩すことなく学習できる。また、オペレータの判断を要さないのでオペレータに文字特徴や学習に係わる専門的知識を要求する必要がない。
【００３５】
学習文字合成部１５では、学習文字選択部１４で選ばれた学習文字の特徴量と学習対象テンプレートの特徴量とを、後述の特徴量合成法（式３：図５参照）により学習文字の合成比率を初期値から徐々に変化させながらベクトル量として合成していき、学習対象テンプレートの特徴量を学習文字に近づけていく。そして、繰り返し合成中に後述の３つの合成終了判定条件のいずれかを満たしたとき、特徴量合成処理を終了する（Ｓ７）。
【００３６】
テンプレート追加部１６では、上記特徴量合成処理の繰り返しの終了時に、学習文字が正認識されるようになっているか否かを調べ、正認識されるようになっていればＳ９に移行し（Ｓ８）、正認識（後述）されるようになっていなければ学習文字の特徴量を認識辞書の新たなテンプレートとして追加する（Ｓ９）。すなわち、特徴量合成のみの学習方法ではテンプレートが増えないので学習後の認識速度に影響を与えないが、辞書が元の辞書から大きく変化したり、他の文字コードに近づき過ぎてしまうと認識率が低下する可能性がある。また、テンプレート追加のみの学習方法ではそのテンプレートが他の文字コードに近過ぎなければ認識率の低下をもたらすことはないが、テンプレートの増加は認識速度の低下要因となる。そこで、本発明では、特徴量合成による学習方法を優先し（Ｓ７）、後述の合成終了判定条件の（Ｂ）（式５）または（Ｃ）（式６）が成立した場合に、当該学習方法を不適として、テンプレート追加による学習方法に切換える。これより、オペレータの判断を要することなしにその学習文字について最適な学習方法を選択することができる。
【００３７】
フィルタデータ変更部１７では、上記Ｓ７，Ｓ８（学習文字合成部１５）またはＳ９（テンプレート追加部１６）によって学習文字が正認識されるようになった場合に、認識辞書９のフィルタデータを修正する。
具体的には、学習後の認識辞書で学習文字の認識処理を行ない、この時の認識距離データを学習文字フィルタ部１３で用いる認識距離の最小値／最大値の平均値とその二乗平均値および文字数のそれぞれに追加することにより、認識距離の最小値／最大値の平均値とその二乗平均値および文字数を修正対象文字に適した値に修正する（Ｓ１０）。
【００３８】
学習文字選択部１４で選択された全ての学習の学習処理（Ｓ７〜Ｓ９）の終了後、再度、認識距離計算部１２で学習後の認識辞書を用いて認識距離データを作成し、その後、学習処理をせず、未だ誤認識する学習文字についてのみ、全ての保存されている学習文字が正認識されるようになるか、或いは学習文字フィルタ部１３を通過する文字が存在しなくなるまで上記Ｓ３〜Ｓ１０（認識距離計算部１２〜ファイルデータ変更部１７）の学習処理を繰り返す（Ｓ１１）。
【００３９】
［認識距離の正規化等］
学習文字フィルタ部１３で閾値と比較する最小／最大認識距離の正規化距離は次により求めることができる。
文字コードｃｏにおける認識距離ｄc0の分散値ｖａｒ（ｄc0）は、認識辞書９に格納されている認識距離の平均値ａｖｅ（ｄc0）およびその二乗平均値ａｖｅ（ｄc02） より下記の式１により求められる。
ｖａｒ（ｄco）＝ａｖｅ（ｄco2）−（ａｖｅ（ｄco ））2      （式１）
式１によって得られる各文字コードの最小認識距離の分散値を用いて、認識距離計算部１２で得た学習文字の認識距離データの各文字コードにおける最小認識距離を下記の式２に従って正規化する。
ｄ’co＝（ｄco−ａｖｅ（ｄco））／（ｖａｒ（ｄco ））1/2    （式２）
ここで、ｄcoは学習文字の文字コードｃｏにおける最小認識距離、ｄ’coは学習文字の文字コードｃｏにおける最小認識距離の正規化距離、ａｖｅ（ｄco）は認識辞書９に格納されている文字コードｃｏにおける最小認識距離の平均値、ｖａｒ（ｄco）は上記式１で算出された文字コードｃｏの最小認識距離の分散値である。
【００４０】
また、式１によって得られる各文字コードの最大認識距離の分散値および上記式２を用いて、認識距離計算部１２で得た学習文字の認識距離データの各文字コードにおける最大認識距離を正規化することができる。
