(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識を行う文字認識装置において，文字パターンの複合特徴量を抽出する手段と，文字毎に，文字カテゴリデータを作成する手段と，作成された文字カテゴリデータを用いて認識辞書を作成する手段と，文字パターンと文字カテゴリデータ間の類似度を計算する手段とを有し，前記類似度を計算する手段を用いて，入力された未知文字パターンを認識辞書に格納されているすべての文字カテゴリデータと比較し，もっとも類似する文字カテゴリを認識の結果として出力し，
前記文字パターンの複合特徴量を抽出する手段は，文字のペリフェラル特徴量を抽出する手段と，文字のストローク特徴量を抽出する手段と，文字のメッシュ特徴量を抽出する手段とを備え，
前記文字のペリフェラル特徴量を抽出する手段は，１文字分の文字画像を入力する手段と，前記文字画像を記憶する手段と，前記文字画像の領域を分割する手段と，文字の特徴量を取るための走査範囲の制限手段と，前記文字画像の背景画像の特徴を取る手段とを有し，
前記文字画像の領域を分割する手段は，前記文字画像の領域を横にＡ区分に分割する手段と，前記横に分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の下半分とｋ＋１区分目の上半分を１区分とし，横にＡ‐１区分に分割する手段と，前記文字画像の領域を縦にＡ区分に分割する手段と，前記縦に分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の右半分とｋ＋１区分目の左半分を１区分とし，縦にＡ‐１区分に分割する手段を有することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
文字認識を行う文字認識装置において，文字パターンの複合特徴量を抽出する手段と，文字毎に，文字カテゴリデータを作成する手段と，作成された文字カテゴリデータを用いて認識辞書を作成する手段と，文字パターンと文字カテゴリデータ間の類似度を計算する手段とを有し，前記類似度を計算する手段を用いて，入力された未知文字パターンを認識辞書に格納されているすべての文字カテゴリデータと比較し，もっとも類似する文字カテゴリを認識の結果として出力し，
前記文字パターンの複合特徴量を抽出する手段は，文字のペリフェラル特徴量を抽出する手段と，文字のストローク特徴量を抽出する手段と，文字のメッシュ特徴量を抽出する手段とを備え，
前記文字のストローク特徴量を抽出する手段は，１文字分の文字画像を入力する手段と，前記文字画像を記憶する手段と，前記文字画像の領域分割手段と，前記文字画像のストローク特徴量を抽出する手段とを有し，
前記文字画像の領域分割手段は，前記文字画像の領域を横にＡ区分に分割する手段と，前記横に分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の下半分とｋ＋１区分目の上半分を１区分とし，横にＡ‐１区分に分割する手段と，前記文字画像の領域を縦にＡ区分に分割する手段と，前記縦に分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の右半分とｋ＋１区分目の左半分を１区分とし，縦にＡ‐１区分に分割する手段を有することを特徴とする文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は認識装置及び認識方法に関し，特に文字認識を行う認識装置及び文字認識を行う認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識分野には，文字毎に，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルを用いて該文字の標準文字パターンを求め，求められた標準文字パターンを認識辞書に記憶しておく。認識するとき，入力された未知文字パターンを認識辞書に格納されているすべての標準文字パターンと比較し，もっとも近いものが認識の結果として出力される方法がもっとも一般的な認識方法である。ここで，文字特徴量の選択方法，標準文字パターンの作成方法，距離尺度或いは類似度尺度は認識精度を左右する重要な要素である。
【０００３】
標準文字パターンの作成方法について，各文字毎に，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルの中心値を該文字の標準文字パターンとして認識辞書に記憶させ，認識辞書を作成する方法がある。しかし，文字カテゴリに属している学習サンプルの分布がばらつき，かつ数が多い場合は，認識率が低いという問題点がある。
【０００４】
認識率を上げるために，各文字毎に複数の標準文字パターンを用いて認識を行う方法がある。例えば，特開昭６３−１２９４８８号公報には，マルチフォント文字を認識するために，各文字毎に複数の標準文字パターンを認識辞書に記憶しておき，その認識辞書を用いて認識を行う方法が提案された。また，学習サンプルを学習しながら，対応している標準文字パターンを修正し，或いは新しい標準文字パターンを追加して，認識辞書を作成する方法がある。例えば，特開平７−２８９５５号公報に記載されている方法が上記したものである。しかし，これらの方法には，認識辞書に標準文字パターンの数が多いので，認識時間が長いという問題があり，文字数が多い場合には，文字認識に要する処理時間は無視できないものとなる。
【０００５】
認識時間を短縮するために，例えば，特開平１０−１６２１０３号公報には，手書き文字学習サンプルを用いて手書き文字認識辞書，活字文字学習サンプルを用いて活字文字認識辞書をそれぞれ作成しておき，認識するとき，入力された未知文字が手書き文字か活字文字かを判断し，手書き文字の場合は手書き文字認識辞書，活字文字の場合は活字文字認識辞書を用いて認識を行う方法が提案されている。しかし，文字フォントの種類が多いので，文字フォントの種類をすべて区別するのは容易でないし，特に手書き文字の場合は，学習サンプルの分布が一定の法則に従わないので，１つの標準文字パターンで文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルを表現するのは，認識率が低いという問題がある。
【０００６】
距離尺度或いは類似度尺度については，これまで数多く提案されている。代表的なものは，シテイブロック距離，ユークリッド距離，重み付きユークリッド距離，マハラノビス距離，投影距離などが挙げられる。これらの方法は文献『画像の処理と認識』安居院猛・長尾智晴（１９９２，昭晃堂）と，『基本多変量解析』浅野長一郎・江島伸興（日本規格協会），“手書き文字認識における投影距離法”池田正幸・田中英彦・岡本達（情処学論，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．１，ｐｐ．１０６−１１２，１９８３）に記載されている。文字Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）と文字Ｙ＝（ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ）の間のシテイブロック距離Ｄｃ（Ｘ，Ｙ）は次の公式で計算する。ここで，｜Ｚ｜はＺの絶対値を表す。
