(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のアルゴリズムを用いて読み込んだパターンを認識するパターン認識方法であって、
学習サンプルの認識を行い、前記学習サンプルを、第１のアルゴリズムによって算出された１位候補と、第２のアルゴリズムによって算出された１位候補と、の組み合せによって分類し、該分類した学習サンプルについて、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアの値が大きい順に学習サンプルを並べ、前記第１のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第１のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記第２のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第２のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記１位候補の全ての組み合せについて、各アルゴリズムの高信頼区間を求め、各組合せ毎に求めた各アルゴリズムの高信頼区間を高信頼区間テーブルに記憶する記憶工程と、
パターンを入力する入力工程と、
前記第１及び前記第２のアルゴリズムを用いて前記入力工程により入力されたパターンの認識を行い、前記第１及び前記第２のアルゴリズムによって算出された１位候補の組み合わせを取得すると共に、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得した１位候補の組み合せを検索キーとして前記高信頼区間テーブルを参照し、前記検索キーの組合せに該当する各アルゴリズムの高信頼区間を取得し、該取得した各アルゴリズムの高信頼区間と、前記取得工程により取得した認識スコアと、を比較し、前記認識スコアが高信頼区間の中にあるとき最大であり、前記認識スコアが前記高信頼区間から離れるほど小さくなるような値を各アルゴリズムの暫定確信度として求め、最高の暫定確信度を持つアルゴリズムの認識候補を優先的に上位とする決定工程と、
を有することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２】
前記決定工程は、
最高の暫定確信度となったアルゴリズムの暫定確信度を、最終的に出力する確信度とすることを特徴とする請求項１記載のパターン認識方法。
【請求項３】
複数のアルゴリズムを用いて読み込んだパターンを認識するパターン認識装置であって、
学習サンプルの認識を行い、前記学習サンプルを、第１のアルゴリズムによって算出された１位候補と、第２のアルゴリズムによって算出された１位候補と、の組み合せによって分類し、該分類した学習サンプルについて、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアの値が大きい順に学習サンプルを並べ、前記第１のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第１のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記第２のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第２のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記１位候補の全ての組み合せについて、各アルゴリズムの高信頼区間を求め、各組合せ毎に求めた各アルゴリズムの高信頼区間を記憶する高信頼区間テーブルと、
パターンを入力する入力手段と、
前記第１及び前記第２のアルゴリズムを用いて前記入力手段により入力されたパターンの認識を行い、前記第１及び前記第２のアルゴリズムによって算出された１位候補の組み合わせを取得すると共に、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得した１位候補の組み合せを検索キーとして前記高信頼区間テーブルを参照し、前記検索キーの組合せに該当する各アルゴリズムの高信頼区間を取得し、該取得した各アルゴリズムの高信頼区間と、前記取得手段により取得した認識スコアと、を比較し、前記認識スコアが高信頼区間の中にあるとき最大であり、前記認識スコアが前記高信頼区間から離れるほど小さくなるような値を各アルゴリズムの暫定確信度として求め、最高の暫定確信度を持つアルゴリズムの認識候補を優先的に上位とする決定手段と、
を有することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項４】
前記決定手段は、