この場合、学習文字の文字コードｃｏにおける最大認識距離をｄco、学習文字の文字コードｃｏにおける最大認識距離の正規化距離をｄ’co、認識辞書９に格納されている文字コードｃｏにおける最大認識距離の平均値をａｖｅ（ｄco）、ｖａｒ（ｄco）を式１で算出された文字コードｃｏの最大認識距離の分散値として式２を適用すればよい。
【００４１】
このようにある正規化分布における観測値の範囲はその標本の平均値と分散値を用いて式２により正規化された観測値の範囲として求めることができる。例えば、信頼度を９５％とすれば、正規化分布表から−１．９６〜１．９６が正規化された観測値の範囲（信頼区間）として与えられる。これにより、認識距離がある文字コードの認識距離の正規分布内に存在しているか否かを判定できる。
【００４２】
［特徴量合成法および合成終了判定条件］
（１）  特徴量合成法
学習文字の特徴量と学習対象テンプレートの特徴量の合成は、学習文字の合成比率を初期値から徐々に変化させながらベクトル量として下記式（式３）により行なう。なお、図５に合成による学習で遷移する特徴量の遷移状態を示した。
Ｆdic'＝（１−Ｒ）×Ｆdic ＋Ｒ×Ｆunk                       （式３）
ここで、Ｆunk は学習文字の特徴量、Ｆdic は認識辞書における学習対象テンプレートの特徴量、Ｆdic'は上記テンプレートの合成後の特徴量、Ｒは合成比率（０＜Ｒ＜１）である。
【００４３】
（２） 合成終了判定条件前述したように、上記式３による繰り返し合成中に、下記３条件のうちのいずれかを満たした時に学習文字合成部１５での処理を終了する。
（Ａ）；学習文字が正認識され、且つ正認識距離と誤認識距離の差が閾値より大きい場合、すなわち、下記式（式４）が成立する場合、 ｜Ｆdicerr−Ｆunk ｜−｜Ｆdic−Ｆunk ｜＞１ （式４）
但し、Ｆdicerrは誤認識距離のテンプレートの特徴ベクトル、１（＞０）は閾値である。
（Ｂ）；学習対象テンプレートの合成前後における移動値が閾値より大きい場合、すなわち、下記式（式５）が成立する場合、 ｜Ｆdic−Ｆdic ｜＞２ （式５）
但し、α２（＞０）は閾値である。
（Ｃ）；学習後の学習対象テンプレートの特徴ベクトルと認識辞書の学習文字の文字コードと異なる文字のテンプレートの特徴ベクトルの距離が閾値より小さい場合、すなわち、下記式（式６）が成立する場合、 ｜Ｆdicerr−Ｆdic｜＜３ （式６）
但し、α３（＞０）は閾値。
【００４４】
（Ａ）の合成終了判定条件が成立するケース、すなわち正認識距離と誤認識距離の大きさが閾値α１より大きくなるケースがあるが、その原因は、同一ソースから入力された同じ文字コードの文字でもその特徴量にある程度のばらつきがあるので、１つの学習文字を正認識距離に余裕が生ずるように学習することでそのばらつきを吸収するように構成してあることによる。
【００４５】
（Ｂ）の合成終了判定条件は、前述したように、通常、認識辞書は初期状態ではテンプレートのバランスが取れているため、認識辞書の既存のテンプレートが大きく移動するとそのバランスを大きく崩し、その文字コードの認識率が低下する可能性があるので、これを防ぐためのものである。
【００４６】
また、（Ｃ）の合成終了判定条件は、学習対象のテンプレートが他の文字コードのテンプレートに近づき過ぎることによりその文字コードの認識に悪影響を及ぼすことを防ぐために設けた条件である。
【００４７】
［最小認識距離］
図６は最小認識距離の説明図である。図６で、学習文字Ｘの特徴量ベクトルをＡ（三角印）、図４の文字コード４１の特徴量ベクトルの分布範囲を右側の円（破線）ａ、図４の文字コード４２の特徴量ベクトルの分布範囲を左側の大きな円（破線）ｄとし、文字コード４１の特徴量ベクトルをｂ（バツ印），辞書テンプレートの特徴量ベクトルをｃ（丸印），学習文字に最も近い辞書テンプレートをＢ（二重丸印）とし、文字コード４２の特徴量ベクトルをｅ（バツ印），辞書テンプレートの特徴量ベクトルをｆ（丸印），学習文字に最も近い辞書テンプレートをＤ（二重丸印）とする。この場合、学習文字とその文字コード４１の最小認識距離はＣで示される線分の長さとなり、学習文字Ｘとその文字コード４２の最小認識距離はＥで示される線分の長さとなり、Ｃ＜Ｅであるから学習文字Ｘの最小認識距離は線分Ｃの長さとなる。