【０００７】
【数２】
0004062866.tif 000002
【０００８】
文字Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）と文字Ｙ＝（ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ）の間のユークリッド距離Ｄｅ（Ｘ，Ｙ）は次の公式で計算する。
【０００９】
【数３】
0004062866.tif 000003
【００１０】
文字ｉの学習サンプルをＳ１，Ｓ２，…。Ｓｋとし，サンプルＳ１，Ｓ２，…。Ｓｋの中心値，すなわち，文字ｉの標準文字パターンをＵｉで表す。文字Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）と標準文字パターンＵｉ＝（ｕｉ１，ｕｉ２，…，ｕｉｎ）間の重み付きユークリッド距離Ｄｗ（Ｘ，Ｕｉ）は次の公式で計算する。
【００１１】
【数４】
0004062866.tif 000004
ここで，
【００１２】
【数５】
0004062866.tif 000005
である。文字Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）と標準文字パターンＵｉ＝（ｕｉ１，ｕｉ２，…，ｕｉｎ）間のマハラノビス距離Ｄｍ（Ｘ，Ｕｉ）は次の公式で計算する。
【００１３】
【数６】
0004062866.tif 000006
ここで，Σｉは文字ｉの学習サンプルの共分散行列を表し，Ｚ−１は行列Ｚの逆行列であり，ＺＴは行列Ｚの転置行列である。パターンＸ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）と標準パターンＵｉ＝（ｕｉ１，ｕｉ２，…，ｕｉｎ）間の投影距離Ｄｔ（Ｘ，Ｕｉ）は次の公式で計算する。
【００１４】
【数７】
0004062866.tif 000007
ここで，Φｊはパターンの学習サンプルから計算された固有値を降順に並べたときにｊ番目に位置する固有値に対応する固有ベクトルであり，（α，β）はベクトルαとβの内積を表す。
【００１５】
シテイブロック距離，ユークリッド距離及び重み付きユークリッド距離は比較的簡単に求められるが，高い認識率を保証するのは困難である。マハラノビス距離は，生起確率がχ２分布に従ったデータを対象としている距離であり，生起確率の高い分布の中心部分ほど距離が近く計算される。しかし，実際の文字の学習サンプルの分布はχ２分布に従っているわけではないので，認識率を保証できない。また，文字の共分散行列を記憶するため，認識辞書が巨大であり，莫大な計算時間がかかるので，実用性が低い。
【００１６】
上述した従来技術には，２つの特徴がある。（１）１つ或いは複数の標準文字パターンで文字カテゴリを代表する；（２）文字パターンと文字パターン間の距離，或いは類似度を用いて文字パターンを比較する。次に従来技術の特徴（１）と（２）は誤認が発生する重要な原因であることを示す。
【００１７】
文字カテゴリに属している学習サンプルは一般に一定の分布に従わない，集中して固まっている場合もあるし，ばらばらに分散している場合もある。１つの標準文字パターンで文字カテゴリを代表した場合は，図２７に示すように，文字Ｐの認識範囲は，該文字の標準文字パターンを中心として（特徴（１）より），標準文字パターンともっとも遠い該文字カテゴリに属している学習サンプルと標準文字パターン間の距離を半径とする（特徴（２）より）多次元円Ｅ１になる。すなわち，入力された未知文字パターンがＥ１範囲に入ると，文字Ｐと認識される可能性が非常に高い。しかし，認識範囲Ｅ１は実際の文字学習サンプルの分布範囲Ｅ２より大きいため，多くの文字の認識範囲と重なってしまう。認識するとき，入力された未知文字パターンが重なっている範囲に入ると，間違って認識されることがある。例えば，図２８に示すように，文字Ｐ１の実際の分布範囲Ｅ４と文字Ｐ２の実際の分布範囲Ｅ６と重なっていないが，文字Ｐ１の認識範囲Ｅ３と文字Ｐ２の認識範囲Ｅ５と重なっている。入力された未知文字Ｘが文字Ｐ１の実際の分布範囲Ｅ４に入るので，文字Ｐ１と認識されるはずであるが，ＸがＰ１とＰ２の重なっている認識範囲に入っているので，文字Ｐ２と間違って認識される。すなわち，Ｘと文字Ｐ２の標準文字パターン間の距離がＸと文字Ｐ１の標準文字パターン間の距離より小さいので，文字Ｐ２と誤認される。
【００１８】
文字毎に複数の標準文字を用いて認識を行う場合は，認識範囲が重なっている文字の数が少なくなり，認識精度がある程度改善されるが，本質的な解決法ではない。
【００１９】
文字の分布に従って文字の認識範囲を縮小する，或いは文字の分布を想定して，認識範囲を想定した分布の形に近似するような距離関数，或いは類似度関数を用いて認識を行う場合は（例えば，重み付きユークリッド距離，マハラノビス距離など），認識範囲が重なっている文字の数が少なくなり，認識精度がある程度改善されるが，分布が一定の規則に従わない文字に対して，高い認識率を保証できない問題点があり，本質的な解決法ではない。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は，上述した事情に鑑みてなされたもので，文字カテゴリを代表する標準文字パターンを用いて文字認識を行うときの認識率低下問題を解決し，高い認識率かつ簡単な文字認識方法を提供することを目的とするものである。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため，本発明は，特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。すなわち，本発明の具体的な構成では，文字パターンのペリフェラル特徴量と，ストローク特徴量と，メッシュ特徴量をそれぞれ抽出し，抽出された３種類の特徴量を並べて該文字の複合特徴量を求め，各文字毎に，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルから，学習サンプル特徴量の各次元毎に，次元の値を列挙し，列挙した値を変換し，変換された各次元の値を該文字のカテゴリデータとして認識辞書に記憶させ，認識辞書を作成しておく。認識するとき，文字パターンと文字カテゴリ間の類似度の計算方法を用いて，入力された未知文字パターンと認識辞書に格納されているすべての文字カテゴリデータ間の類似度を計算し，もっとも類似な文字カテゴリを認識の結果として出力することにより文字を高精度・高速かつ簡単に認識することができる。
【００２２】
また，本発明によれば，特徴量の分布に対応するビット列データからなる文字カテゴリデータと，認識対象の同様の文字パターンの文字パターンデータとを比較して文字認識を行なうので精度よく認識を行なえる。さらに，複数種類の特徴量のビット列パターンを連結させればより正確な認識が可能となる。