最高の暫定確信度となったアルゴリズムの暫定確信度を、最終的に出力する確信度とすることを特徴とする請求項３記載のパターン認識装置。
【請求項５】
複数のアルゴリズムを用いて読み込んだパターンを認識するパターン認識プログラムであって、
学習サンプルの認識を行い、前記学習サンプルを、第１のアルゴリズムによって算出された１位候補と、第２のアルゴリズムによって算出された１位候補と、の組み合せによって分類し、該分類した学習サンプルについて、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアの値が大きい順に学習サンプルを並べ、前記第１のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第１のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記第２のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第２のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記１位候補の全ての組み合せについて、各アルゴリズムの高信頼区間を求め、各組合せ毎に求めた各アルゴリズムの高信頼区間を高信頼区間テーブルに記憶する記憶処理と、
パターンを入力する入力処理と、
前記第１及び前記第２のアルゴリズムを用いて前記入力処理により入力されたパターンの認識を行い、前記第１及び前記第２のアルゴリズムによって算出された１位候補の組み合わせを取得すると共に、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアを取得する取得処理と、
前記取得処理により取得した１位候補の組み合せを検索キーとして前記高信頼区間テーブルを参照し、前記検索キーの組合せに該当する各アルゴリズムの高信頼区間を取得し、該取得した各アルゴリズムの高信頼区間と、前記取得処理により取得した認識スコアと、を比較し、前記認識スコアが高信頼区間の中にあるとき最大であり、前記認識スコアが前記高信頼区間から離れるほど小さくなるような値を各アルゴリズムの暫定確信度として求め、最高の暫定確信度を持つアルゴリズムの認識候補を優先的に上位とする決定処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン認識プログラム。
【請求項６】
前記決定処理は、
最高の暫定確信度となったアルゴリズムの暫定確信度を、最終的に出力する確信度とすることを特徴とする請求項５記載のパターン認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はパターン認識方法、装置及びプログラムに関し、特に、複数のアルゴリズムを用いるパターン認識方法、装置及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、光学的文字読み取りシステム（ＯＣＲ）の分野では、これまでに様々なアルゴリズムが提案され、実用化されてきた。これらのアルゴリズムは、各々が異なる理論的背景から発展し、また、認識辞書を作成する際に用いた学習サンプルも異なることが多い。従って、認識傾向もアルゴリズム毎に異なってくるものである。
【０００３】
そこで、認識傾向の異なる複数のアルゴリズムを用いることで、相互に性能を補完し合う効果を得て、認識精度を高める方法が考えられる。特に、近年は低品質原稿や手書き文字等、難易度の高いパターンを認識対象とするケースが増えていることもあって、複数のアルゴリズムによるパターン認識の重要性がますます高まっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
複数のアルゴリズムを用いてパターン認識を行う際に問題となるのが、入力パターンを各アルゴリズムに認識させた後、どのアルゴリズムの結果を信頼して優先的に取り上げるべきなのか、ということである。
【０００５】
簡単な方法として、各アルゴリズムから候補文字と共に確信度を出力させるようにする方法である。なお、この確信度は、各アルゴリズムがそれぞれに算出する局所的な評価値であって、最終的にユーザに出力する確信度とは異なるので、以降は局所的アルゴリズムと呼ぶ。そして、居所的確信度の最も高いアルゴリズムを優先的に上位とする方法が考えられる。
【０００６】
しかし、局所的確信度はそれぞれのアルゴリズムの中での独自な方法によって算出されるため、値に対する意味がアルゴリズム毎にばらばらで、整合がとれない。例えば、同じ局所的アルゴリズム８０でも、あるアルゴリズムは「認識結果はほぼ間違いない」水準を表し、別のアルゴリズムでは「誤認識の可能性に注意すべきである」水準を表すことがある。また、手法の特徴から確信度に相当する有効な評価値を算出することが困難なアルゴリズムも存在する。