【００４８】
［最大認識距離］
図７は最大認識距離の説明図である。図７で、学習文字をＡ（三角印）、図４の文字コード４１の特徴量ベクトルの分布範囲を円（破線）ａとし、文字コード４１の特徴ベクトルをｂ（バツ印），辞書テンプレートの特徴量ベクトルをｃ（丸印），最大認識空間（≒特徴空間半径）をｄ、学習文字Ａから最もはなれている辞書テンプレートをＢ（二重丸印）とすると、学習文字Ａにおける文字コード４１の最大認識距離は線分ＢＡの長さとなる。
【００４９】
［学習文字の方向性］
図７は学習文字の方向性の説明図である。図７で、図４の文字コード４１の特徴量ベクトルの分布範囲を右側の円（破線）ａ、文字コード４１の特徴量ベクトルをｂ（バツ印），辞書テンプレートの特徴量ベクトルをｃ（丸印）とした場合、あるテンプレート（黒丸印）を最小認識距離のテンプレートとする学習文字群Ａはそのテンプレートを中心として一定の角度範囲に存在し、他のテンプレート（二重丸印）を最小認識距離のテンプレートとする学習文字群Ｂはそのテンプレートを中心として一定の角度範囲に存在する（すなわち、方向性を有する）。
【００５０】
【発明の効果】
上記説明したように、請求項１に記載の発明の辞書学習方法、請求項４に記載の文字認識方法、および請求項５に記載の発明によれば、認識結果の修正入力文字から所定の除外条件に該当する文字を除外して得た学習文字から特徴値を抽出してから最小認識距離と最大認識距離を算出するので、学習文字として不適切な修正対象文字を学習文字として認識距離を算出することを防ぐことができ、無駄な演算を行なうことがないことから認識距離の算出速度が速い。また、算出した最小認識距離と最大認識距離を基準として所定条件に該当する学習文字を除外できるので、認識距離がちか過ぎて他の文字コードの認識性能に悪影響を及ぼす学習文字を除外したり、認識距離が遠すぎて同じ文字コードの他の文字の特徴からかけ離れている文字を学習の対象から除外することができる。
【００５１】
請求項２に記載の発明の辞書学習方法、請求項４に記載の文字認識方法、および請求項５に記載の発明によれば、更に、学習文字の中の学習対象テンプレートに近いものから学習することができるので、学習対象テンプレートの特徴量を徐々にそれらの特徴量に近づけて学習文字を認識するようにして学習対象テンプレートの変化量を最小限におさえることができる。
【００５２】
請求項３に記載の発明の辞書学習方法、請求項４に記載の文字認識方法、および請求項５に記載の発明によれば、更に、辞書が元の辞書から大きく変化したり、他の文字コードに近づき過ぎてしまっても認識率の低下を抑制することができる。
また、学習された認識辞書を初期の認識辞書（標準辞書）とは別に、入力文字のソースの種類に従って保存し、入力文字が、以前に学習したものであればその時の認識辞書を認識に用いることができ、未学習の文字であれば標準辞書を用いるので常に安定した認識条件を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文字認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】認識辞書の構造を示す構造図である。
【図３】学習辞書部の辞書学習動作を示すフローチャートである。
【図４】認識距離データの構造を示す説明図である。
【図５】合成による学習で遷移する特徴量の遷移状態を示す説明図である。
【図６】最小認識距離の説明図である。
【図７】最大認識距離の説明図である。
【図８】学習文字の方向性の説明図である。
【符号の説明】
７  学習文字抽出部（学習文字抽出手段）
９  認識辞書
１３  学習文字フィルタ部（第１のフィルタ手段、第２のフィルタ手段）
１４  学習文字選択部（学習文字選択手段）
１５  学習文字合成部（特徴量合成手段）
１６  テンプレート追加部（辞書学習方法判定手段）
９１  テンプレート
９２  フィルタデータ（認識辞書データ）
１００  文字認識装置
【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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