【００２３】
なお，本発明は装置および方法として実現でき，またその方法の少なくとも一部をコンピュータプログラムとして実装することができる。このコンピュータプログラムを記録した記録媒体（プログラムパッケージ）や，当該コンピュータプログラムをコンピュータシステムにインストールするためのコンピュータプログラムを記録した記録媒体が，本発明の技術的な範囲に含まれることはもちろんである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図１は，本発明の認識装置の実施の一形態を示すブロック図である。図中，１は１文字分の文字画像を入力する手段，２は文字のペリフェラル特徴量を抽出する手段，３は文字のストローク特徴量を抽出する手段，４は文字のメッシュ特徴量を抽出する手段，５は文字の複合特徴量を求める手段，６は文字パターンと文字カテゴリ間の類似度を計算する手段，７は認識手段，８は認識辞書作成手段，８ａは認識辞書を格納する手段，９は文字カテゴリ作成手段，１０は記憶手段である。
【００２５】
メモリＭ１，Ｍ２及びＭ３は，それぞれ特徴量抽出手段２，３，４で抽出されたペリフェラル特徴量，ストローク特徴量及びメッシュ特徴量を格納する。メモリＭ４は，複合特徴量を求める手段５で求められた文字の複合特徴量を格納する。メモリＭ５は，認識辞書から認識手段７で検出された入力された未知文字パターンともっとも類似な文字の名前とカテゴリデータを格納する。
【００２６】
特徴量抽出手段２は，文字画像入力手段１で入力された１文字分の文字画像をそれぞれ横に２Ａ‐１区分，縦に２Ａ‐１区分に分割し，文字画像の幅或いは高さの１／Ｐを各区分の走査範囲として，各区分を走査してペリフェラル特徴量を抽出する。特徴量格納手段２ａは前記抽出されたペリフェラル特徴量をメモリＭ１に格納する。
【００２７】
特徴量抽出手段３は，文字画像入力手段１で入力された１文字分の文字画像をそれぞれ横に２Ａ‐１区分，縦に２Ａ‐１区分に分割し，各区分の走査範囲を文字画像の幅或いは高さとして，各区分を走査してストローク特徴量を抽出する。特徴量格納手段３ａは前記抽出されたストローク特徴量をメモリＭ２に格納する。
【００２８】
特徴量抽出手段４は，文字画像入力手段１で入力された１文字分の文字画像をそれぞれサイズがｂ画像＊ｂ画像の子領域Ｂ個，２Ｃ個，Ｄ個に分割し，各子領域を走査してメッシュ特徴量を抽出する。特徴量格納手段４ａは前記抽出されたメッシュ特徴量をメモリＭ３に格納する。
【００２９】
複合特徴量を求める手段５は，前記抽出された３種類の特徴量を並べ，１つの特徴量として求める。複合特徴量格納手段５ａは前記求められた複合特徴量をメモリＭ４に格納する。図２は文字の複合特徴量５０を示している。複合特徴量５０がペリフェラル特徴量５１，ストローク特徴量５２，メッシュ特徴量５３から構成されている。
【００３０】
文字カテゴリデータ作成手段９は，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルを用いて文字カテゴリデータを作成する。作成された各文字カテゴリデータを用いて，認識辞書作成手段８で認識辞書を作成する。作成された認識辞書を認識辞書格納手段８ａで格納する。図３は認識辞書内の認識辞書データを示す図である。認識辞書データ６０は，すべての文字（ｍ個）のデータ６１〜６ｍから構成されている。各文字のデータは文字の名前と文字カテゴリデータのベクトルから構成されている。
【００３１】
認識手段７は，類似度計算手段６を用いて，認識辞書に格納されている文字カテゴリデータの中から，入力され未知文字パターンともっとも類似な文字カテゴリを求め，その結果をメモリＭ５に記憶させる。記憶手段１０は，認識手段７で認識された文字の名前とカテゴリデータを格納する。
【００３２】
次に本発明の文字認識装置の装置適用例として，情報端末装置に適用させた場合の装置構成について説明する。図４は本発明の文字認識装置を情報端末装置に適用させた場合の装置構成を示す図である。
【００３３】
情報端末装置７０は，キーボート７１，外部記憶装置７２，ディスプレイ７３，プロセッサ部７４から構成される。キーボート７１は，ユーザが操作を指示するための入力装置であり，その他の入力装置が付加されていてもよい。外部記憶装置７２は，入力された未知文字パターンのデータや，認識辞書のデータや，認識結果や，ソフトウェアを格納する。また，特徴量格納手段２ａ，３ａ，４ａ，複合特徴量格納手段５ａ，認識辞書格納手段８ａをこの外部記憶装置７２の一部として構成することができる。さらに，記憶手段１０によって認識された文字の名前とカテゴリデータを格納してもよい。外部記憶装置７２の具体例として，例えばハードディスクなどで構成することができる。ディスプレイ７３は，ユーザに対するメッセージや認識文字のデータ，認識の結果などを表示するための出力装置である。もちろん他の出力装置が付加されていてもよい。プロセッサ部７４は，外部記憶装置７２に格納されているソフトウェアなどに従って，実際の処理を行う。プロセッサ部７４は，具体的にマイクロプロセッサや，パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムで構成することができる。そして，文字特徴量抽出手段２，３，４，複合特徴量を求める手段５，文字カテゴリデータ作成手段９，類似度計算手段６，認識手段７は，このプロセッサ部７４の上で動作するソフトウェアによって構成することができる。
【００３４】
次に本発明の文字認識装置の動作をさらに詳細に説明する。まず，特徴量抽出手段２について説明する。
【００３５】
図５は特徴量抽出手段２の実施の一形態を示すブロック図である。メモリＭ２１〜メモリＭ２４は文字画像入力手段１で入力された１文字分の文字画像を記憶する。
横領域分割手段２１は，メモリＭ２１に記憶している１文字分の文字画像を横にＡ区分に分割する。例えば，図８（ａ）は前記文字画像を横に４（Ａ＝４）区分に分割した様子を示している。横領域分割手段２２は，前記横領域分割手段２１で分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の下半分とｋ＋１区分目の上半分を１区分とし，メモリＭ２２に記憶している１文字分の文字画像を横にＡ‐１区分に分割する。例えば，図８（ｂ）は前記文字画像を横に３（Ａ‐１＝４‐１＝３）区分に分割した様子を示している。縦領域分割手段２３は，メモリＭ２３に記憶している１文字分の文字画像を縦にＡ区分に分割する。例えば，図９（ａ）は前記文字画像を縦に４（Ａ＝４）区分に分割した様子を示している。縦領域分割手段２４は，前記縦領域分割手段２３で分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の右半分とｋ＋１区分目の左半分を１区分とし，メモリＭ２４に記憶している１文字分の文字画像を縦に３（Ａ‐１＝４‐１＝３）区分に分割した様子を示している。ここで，横区分数と縦区分数は異なってもかまわない。