【０００７】
また、複数のアルゴリズムを用いてパターン認識を行う際のもう一つの問題は、ユーザに出力すべき最終的な確信度算出方法である。上述したようにアルゴリズム毎に局所的確信度の尺度が異なったり、局所的確信度を得られないことがある状況では、複数の局所的確信度を統合して一つにまとめ上げるのはかなり困難である。
【０００８】
第１の問題を解決するための従来技術として、特開平１０−３３４１９０号公報の“文字認識方法、装置及び記録媒体”がある。この従来文献では、一方のアルゴリズムの一位候補が他方のアルゴリズムの候補文字群に含まれているかどうか、あるいは一方のアルゴリズムの一位候補が所定の文字種であるかどうか、という局所的確信度を用いないで最終的な候補文字を決定する方法が提案されている。
【０００９】
しかしながら、候補文字の参照だけによって優先アルゴリズムを決定する方法では、精密さに限界があり、より高精度な判定を行うための改良の余地がある。また、この従来文献に記載された方法では、相変わらず上述した第２の問題点を解決することができない。
【００１０】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、複数のアルゴリズムを用いたパターン認識方法において、優先すべきアルゴリズムを正しく判定すること、及び局所的確信度の尺度や有無にとらわれない最終確信度の算出方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するために、本発明は以下の特徴を有する。
＜パターン認識方法＞
本発明にかかるパターン認識方法は、
複数のアルゴリズムを用いて読み込んだパターンを認識するパターン認識方法であって、
学習サンプルの認識を行い、前記学習サンプルを、第１のアルゴリズムによって算出された１位候補と、第２のアルゴリズムによって算出された１位候補と、の組み合せによって分類し、該分類した学習サンプルについて、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアの値が大きい順に学習サンプルを並べ、前記第１のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第１のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記第２のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第２のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記１位候補の全ての組み合せについて、各アルゴリズムの高信頼区間を求め、各組合せ毎に求めた各アルゴリズムの高信頼区間を高信頼区間テーブルに記憶する記憶工程と、
パターンを入力する入力工程と、
前記第１及び前記第２のアルゴリズムを用いて前記入力工程により入力されたパターンの認識を行い、前記第１及び前記第２のアルゴリズムによって算出された１位候補の組み合わせを取得すると共に、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得した１位候補の組み合せを検索キーとして前記高信頼区間テーブルを参照し、前記検索キーの組合せに該当する各アルゴリズムの高信頼区間を取得し、該取得した各アルゴリズムの高信頼区間と、前記取得工程により取得した認識スコアと、を比較し、前記認識スコアが高信頼区間の中にあるとき最大であり、前記認識スコアが前記高信頼区間から離れるほど小さくなるような値を各アルゴリズムの暫定確信度として求め、最高の暫定確信度を持つアルゴリズムの認識候補を優先的に上位とする決定工程と、
を有することを特徴とする。
【００１２】
＜パターン認識装置＞
本発明にかかるパターン認識装置は、
複数のアルゴリズムを用いて読み込んだパターンを認識するパターン認識装置であって、
学習サンプルの認識を行い、前記学習サンプルを、第１のアルゴリズムによって算出された１位候補と、第２のアルゴリズムによって算出された１位候補と、の組み合せによって分類し、該分類した学習サンプルについて、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアの値が大きい順に学習サンプルを並べ、前記第１のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第１のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記第２のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第２のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記１位候補の全ての組み合せについて、各アルゴリズムの高信頼区間を求め、各組合せ毎に求めた各アルゴリズムの高信頼区間を記憶する高信頼区間テーブルと、
