(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力情報を処理して認識候補文字群を出力する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって出力される一の入力情報に対する判定対象認識候補文字群中の各認識候補文字とその直前の入力情報に対する直前認識候補文字群との間の連接確率の値および／もしくはその直後の入力情報に対する直後認識候補文字群との間の連接確率の値を前記判定対象認識候補文字群の特徴量として抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段からの特徴量からなる連接特徴ベクトルと、前記判定対象認識候補文字群の第１位の認識候補文字が正読または誤読であることが既知である予め抽出された連接特徴ベクトルであるサンプルデータの正読、誤読のそれぞれの集合の分布に基づいて、前記判定対象認識候補文字群の信頼度を算出する信頼度算出手段と、  前記信頼度算出手段からの信頼度に基づいて前記判定対象認識候補文字群から後処理の対象として出力する認識候補文字の数を決定する認識候補数制御部とを有し、
前記特徴抽出手段は、前記判定対象認識候補文字群中の一の認識候補文字とその直前または直後認識候補文字群中の１位からＭ位までの各認識候補文字との間の連接確率の内、最高の連接確率を当該一の認識候補文字と前記直前または直後認識候補文字群との間の連接確率とすることを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
請求項１において、前記特徴抽出手段は、前記判定対象認識候補文字群中の各認識候補文字と前記直前認識候補文字群中の最上位確信度の認識候補文字との間の連接確率の値および／もしくは前記直後認識候補文字群中の最上位確信度の認識候補文字との間の連接確率の値を当該判定対象認識候補文字群の特徴量として抽出することを特徴とする文字認識装置。
【請求項３】
請求項１または２において、前記特徴抽出手段は、前記連接確率の値と、前記判定対象認識候補文字群中の各認識候補文字の確信度の値とによって当該判定対象認識候補文字群の特徴量を抽出することを特徴とする文字認識装置。
【請求項４】
請求項１ないし３の何れかにおいて、前記特徴抽出手段は、前記直前認識候補文字群が存在しない場合には前記判定対象認識候補文字群と直後認識候補文字群との間の連接確率を前記直前認識候補文字群との間の連接確率として代用し、前記直後認識候補文字群が存在しない場合には前記判定対象認識候補文字群と直前認識候補文字群との間の連接確率を前記直後認識候補文字群との間の連接確率として代用することを特徴とする文字認識装置。
【請求項５】
請求項１ないし４の何れかにおいて、前記信頼度算出手段は、前記特徴量から前記判定対象認識候補文字群中の一の認識候補文字の確からしさを判別得点として算出する判別得点算出手段を含み、前記当該判別得点に基づいて前記信頼度を算出することを特徴とする文字認識装置。
【請求項６】
請求項１ないし５の何れかにおいて、前記認識候補数制御部は、前記信頼度算出手段から算出された信頼度に基づいて、後処理の対象とする認識候補文字を制限することを特徴とする文字認識装置。
【請求項７】
一連の候補文字の連接関係によって一の候補文字の信頼度を判定する文字認識信頼度判定方法であって、
判定対象候補文字群中の各候補文字と、その直前の候補文字群との間の連接確率の値および／もしくはその直後の候補文字群との間の連接確率の値を前記判定対象候補文字群の特徴量として抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップからの特徴量からなる連接特徴ベクトルと、前記判定対象候補文字群の第１位の認識候補文字が正読または誤読であることが既知である予め抽出された連接特徴ベクトルであるサンプルデータの正読、誤読のそれぞれの集合の分布に基づいて、前記判定対象候補文字群の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
を有し、
前記特徴抽出ステップは、前記判定対象候補文字群中の一の候補文字とその直前または直後の候補文字群中の１位からＭ位までの各候補文字との間の連接確率の内、最高の連接確率を当該一の候補文字と前記直前または直後の候補文字群との間の連接確率とすることを特徴とする文字認識信頼度判定方法。