【００３６】
走査範囲制御手段２６は，横区分に対して前記文字画像の外接矩形の左辺と右辺の計２辺から文字方向に文字の幅の１／Ｐまで走査することを制御し，縦区分に対して前記文字画像の外接矩形の上辺と下辺の計２辺から文字方向に文字の高さの１／Ｐまで走査することを制御する。ここで，Ｐは正整数である。
【００３７】
特徴抽出手段２５は，まず，領域分割手段２１，２２により分割された横の２Ａ‐１区分の各区分毎に，前記走査範囲の制限手段２６によって制限された走査範囲において，文字画像の左辺からａ回走査し（ａ＝前記文字画像の高さ／Ａ），最初に文字を構成する画素（黒画素）にあたるまでの背景画像の画素数を計数し，ａ回走査して計数された画素数の平均値を求める。続いて，領域分割手段２１，２２により分割された横の２Ａ‐１区分の各区分毎に，前記走査範囲の制限手段２６によって制限された走査範囲において，文字画像の右辺からａ回走査し（ａ＝前記文字画像の高さ／Ａ），最初に文字を構成する画素（黒画素）にあたるまでの背景画像の画素数を計数し，ａ回走査して計数された画素数の平均値を求める。また，領域分割手段２３，２４により分割された縦の２Ａ‐１区分の各区分毎に，前記走査範囲の制限手段２６によって制限された走査範囲において，文字画像の上辺からａ回走査し（ａ＝前記文字画像の幅／Ａ），最初に文字を構成する画素（黒画素）にあたるまでの背景画像の画素数を計数し，ａ回走査して計数された画素数の平均値を求める。最後に，領域分割手段２３，２４により分割された縦の２Ａ‐１区分の各区分毎に，前記走査範囲の制限手段２６によって制限された走査範囲において，文字画像の下辺からａ回走査し（ａ＝前記文字画像の幅／Ａ），最初に文字を構成する画素（黒画素）にあたるまでの背景画像の画素数を計数し，ａ回走査して計数された画素数の平均値を求める。図１０（ａ），（ｂ）は，Ａ＝４，Ｐ＝３のとき，領域分割手段２１，２２により分割された横７（２Ａ‐１）区分の特徴量を抽出する様子を示す図である。図１０（ｃ），（ｄ）は，Ａ＝４，Ｐ＝３のとき，領域分割手段２３，２４により分割された縦７（２Ａ‐１）区分の特徴量を抽出する様子を示す図である。
【００３８】
記憶手段２ａは，特徴量抽出手段２５によって抽出された特徴量を図１に示すメモリＭ１に格納する。
【００３９】
次に特徴量抽出手段３について説明する。図６は特徴量抽出手段３の実施の一形態を示すブロック図である。メモリＭ３１〜メモリＭ３４は文字画像入力手段１で入力された１文字分の文字画像を記憶する。
【００４０】
横領域分割手段３１は，メモリＭ３１に記憶している１文字分の文字画像を横にＡ区分に分割する。例えば，図８（ａ）は前記文字画像を横に４（Ａ＝４）区分に分割した様子を示している。横領域分割手段３２は，前記横領域分割手段３１で分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の下半分とｋ＋１区分目の上半分を１区分とし，メモリＭ３２に記憶している１文字分の文字画像を横にＡ‐１区分に分割する。例えば，図８（ｂ）は前記文字画像を横に３（Ａ‐１＝４‐１＝３）区分に分割した様子を示している。縦領域分割手段３３は，メモリＭ３３に記憶している１文字分の文字画像を縦にＡ区分に分割する。例えば，図９（ａ）は前記文字画像を縦に４（Ａ＝４）区分に分割した様子を示している。縦領域分割手段３４は，前記縦領域分割手段３３で分割されたＡ区分に対して，ｋ（ｋ＝１，２，…，Ａ‐１）区分目の右半分とｋ＋１区分目の左半分を１区分とし，メモリＭ３４に記憶している１文字分の文字画像を縦に３（Ａ‐１＝４‐１＝３）区分に分割した様子を示している。ここで，横区分数と縦区分数は異なってもかまわない。
【００４１】
特徴抽出手段３５は，まず，領域分割手段３１，３２により分割された横の２Ａ‐１区分の各区分毎に，前記文字画像の幅を走査範囲として，文字画像の左辺からａ回走査し（ａ＝前記文字画像の高さ／Ａ），背景画素（白画素）から文字を構成する画素（黒画素）に，及び文字を構成する画素（黒画素）から背景画素（白画素）に変化する回数を計数し，ａ回走査して計数された回数の平均値を求める。続いて，領域分割手段３３，３４により分割された縦の２Ａ‐１区分の各区分毎に，文字画像の高さを走査範囲として，文字画像の上辺からａ回走査し（ａ＝前記文字画像の幅／Ａ），背景画素（白画素）から文字を構成する画素（黒画素）に，及び文字を構成する画素（黒画素）から背景画素（白画素）に変化する回数を計数し，ａ回走査して計数された回数の平均値を求める。図１１（ａ），（ｂ）は，Ａ＝４のとき，領域分割手段３１，３２により分割された横７（２Ａ‐１）区分の特徴量を抽出する様子を示す図である。図１１（ｃ），（ｄ）は，Ａ＝４のとき，領域分割手段３３，３４により分割された縦７（２Ａ‐１）区分の特徴量を抽出する様子を示す図である。
【００４２】
記憶手段３ａは，特徴量抽出手段３５によって抽出された特徴量を図１に示すメモリＭ２に格納する。
【００４３】
次に特徴量抽出手段４について説明する。図７は特徴量抽出手段４の実施の一形態を示すブロック図である。メモリＭ４１〜メモリＭ４４は文字画像入力手段１で入力された１文字分の文字画像を記憶する。
【００４４】
子領域分割手段４１は，メモリＭ４１に記憶している１文字分の文字画像をサイズがｂ画素＊ｂ画素の子領域Ｂ個に分割する。例えば，図１２（ａ）は子領域分割手段４１で前記文字画像を１６（Ｂ＝１６）個の子領域に分割した様子を示している。子領域分割手段４２は，前記子領域分割手段４１で分割されたＢ個の子領域に対して，前記文字画像の右側にある子領域以外の子領域毎に，子領域の右半分と右隣の子領域の左半分を１子領域とし，Ｃ個の子領域に分割する。図１２（ｂ）は子領域分割手段４２で前記文字画像を１２（Ｂ＝１６のとき）個の子領域に分割した様子を示している。子領域分割手段４３は，前記子領域分割手段４１で分割されたＢ個の子領域に対して，前記文字画像の下側にある子領域以外の子領域毎に，子領域の下半分と下隣の子領域の上半分を１子領域とし，Ｃ個の子領域に分割する。図１２（ｃ）は子領域分割手段４３で前記文字画像を１２（Ｂ＝１６のとき）個の子領域に分割した様子を示している。子領域分割手段４４は，前記子領域分割手段４２で分割されたＣ個の子領域に対して，前記文字画像の下側にある子領域以外の子領域毎に，子領域の下半分と下隣の子領域の上半分を１子領域とし，Ｄ個の子領域に分割する。図１２（ｄ）は子領域分割手段４４で前記文字画像を９（Ｂ＝１６，Ｃ＝１２のとき）個の子領域に分割した様子を示している。ここで，ｂとＢは共に正整数であり，ｂ＊Ｂ＝文字画像の幅（或いは高さ）である。
【００４５】
特徴抽出手段４５は，領域分割手段４１，４２，４３，４４によりそれぞれ分割されたＢ，Ｃ，Ｃ，Ｄ個の子領域の各子領域毎に，子領域画像の左辺から走査し，文字を構成する画素（黒画素）数を計数する
【００４６】
記憶手段４ａは，特徴量抽出手段４５によって抽出された特徴量を図１に示すメモリＭ３に格納する。
【００４７】