パターンを入力する入力手段と、
前記第１及び前記第２のアルゴリズムを用いて前記入力手段により入力されたパターンの認識を行い、前記第１及び前記第２のアルゴリズムによって算出された１位候補の組み合わせを取得すると共に、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得した１位候補の組み合せを検索キーとして前記高信頼区間テーブルを参照し、前記検索キーの組合せに該当する各アルゴリズムの高信頼区間を取得し、該取得した各アルゴリズムの高信頼区間と、前記取得手段により取得した認識スコアと、を比較し、前記認識スコアが高信頼区間の中にあるとき最大であり、前記認識スコアが前記高信頼区間から離れるほど小さくなるような値を各アルゴリズムの暫定確信度として求め、最高の暫定確信度を持つアルゴリズムの認識候補を優先的に上位とする決定手段と、
を有することを特徴とする。
【００１３】
＜パターン認識プログラム＞
本発明にかかるパターン認識プログラムは、
複数のアルゴリズムを用いて読み込んだパターンを認識するパターン認識プログラムであって、
学習サンプルの認識を行い、前記学習サンプルを、第１のアルゴリズムによって算出された１位候補と、第２のアルゴリズムによって算出された１位候補と、の組み合せによって分類し、該分類した学習サンプルについて、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアの値が大きい順に学習サンプルを並べ、前記第１のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第１のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記第２のアルゴリズムによる正読サンプルが集中している区間を前記第２のアルゴリズムの高信頼区間として決定し、前記１位候補の全ての組み合せについて、各アルゴリズムの高信頼区間を求め、各組合せ毎に求めた各アルゴリズムの高信頼区間を高信頼区間テーブルに記憶する記憶処理と、
パターンを入力する入力処理と、
前記第１及び前記第２のアルゴリズムを用いて前記入力処理により入力されたパターンの認識を行い、前記第１及び前記第２のアルゴリズムによって算出された１位候補の組み合わせを取得すると共に、前記第１のアルゴリズムによって算出された１位候補の確からしさを表す尺度を示す認識スコアを取得する取得処理と、
前記取得処理により取得した１位候補の組み合せを検索キーとして前記高信頼区間テーブルを参照し、前記検索キーの組合せに該当する各アルゴリズムの高信頼区間を取得し、該取得した各アルゴリズムの高信頼区間と、前記取得処理により取得した認識スコアと、を比較し、前記認識スコアが高信頼区間の中にあるとき最大であり、前記認識スコアが前記高信頼区間から離れるほど小さくなるような値を各アルゴリズムの暫定確信度として求め、最高の暫定確信度を持つアルゴリズムの認識候補を優先的に上位とする決定処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】
次に、添付図面を参照しながら本発明のパターン認識方法、装置及びプログラムに係る実施の形態を詳細に説明する。図１〜図８を参照すると本発明のパターン認識方法、装置及びプログラムに係る実施の形態が示されている。
【００２１】
図１に本発明に係る第１の実施形態の構成を示す。図１に示されるように本実施形態は、パターン入力部１０１、認識制御部１０２、アルゴリズムモジュール群記憶部１０３、高信頼区間決定部１０４、高信頼区間保存部１０５、認識結果決定部１０６、認識結果出力部１０７とを有して構成される。また、認識結果決定部１０６には、認識候補決定部１０８と、確信度決定部１０９とが設けられている。
【００２２】
パターン入力部１０１は、スキャナ等の読み取り装置により構成される。
【００２３】
アルゴリズムモジュール群記憶部１０３には、パターン入力部１０１により読み取ったパターンを認識するためのアルゴリズムが記録されている。
【００２４】
認識制御部１０２は、アルゴリズムモジュール群記憶部１０３に記憶されたアルゴリズムを用いて、認識対象パターンの認識を行い、認識結果である認識候補と、認識スコアとを高信頼区間決定部１０４に出力する。また、認識制御部１０２は、パターン入力部１０１、アルゴリズムモジュール群記憶部１０３、高信頼区間決定部１０４、高信頼区間保存部１０５、認識結果決定部１０６を制御する。
【００２５】