次に文字の複合特徴量を求める手段５について説明する。複合特徴量を求める手段５は，特徴抽出手段２，特徴抽出手段３及び特徴抽出手段４によって抽出された特徴量を並べ，図１に示すメモリＭ４に記憶させる。
【００４８】
次に認識辞書格納手段８ａで文字カテゴリデータを格納するときの文字カテゴリデータの作成手段９について説明する。図１３は文字カテゴリデータの作成手段９の実施の一形態を示すブロック図である。
【００４９】
メモリＭ９０は１文字のすべての学習サンプル特徴量を格納している。メモリＭ９１，Ｍ９２，Ｍ９３，…，Ｍ９ｎ（ｎは特徴量ベクトルの次元数）は，それぞれ特徴量の各次元の列挙した値を記憶する。
【００５０】
文字サンプル特徴量の入力手段９０は，１文字のすべての学習サンプル特徴量を入力し，メモリＭ９０に記憶させる。
【００５１】
列挙手段９１は，メモリＭ９０に格納している１文字のすべての学習サンプルの特徴量から，次元毎に，次元のとりうる値を列挙し，列挙した各次元の値をそれぞれメモリＭ９１，Ｍ９２，Ｍ９３，…，Ｍ９ｎ記憶させる。
【００５２】
特徴量の変化範囲決定手段９４は，文字画像分割手段４１（４２，４３，４４）で分割された子領域内の画素数ｂ２（メッシュ特徴量の最大値）を文字特徴量の変化範囲とする。
【００５３】
カテゴリデータの表現手段９３は，図１４に示すように，ｎ次元のベクトルで表現し，各次元をｂ２＋１個のビットで表す。
【００５４】
列挙した値を変換する手段９２は，メモリＭ９１，Ｍ９２，Ｍ９３，…，Ｍ９ｎに格納している各次元の列挙した値を変換する。メモリＭ９ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）に記憶しているｉ次元目の列挙した値｛ｅｉ１，ｅｉ２，．…，ｅｉｓ｝に対して，カテゴリデータのｉ次元目の第ｅｉｊ＋１ビットの値を“１”と設定し（ｊ＝１，２，…，ｓ），その以外のビットの値を“０”と設定する。
【００５５】
格納手段８ａは，求められたカテゴリデータを認識辞書に格納させる。
【００５６】
図１５（ａ）は，文字カテゴリに属している５つの学習サンプルを示している。ここで，文字特徴量の次元数ｎ＝６であり，文字特徴量の変化範囲が１６である。従って，該文字カテゴリデータを６次元のベクトルで表し，各次元を１７ｂｉｔｓで表す。図１５（ｂ）は，列挙手段９１で列挙された各次元の値を示している。例えば，列挙された１次元目の値は３，４，６，８であり，２次元目の値は８，１０，１１，１２である。図１５（ｃ）は，変換手段９２で求められた文字カテゴリデータを示している。
【００５７】
文字カテゴリデータの作成方法から分かるように，文字カテゴリデータは，ｎ次元空間に，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルが各次元毎に現れる位置の範囲を示している。例えば，図１６は文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルが１次元目，２次元目に現れる位置範囲を示している。ここで，ａ１，ａ２は１次元目の位置範囲であり，ｂ１，ｂ２は２次元目の位置範囲である。各次元に現れる位置範囲は連続の場合もあるし，離散の場合もある。例えば，図１５（ｃ）に示している文字カテゴリデータに対して，１次元に現れる位置範囲は３〜４，６，８であり，２次元に現れる位置範囲は８，１０〜１２である。３，５，６次元の位置範囲は連続的なものであり，１，２，４次元の位置範囲は離散的なものである。文字カテゴリデータで示す該文字カテゴリに属している学習サンプルが各次元毎に現れる位置範囲は，該文字の認識範囲である。図１６に示す４つの長方形は該文字の認識範囲である。図に示すように，この認識範囲は比較的に文字の学習サンプルの分布に近いので，認識範囲が重なっている文字の数を大幅に削減することができる。例えば，図１７（ａ）に示している７つの文字Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐ７について，従来の技術により，Ｐ１〜Ｐ７の認識範囲は図１７（ａ）に示している点線円Ｅ１１〜Ｅ１７である。Ｅ１１はＥ１２及びＥ１６と，Ｅ１２はＥ１１，Ｅ１３，Ｅ１５及びＥ１６と，Ｅ１３はＥ１２及びＥ１４と，Ｅ１６はＥ１１，Ｅ１２，Ｅ１５，Ｅ１７と重なっている。しかし，本発明により，文字の認識範囲は図１７（ｂ）に示すＥ２１〜Ｅ２７である。図から分かるように，Ｅ２１，Ｅ２２，…，Ｅ２７は相互に重なっていない。
【００５８】
次に文字パターンと文字カテゴリ間の類似度を計算する手段６について説明する。類似度の計算手段６は，メモリＭ４に格納されている未知文字Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）と認識辞書に格納している文字カテゴリデータＣａｔ（ｉ）＝（ｃａｔ１（ｉ），ｃａｔ２（ｉ），…，ｃａｔｎ（ｉ））間の類似度Ｓ（Ｘ，Ｃａｔ（ｉ））は次のように計算される。
【００５９】
【数８】
0004062866.tif 000008
ここで，ｆ（ａ，ｂ）＝１，  ｉｆ  ｂのａ＋１ビット目の値＝１；ｆ（ａ，ｂ）＝０，  ｉｆ  ｂのａ＋１ビット目の値＝０である。
【００６０】
関数ｆ（）の定義から分かるように，入力された未知文字Ｘのｊ次元目の値ｘｊはカテゴリデータのｊ次元目の位置範囲に入ると，類似度がすこし高くなる。逆に，入力された未知文字Ｘのｊ次元の値ｘｊはカテゴリデータのｊ次元目の位置範囲以外に入ると，類似度がすこし低くなる。すべての次元に対して，ｆ（）＝１なら，類似度＝１であるので，カテゴリに属しているすべての学習サンプルと該文字のカテゴリデータ間の類似度は同じであり，“１”である。認識するとき，未知文字Ｘが文字カテゴリデータで示す文字Ｐの認識範囲に入ると，Ｓ（Ｘ，Ｐ）＝１になり，文字Ｐが認識の結果として出力される。これは従来技術で実現できなかった部分である。
【００６１】
本発明の文字カテゴリデータ作成方法及び文字パターンと文字カテゴリ間の類似度の計算方法は，人間の認識機能に近似するものである。人間はものの特徴を思い出すときに，ものの各特徴及び特徴量の変化範囲が思い出される。例えば，“リンゴ”の特徴を思い出すとき，“色は赤い，黄色い或いは青いなどがあり，黒はないこと；味は甘い，甘酢っぱいなどがあり，辛いはないこと；重さが１５０グラム位〜４５０グラム位；”などが自然に思い出される。つまり，人間は学習するとき，学習対象の各特徴量を取って，各特徴及び特徴量の変化範囲を記憶していることが考えられる。例えば，いろんな“リンゴ”を学習した後，“色”，“形”，“味”，“重さ”，“高さ”，“幅”等の特徴，“色”特徴量の変化範囲が“赤色，青色，黄色”，“重さ”特徴量の変化範囲が“１５０グラム位〜４００グラム位”，“高さ”特徴量の変化範囲が“６ｃｍ位〜１２ｃｍ位”などが記憶されるはずである。認識するとき，取れた特徴量の値は学習した“リンゴ”の特徴量の変化範囲内の場合は，“リンゴ”として認識されるはずである。勿論，人間は連想という機能を持っているので，未学習したリンゴも認識できる。これは，未学習したリンゴは，学習したリンゴに似ているからである。
【００６２】
次に認識手段７について説明する。認識手段７は，文字と文字カテゴリ間の類似度を計算する手段６を用いて，メモリＭ４に格納している未知文字パターンと，認識辞書に格納されているすべての文字カテゴリデータ間の類似度を計算し，未知文字ともっとも類似な文字カテゴリを認識の結果としてメモリＭ５に出力する。
【００６３】
次に入力された１文字分の文字画像から，特徴量抽出手段２で文字のペリフェラル特徴量を抽出するときの動作をフローチャートを用いて説明する。図１８〜図２１は特徴量抽出手段２の動作手順を示すフローチャートである。図１８は文字画像を横に分割された２Ａ‐１区分の各区分毎に，区分の左辺から該区分を走査して，該分区の特徴量を抽出する動作手順のフローチャートである。
〔Ｓ１〕：未処理の区分に移動し，該区分の行数の初期値をｋ＝１と設定し，該区分の特徴量を表す変数Ｆｅａを初期化する。
〔Ｓ２〕：各区分に対して，該区分の一番上の行の一番左の画素を取り出す。
〔Ｓ３〕：取り出した画素が背景画素であるかどうかを判定し，背景画像の場合は，Ｓ４へ行く。背景画素でない場合は，Ｓ７へ行く。
〔Ｓ４〕：Ｆｅａ＝Ｆｅａ＋１。
〔Ｓ５〕：取り出した画素が該行の左側から該行の“幅／Ｐ”番目の画素であるかどうかを判定し，該行の“幅／Ｐ”番目の画素である場合は，Ｓ６へ行く。そうではない場合は，Ｓ７へ行く。
〔Ｓ６〕：取り出した画素の右の画素を取り出す。Ｓ３へ行く。
〔Ｓ７〕：下の行に移動し，ｋ＝ｋ＋１である。Ｓ８へ行く。
〔Ｓ８〕：該区分の全行が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ９へ行く。また残った場合は，Ｓ２へ行く。
〔Ｓ９〕：該区分特徴量を求める。Ｓ１０へ行く。
〔Ｓ１０〕：横の２Ａ‐１区分は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った区分があれば，Ｓ１へ行く。
【００６４】
図１９は文字画像を横に分割された２Ａ‐１区分の各区分毎に，区分の右辺から該区分を走査して，該分区の特徴量を抽出する動作手順のフローチャートである。
〔Ｓ１１〕：未処理の区分に移動し，該区分の行数の初期値をｋ＝１と設定し，該区分の特徴量を表す変数Ｆｅａを初期化する。
〔Ｓ１２〕：各区分に対して，該区分の一番上の行の一番右の画素を取り出す。
〔Ｓ１３〕：取り出した画素が背景画素であるかどうかを判定し，背景画像の場合は，Ｓ１４へ行く。背景画素でない場合は，Ｓ１７へ行く。
〔Ｓ１４〕：Ｆｅａ＝Ｆｅａ＋１。
〔Ｓ１５〕：取り出した画素が該行の右側から該行の“幅／Ｐ”番目の画素であるかどうかを判定し，該行の“幅／Ｐ”番目の画素である場合は，Ｓ１６へ行く。そうではない場合は，Ｓ１７へ行く。
〔Ｓ１６〕：取り出した画素の左の画素を取り出す。Ｓ１３へ行く。
〔Ｓ１７〕：下の行に移動し，ｋ＝ｋ＋１である。Ｓ１８へ行く。
〔Ｓ１８〕：該区分の全行が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ１９へ行く。また残った場合は，Ｓ１２へ行く。
〔Ｓ１９〕：該区分特徴量を求める。Ｓ２０へ行く。
〔Ｓ２０〕：横の２Ａ‐１区分は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った区分があれば，Ｓ１１へ行く。
【００６５】
図２０は文字画像を縦に分割された２Ａ‐１区分の各区分毎に，区分の上端から該区分を走査して，該分区の特徴量を抽出する動作手順のフローチャートである。
〔Ｓ２１〕：未処理の区分に移動し，該区分の列数の初期値をｋ＝１と設定し，該区分の特徴量を表す変数Ｆｅａを初期化する。
〔Ｓ２２〕：各区分に対して，該区分の一番左の列の一番上の画素を取り出す。
〔Ｓ２３〕：取り出した画素が背景画素であるかどうかを判定し，背景画像の場合は，Ｓ２４へ行く。背景画素でない場合は，Ｓ２７へ行く。
〔Ｓ２４〕：Ｆｅａ＝Ｆｅａ＋１。
〔Ｓ２５〕：取り出した画素が該列の上端から該列の“高さ／Ｐ”番目の画素であるかどうかを判定し，該列の“高さ／Ｐ”番目の画素である場合は，Ｓ２６へ行く。そうではない場合は，Ｓ２７へ行く。
〔Ｓ２６〕：取り出した画素の下の画素を取り出す。Ｓ２３へ行く。
〔Ｓ２７〕：右の列に移動し，ｋ＝ｋ＋１である。Ｓ２８へ行く。
〔Ｓ２８〕：該区分の全列が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ２９へ行く。また残った場合は，Ｓ２２へ行く。
〔Ｓ２９〕：該区分特徴量を求める。Ｓ３０へ行く。
〔Ｓ３０〕：縦の２Ａ‐１区分は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った区分があれば，Ｓ２１へ行く。
【００６６】
図２１は文字画像を縦に分割された２Ａ‐１区分の各区分毎に，区分の下端から該区分を走査して，該分区の特徴量を抽出する動作手順のフローチャートである。
〔Ｓ３１〕：未処理の区分に移動し，該区分の列数の初期値をｋ＝１と設定し，該区分の特徴量を表す変数Ｆｅａを初期化する。
〔Ｓ３２〕：各区分に対して，該区分の一番左の列の一番下の画素を取り出す。
〔Ｓ３３〕：取り出した画素が背景画素であるかどうかを判定し，背景画像の場合は，Ｓ３４へ行く。背景画素でない場合は，Ｓ３７へ行く。
〔Ｓ３４〕：Ｆｅａ＝Ｆｅａ＋１。
〔Ｓ３５〕：取り出した画素が該列の下端から該列の“高さ／Ｐ”番目の画素であるかどうかを判定し，該列の“高さ／Ｐ”番目の画素である場合は，Ｓ３６へ行く。そうではない場合は，Ｓ３７へ行く。
〔Ｓ３６〕：取り出した画素の上の画素を取り出す。Ｓ３３へ行く。
〔Ｓ３７〕：右の列に移動し，ｋ＝ｋ＋１である。Ｓ３８へ行く。
〔Ｓ３８〕：該区分の全列が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ３９へ行く。また残った場合は，Ｓ３２へ行く。
〔Ｓ３９〕：該区分特徴量を求める。Ｓ４０へ行く。
〔Ｓ４０〕：縦の２Ａ‐１区分は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った区分があれば，Ｓ３１へ行く。
【００６７】
次に入力された１文字分の文字画像から，特徴量抽出手段３で文字のストローク特徴量を抽出するときの動作をフローチャートを用いて説明する。図２２および図２３は特徴量抽出手段３の動作手順を示すフローチャートである。図２２は文字画像を横に分割された２Ａ‐１区分の各区分毎に，区分の左辺から該区分を走査して，該分区の特徴量を抽出する動作手順のフローチャートである。
〔Ｓ４１〕：未処理の区分に移動し，該区分の行数の初期値をｋ＝１と設定し，該区分の特徴量を表す変数Ｆｅａを初期化する。
〔Ｓ４２〕：各区分に対して，該区分の一番上の行の一番左の画素及び該画素の右隣の画素を取り出す。
〔Ｓ４３〕：取り出した画素が該画素の左隣の画素と同じかどうかを判定し，同じの場合は，Ｓ４６へ行く。同じではない場合は，Ｓ４４へ行く。