高信頼区間決定部１０４は、認識制御部１０２で算出された認識候補と、一つのアルゴリズムから求められた認識スコアとを用いて、アルゴリズム毎に正読／誤読の別と、認識スコアとの関係を調べ、各アルゴリズムに対する高信頼区間を算出する。算出された高信頼区間情報は、高信頼区間保存部１０５に保存される。
【００２６】
認識候補決定部１０６は、認識制御部１０２からの認識候補及び認識スコアと、高信頼区間保存部１０５の高信頼区間の情報により認識候補を決定する。また、確信度決定部１０９は、認識スコアと、高信頼区間の情報とから確信度を決定する。
【００２７】
認識結果出力部１０７は、認識候補決定部１０８により決定された認識結果と確信度決定部１０９により決定された確信度とを出力する。
【００２８】
認識対象パターンは、まず、スキャナ等により構成されるパターン入力部１０１にてデジタル画像として取り込まれる。次に、認識制御部１０２の制御に従い、アルゴリズムモジュール群記憶部１０３の中の各アルゴリズムＡ，Ｂ…が逐次的あるいは並列的に実行される。
【００２９】
認識に先立つシステム開発時には、上記実行結果としての各アルゴリズムの認識候補と、一つのアルゴリズムとから認識スコアが、認識制御部１０２を通じて高信頼区間決定部１０４に送られ、アルゴリズム毎に正読／誤読の別と、認識スコアとの関係が調べられる。そして、それぞれに決定された高信頼区間は、高信頼区間保存部１０５に保存される。
【００３０】
認識時には、各アルゴリズムによる認識候補と、一つのアルゴリズムから求めた認識スコアが、認識制御部１０２を通じて認識結果決定部１０６へ送られる。その中の認識候補決定部１０８と確信度決定部１０９において、高信頼区間保存部１０５からのデータを併せて、最終的な認識候補と確信度が決定され、認識結果出力部１０７によってユーザに出力される。
【００３１】
以下に、２つのアルゴリズムＡ，Ｂを用いて数字を認識する場合について説明する。なお、Ａ，Ｂどちらのアルゴリズムもパターン認識手法として一般的な既知の方法を用いるものとし、認識対象パターンからの特徴抽出手順や認識辞書とのマッチングの手順についての説明は省略する。
【００３２】
まず、システム開発時に、図２に示す流れに従って、高信頼区間を求めておく。その最初のステップは、アルゴリズムＡ，Ｂに対して、学習サンプルを用いて認識実験を行うことである（ステップＳ１）。そして、その学習サンプルを、アルゴリズムＡによって算出された１位候補ＴA と、アルゴリズムＢによって算出された１位候補ＴB の組み合わせ（ＴA 、ＴB ）によって分類する（ステップＳ２）。
【００３３】
図３は、認識実験の結果、ＴA が「１」、ＴB が「７」と判定された学習サンプルについてまとめた例である。ここでは、アルゴリズムＡにより０〜１００の範囲をとり得る局所信頼度ＬA が算出されるものとする。また、アルゴリズムＢは、局所確信度を出力しないものとする。図３には、このＬA の値が大きい順に学習サンプルが並べられている。また、ＬA を本発明でいう「一つのアルゴリズムが出力する認識スコア」と見なしている。なお、認識スコアとは、そのアルゴリズムによって求められた１位候補の確からしさを表す尺度である。
【００３４】
図３によれば、認識スコア８０〜１００の区間にアルゴリズムＡによる正読サンプルが集中しており、認識スコア２０〜４０の区間にアルゴリズムＢによる正読サンプルが集中している。そこで、アルゴリズムＡの高信頼区間を８０〜１００、アルゴリズムＢの高信頼区間を２０〜４０とする。
【００３５】
同様にして求められた全ての（ＴA 、ＴB ）の組み合わせについて、アルゴリズムＡ、アルゴリズムＢの高信頼区間を求め、図４に示すような高信頼区間テーブルとして図１に示された高信頼区間保存部１０５に保存しておく。
【００３６】
なお、図３のフローチャートでは、（ＴA 、ＴB ）の組み合わせの総数をｎとし（ステップＳ３）、それぞれの組み合わせのについて、Ａの高信頼区間とＢの高信頼区間とを求め（ステップＳ５）、求めた高信頼区間をテーブルに保存する（ステップＳ６）。この作業をすべての（ＴA 、ＴB ）の組み合わせにおいて実行する（ステップＳ８／ＹＥＳ）。
【００３７】
ユーザがパターンをシステムに認識させる際には、図５に示す流れに従って認識結果を決定する。
まず、認識を行うパターンを入力し（ステップ１０）、アルゴリズムＡ，Ｂを用いてパターン認識を行う（ステップ１１、かつステップ１２）。ここでは、Ａからは１位候補「１」と認識スコア７０が、Ｂからは１位候補「７」が出力されてきたとする。また、どちらも２位候補以下は出力しなかったものとする。
【００３８】
次に、（ＴA 、ＴB ）＝（１，７）をキーとして高信頼区間テーブルを検索する（ステップＳ１３）。そして、得られた信頼区間データを用いて、それぞれのアルゴリズムに対して次のような暫定確信度を求める（ステップＳ１４，１５）。
【００３９】