〔Ｓ４４〕：Ｆｅａ＝Ｆｅａ＋１。
〔Ｓ４５〕：該行の画素がすべて処理された場合は，Ｓ４７へ行く。そうではない場合は，Ｓ４６へ行く。
〔Ｓ４６〕：取り出した画素の右の画素を取り出す。Ｓ４３へ行く。
〔Ｓ４７〕：下の行に移動し，ｋ＝ｋ＋１である。Ｓ４８へ行く。
〔Ｓ４８〕：該区分の全行が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ４９へ行く。また残った場合は，Ｓ４２へ行く。
〔Ｓ４９〕：該区分特徴量を求める。Ｓ５０へ行く。
〔Ｓ５０〕：横の２Ａ‐１区分は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った区分があれば，Ｓ４１へ行く。
【００６８】
図２３は文字画像を縦に分割された２Ａ‐１区分の各区分毎に，区分の上端から該区分を走査して，該分区の特徴量を抽出する動作手順のフローチャートである。
〔Ｓ５１〕：未処理の区分に移動し，該区分の列数の初期値をｋ＝１と設定し，該区分の特徴量を表す変数Ｆｅａを初期化する。
〔Ｓ５２〕：各区分に対して，該区分の一番左の列の一番上の画素及び該画素の下の画素を取り出す。
〔Ｓ５３〕：取り出した画素が該画素の上の画素と同じかどうかを判定し，同じの場合は，Ｓ５６へ行く。同じではない場合は，Ｓ５４へ行く。
〔Ｓ５４〕：Ｆｅａ＝Ｆｅａ＋１。
〔Ｓ５５〕：該列の画素がすべて処理された場合は，Ｓ５７へ行く。そうではない場合は，Ｓ５６へ行く。
〔Ｓ５６〕：取り出した画素の下の画素を取り出す。Ｓ５３へ行く。
〔Ｓ５７〕：右の列に移動し，ｋ＝ｋ＋１である。Ｓ５８へ行く。
〔Ｓ５８〕：該区分の全列が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ５９へ行く。また残った場合は，Ｓ５２へ行く。
〔Ｓ５９〕：該区分特徴量を求める。Ｓ６０へ行く。
〔Ｓ６０〕：縦の２Ａ‐１区分は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った区分があれば，Ｓ５１へ行く。
【００６９】
次に入力された１文字分の文字画像から，特徴量抽出手段４で文字のメッシュ特徴量を抽出するときの動作をフローチャートを用いて説明する。図２４は特徴量抽出手段４の動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ６１〕：各子領域に対して，該子領域の一番上の行の一番左の画素を取り出す。
〔Ｓ６２〕：取り出した画素が背景画素であるかどうかを判定し，背景画素の場合は，Ｓ６５へ行く。背景画素ではない場合は，Ｓ６３へ行く。
〔Ｓ６３〕：該子領域の特徴量を１に増やす。
〔Ｓ６４〕：該行の画素がすべて処理されたかどうかを判定する。すべて処理された場合は，Ｓ６６へ行く。そうではない場合は，Ｓ６５へ行く。
〔Ｓ６５〕：取り出した画素の右の画素を取り出す。Ｓ６２へ行く。
〔Ｓ６６〕：下の行に移動する。Ｓ６７へ行く。
〔Ｓ６７〕：該子領域の全行が全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，Ｓ６８へ行く。また残った場合は，Ｓ６１へ行く。
〔Ｓ６８〕：Ｂ＋２Ｃ＋Ｄ個の子領域は全て処理されたかどうかを判定し，全部処理された場合は，終了する。もた残った子領域があれば，Ｓ６９へ行く。
〔Ｓ６９〕：未処理の子領域に移動する。Ｓ６１へ行く。
【００７０】
次に文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルから，文字カテゴリデータを作成する手段９の動作をフローチャートを用いて説明する。図２５は文字カテゴリデータ作成手段９の動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ７０〕：文字の個数をｍと設定し，文字特徴量ベクトル及びカテゴリデータベクトルの次元数をｎと設定する。文字の学習順番ｉ＝１と設定する。
〔Ｓ７１〕：文字ｉの学習サンプルの個数をａ（ｉ）と設定し，次元数ｊ＝１と設定する；
〔Ｓ７２〕：学習サンプル特徴量のｊ次元目の列挙した値を記憶する集合Ｓを空にする。カテゴリデータのｊ次元目の値Ｃａｔ（ｉ，ｊ）＝０と設定し，サンプルの学習順番ｋ＝１と設定する。
〔Ｓ７３〕：文字ｉの第ｋ番目の学習サンプルのｊ次元目の値Ｓａｍ（ｉ，ｋ，ｊ）が集合Ｓに含まれるかどうかを判断する。含まれている場合は，Ｓ７５へ行く。含まれていない場合はＳ７４へ行く。
〔Ｓ７４〕：Ｓａｍ（ｉ，ｋ，ｊ）を集合Ｓにに加える。
〔Ｓ７５〕：次に学習するサンプルを設定する。
〔Ｓ７６〕：文字ｉのすべての学習サンプルを学習した場合は，Ｓ７７へ行く。
学習するサンプルはまた残った場合は，Ｓ７３へ行く。
〔Ｓ７７〕：集合Ｓから１の要素ｅを取り出す。Ｓ７８へ行く。
〔Ｓ７８〕：Ｃａｔ（ｉ，ｊ）の第ｅ＋１ビットに“１”を代入する。
〔Ｓ７９〕：集合Ｓから要素ｅを削除する。Ｓ８０へ行く。
〔Ｓ８０〕：集合Ｓが空であるかどうかを判定する。空の場合は，Ｓ８１へ行く。空ではない場合は，Ｓ７７へ行く。
〔Ｓ８１〕：次に学習する次元を設定する。
〔Ｓ８２〕：すべての次元が処理されたら，Ｓ７２へ行く。そうではない場合は，Ｓ８３へ行く。
〔Ｓ８３〕：次に学習する文字を設定する。
〔Ｓ８４〕：すべての文字が学習された場合は，終了する。学習文字がまた残った場合は，Ｓ７１へ行く。
【００７１】
次に認識手段７の動作をフローチャートを用いて説明する。図２６は認識手段７の動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ９０〕：認識辞書に格納している文字カテゴリデータの個数をｍと設定し，文字カテゴリデータの比較順番ｉ＝１，最大類似度の初期値Ｓｍａｘ＝０，認識結果を記憶する変数Ｒｅｓ＝０にする。
〔Ｓ９１〕：類似度計算手段６を用いて，入力された未知文字Ｘと認識辞書に格納されている文字ｉのカテゴリデータＣａｔ（ｉ）間の類似度Ｓ（Ｘ，Ｃａｔ（ｉ））を計算する。
〔Ｓ９２〕：類似度Ｓ（Ｘ，Ｃａｔ（ｉ））が最大類似度Ｓｍａｘより大きい場合は，Ｓ９３へ行く。大きくない場合は，Ｓ９４へ行く。
〔Ｓ９３〕：類似度Ｓ（Ｘ，Ｃａｔ（ｉ））を最大類似度Ｓｍａｘにコピーし，文字ｉを認識の結果としてＲｅｓに記憶させる。
〔Ｓ９４〕：次に比較する文字カテゴリデータを設定する。
〔Ｓ９５〕：すべての文字カテゴリデータが比較された場合は，終了する。比較する文字カテゴリデータがまた残った場合は，Ｓ９１へ行く。
【００７２】
次に本発明の認識装置を用いて，具体的に文字を認識したときの認識率及び認識速度について説明する。
【００７３】
文字の学習サンプルは，紙に印刷された文字画像をスキャナでコンピュータに入力されたものである。文字の個数は３４５５個である。１３種類の文字フォントから文字毎に平均７００個の学習サンプルを用意した。Ａ＝１６，Ｂ＝６４，Ｃ＝５６，Ｄ＝４９と設定し，本発明の特徴量抽出手段を用いて，４１１次元の複合特徴量（１２４次元のペリフェラル特徴量＋６２次元のストローク特徴量＋２２５次元のメッシュ特徴量）を抽出した。
【００７４】
文字毎に，該文字のすべての学習サンプルから該文字のカテゴリデータを求め，認識辞書を作成する。従来の認識方法と比較するために，文字毎に，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルの中心値を求め，各次元毎に，重みｗｉを求める。求められた文字カテゴリの中心値を該文字の代表とし，認識辞書を作成する。また，すべての文字に対して，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルを用いて，該文字カテゴリの共分散行列，固有値及び固有ベクトルを求める。
【００７５】
本発明の認識方法及び従来の認識方法を用いて，学習したサンプルを認識する実験を行った。従来の認識方法は，それぞれシテイブロック距離，ユークリッド距離，重み付きユークリッド距離，投影距離（Ｊ＝３）を用いて認識を行う方法である。次の表は実験の結果を表している。
【００７６】
【表１】
0004062866.tif 000009
【００７７】
従来認識方法の中に，もっとも高い認識率は９７．８％であり，平均認識時間は８８ｍｓであった。本発明の認識方法の認識率は９９．８％であり，平均認識時間は２１ｍｓであった。
【００７８】
従って，文字認識分野における未知文字を認識する問題に対して，より高い認識精度かつ高速に文字を認識することが可能になる。
【００７９】
以上の説明から明らかなように，本実施例の認識装置は，文字の複合特徴量を抽出し，文字カテゴリに属しているすべての学習サンプルを用いて文字カテゴリデータを求め，求められた文字カテゴリデータを認識辞書に記憶させ認識辞書を作成しておく。文字を認識するとき，文字パターンと文字カテゴリ間の類似度の計算方法を用いて，入力された未知文字を前記作成された認識辞書に格納されているすべての文字カテゴリと比較し，もっとも類似な文字カテゴリを認識の結果として出力される。これにより，入力された未知文字を高精度・高速かつ簡単に認識することができる。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，特徴量の分布に対応するビット列データからなる文字カテゴリデータと，認識対象の同様の文字パターンの文字パタンデータとを比較して文字認識を行なうので学習サンプルの特徴量の分布に応じた類似となり，分布により精度が落ちることがない。さらに，複数種類の特徴量のビット列パターンを連結させればより正確な認識が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の認識装置の実施の一形態を示すブロック図である。
【図２】  文字の複合特徴量を示す図である。
【図３】  認識辞書内のデータを示す図である。
【図４】  本発明の認識装置の構成を示す図である。
【図５】  特徴量抽出手段２の実施の一形態を示すブロック図である。
【図６】  特徴量抽出手段３の実施の一形態を示すブロック図である。
【図７】  特徴量抽出手段４の実施の一形態を示すブロック図である。
【図８】  横区分分割手段で分割された区分の様子を表す図である。
【図９】  縦区分分割手段で分割された区分の様子を表す図である。
【図１０】  特徴量抽出手段２で文字“Ａ”の特徴量を抽出する様子を示す図である。
【図１１】  特徴量抽出手段３で文字“Ａ”の特徴量を抽出する様子を示す図である。
【図１２】  子領域分割手段で分割された子領域の様子を表す図である。
【図１３】  文字カテゴリデータの作成手段９の実施の一形態を示すブロック図である。
【図１４】  文字カテゴリデータの構造を示す図である。
【図１５】  文字カテゴリデータを求める方法の説明図である。
【図１６】  文字カテゴリデータの意味を説明する図である
【図１７】  従来技術及び本発明の技術による文字の認識範囲を示す図である。
【図１８】  特徴量抽出手段２の動作手順を示すフローチャートである。
【図１９】  特徴量抽出手段２の動作手順を示すフローチャートである。
【図２０】  特徴量抽出手段２の動作手順を示すフローチャートである。
【図２１】  特徴量抽出手段２の動作手順を示すフローチャートである。
【図２２】  特徴量抽出手段３の動作手順を示すフローチャートである。
【図２３】  特徴量抽出手段３の動作手順を示すフローチャートである。
【図２４】  特徴量抽出手段４の動作手順を示すフローチャートである。
【図２５】  文字カテゴリデータの作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図２６】  認識手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図２７】  文字カテゴリに属している学習サンプルの分布範囲と認識範囲を示す図である。
【図２８】  従来技術で認識を行うときの問題点を示す図である。
【符号の説明】
１  文字画像入力手段，２〜４  特徴量抽出手段，５  複合特徴量を求める手段，６  文字パターンとカテゴリ間の類似度の計算手段，７  認識手段，９文字カテゴリデータ作成手段，Ｘ  入力された未知文字，Ｃａｔ（ｉ）  認識辞書に格納している文字ｉのカテゴリデータ。
【図１】
0004062866.tif 000010
【図２】
0004062866.tif 000011
【図３】
0004062866.tif 000012
【図４】
0004062866.tif 000013
【図５】
0004062866.tif 000014
【図６】
0004062866.tif 000015
【図７】
0004062866.tif 000016
【図８】
0004062866.tif 000017
【図９】
0004062866.tif 000018
【図１０】
0004062866.tif 000019
【図１１】
0004062866.tif 000020
【図１２】
0004062866.tif 000021
【図１３】
0004062866.tif 000022
【図１４】
0004062866.tif 000023
【図１５】
0004062866.tif 000024
【図１６】
0004062866.tif 000025
【図１７】
0004062866.tif 000026
【図１８】
0004062866.tif 000027
【図１９】
0004062866.tif 000028
【図２０】
0004062866.tif 000029
【図２１】
0004062866.tif 000030
【図２２】
0004062866.tif 000031
【図２３】
0004062866.tif 000032
【図２４】
0004062866.tif 000033
【図２５】
0004062866.tif 000034
【図２６】
0004062866.tif 000035
【図２７】
0004062866.tif 000036
【図２８】
0004062866.tif 000037