アルゴリズムＸの高信頼区間をａ〜ｂ、認識スコアをｓ、Ｘの暫定確信度をＣX とすると、
０≦ｓ＜ａの場合        ＣX ＝１００×ｓ／ａ
ａ≦ｓ≦ｂの場合        ＣX ＝１００
ｂ＜ｓ≦１００の場合    ＣX ＝１００×（１００−ｓ）／（１００−ｂ）
つまり、認識スコアが高信頼区間の範囲にあれば暫定確信度は最大値１００であり、高信頼区間から距離が離れるにしたがって、暫定確信度は線形に減少していく（図６）。
【００４０】
これを本実施例にあてはめると、認識スコアは７０であるから、図４のデータも参照して、
アルゴリズムＡの暫定確信度：ＣA ＝100 ×70/80 =87
アルゴリズムＢの暫定確信度：ＣB ＝100 ×（100-70) / (100-40)=50
となる（小数点以下切り捨て）。
【００４１】
そして、ＣA とＣB とを比較する（ステップＳ１６）。ＣA の方がＣB よりも大きいので（ステップＳ１６／ｙｅｓ）、この場合はアルゴリズムＡを優先して最終的な認識候補を設定する（ステップＳ１７）。例えば最終的な１位候補をＡから採用して「１」、２位候補をＢから採用して「７」と設定する。また、最終的な確信度もＡの暫定確信度を採用して８７とする。
【００４２】
参考のため、（ＴA ，ＴB ）＝（１，７）の場合の認識スコアと優先アルゴリズム・最終確信度の関係を図７に示す。認識スコアが５７以下ならばアルゴリズムＢを優先、５８以上ならばＡを優先することがわかる。
【００４３】
なお、ここで述べた方法はあくまで例であって、用いるアルゴリズムの数は２に限定されるものではなく、２以上であればよい。また、認識スコアに何を用いるか・認識スコアの取りうる値の範囲・暫定確信度の算出方法や取りうる値の範囲等は、ここで述べたものに限定されず、別の方法や数値であってもよい。
【００４４】
なお、上述した実施形態はソフトウェアによっても実現することができる。本発明をソフトウエアによって実現する場合には、図８に示すように、ＣＰＵ１１５、ＲＯＭ１１６、ＲＡＭ１１７、表示装置１１４、ハードディスク１１３、キーボード１１２、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１１、通信装置１１８、スキャナ１１０などからなる汎用の処理装置を用意する。
【００４５】
ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明に関わる機能を実現するプログラムが記録され、一般にはハードディスク上にインストールされて用いられる。該プログラムが起動されると、該プログラムがＲＡＭ上にロードされた後、スキャナからパターンを画像データとして入力するか、もしくはあらかじめハードディスクに保存されている画像データを読み出してＲＡＭ上にロードし、該データに対して認識処理を実行する。
【００４６】
以上のように本実施形態によれば、複数のアルゴリズムがそれぞれ整合の取れない局所確信度を出力したり、あるいは局所確信度を出力しないものが含まれる場合であっても、優先すべきアルゴリズムを効果的に判定するとともに、局所確信度の尺度に影響されない最終確信度を算出することができる。
【００４７】
なお、上述した実施形態は本発明の好適な実施の形態である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施が可能である。
【００４８】
【発明の効果】
本発明によれば、複数のアルゴリズムがそれぞれ整合の取れない局所確信度を出力したり、あるいは局所確信度を出力しないものが含まれる場合であっても、優先すべきアルゴリズムを効果的に判定するとともに、局所確信度の尺度に影響されない最終確信度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施形態の構成を表すブロック図である。
【図２】認識実験の動作手順を示すフローチャートである。
【図３】認識実験の結果を表す一例である。
【図４】高信頼区間テーブルの構成を表す図である。
【図５】パターン認識の動作手順を表すフローチャートである。
【図６】認識スコアと暫定確信度との関係を表す図である。
【図７】認識スコアと最終確信度との関係を表す図である。
【図８】本発明に係る実施形態の構成を表すブロック図である。
【符号の説明】
１０１  パターン入力部
１０２  認識制御部
１０３  アルゴリズムモジュール群記憶部
１０４  高信頼区間決定部
１０５  高信頼区間保存部
１０６  認識結果決定部
１０７  認識結果出力部
１０８  認識候補決定部
１０９  確信度決定部
【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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