【請求項８】
請求項７において、前記特徴抽出ステップは、前記判定対象候補文字群中の各候補文字と前記直前の候補文字群中の最上位確信度の候補文字との間の連接確率の値および／もしくは前記直後の候補文字群中の最上位確信度の候補文字との間の連接確率の値を当該判定対象候補文字群の特徴量として抽出することを特徴とする文字認識信頼度判定方法。
【請求項９】
請求項７または８において、前記特徴抽出ステップは、前記連接確率の値と、前記判定対象候補文字群中の各候補文字の確信度の値とによって当該判定対象候補文字群の特徴量を抽出することを特徴とする文字認識信頼度判定方法。
【請求項１０】
請求項７ないし９の何れかにおいて、前記特徴抽出ステップは、前記直前の候補文字群が存在しない場合には、前記判定対象候補文字群と前記直後の候補文字群との間の連接確率を前記直前の候補文字群との間の連接確率として代用し、前記直後の候補文字群が存在しない場合には、前記判定対象候補文字群と前記直前の候補文字群との間の連接確率を前記直後の候補文字群との間の連接確率として代用することを特徴とする文字認識信頼度判定方法。
【請求項１１】
請求項７ないし１０の何れかにおいて、前記信頼度算出ステップは、前記特徴量から前記判定対象候補文字群中の一の候補文字の確からしさを判別得点として算出する判別得点算出ステップを含み、当該判別得点に基づいて前記信頼度を算出することを特徴とする文字認識信頼度判定方法。
【請求項１２】
請求項７ないし１１の何れかの文字認識信頼度判定方法における各処理ステップを実行するプログラム。
【請求項１３】
請求項７ないし１１の何れかの文字認識信頼度判定方法における各処理ステップを実行するプログラムを記憶した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力情報を処理して所定の文字を認識する文字認識装置および対象候補文字の信頼度を判定する文字認識信頼度判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文字認識方法においては、たとえば筆記入力された文字の特徴量を抽出し、これを認識辞書中の特徴量と比較して、両者の類似度が高い、もしくは両者の距離値が小さい（これらをまとめて、便宜上、「確信度」が高いと称する）認識候補文字を出力するようにしていた。しかしながら、かかる一文字毎の文字認識では、筆記文字が認識辞書の特徴量に近接している場合には比較的精度の良い認識結果が得られるが、認識辞書の特徴量から離れた文字を筆記した場合には、適正な認識結果を簡単に得ることができない。
【０００３】
そこで、かかる一文字毎の文字認識に加え、前後の文字あるいは単語間・文節間の連接確率ないし共起確率を検出し、上記文字毎の確信度とこれらの確率とから文字列の整合度を算出し、かかる整合度に従って文字列全体の認識文字列候補を出力する、いわゆる後処理が実行されている。ところが、かかる後処理の際に、あまりに多くの認識候補文字を対象とすると、後処理の計算処理時間が増大してしまう。また、確信度の低い認識候補文字を対象とすると、後処理の結果、却って誤った文字列候補を出力する恐れもある。
【０００４】
そこで、確信度の低い認識候補文字を後処理の対象から除外し、これにより後処理の対象文字数を効果的に低減させる方法が採られる。たとえば、それぞれの認識候補文字とその直前および直後の確信度第１位の文字との間の連接確率をしきい値と比較し、これがしきい値に満たない場合に、当該認識候補文字を「誤」と判別して後処理の対象から外すようにする。すなわち、図９において、認識候補文字群の内、正誤判定対象の文字が「ボ」であるとすると、その直前の第１位の認識候補文字「と」との間の連接確率Ｐ１と、その直後の第１位の認識候補文字「不」との間の連接確率Ｐ２を、それぞれ連接確率辞書から求め、これらＰ１とＰ２を乗じたＰ３がしきい値を超えているか否かで、当該判定文字「ボ」の正誤を判別する。同様に、「ボ」以外の認識候補文字と、その直前の第１位の認識候補文字「と」およびその直後の第１位の認識候補文字「不」との間の連接確率Ｐ１、Ｐ２からＰ３を求め、これがしきい値を超えるか否かで、当該認識候補文字の正誤を判定する。そして、Ｐ３がしきい値を超えない認識候補文字を後処理の対象から除外し、これにより後処理の効率化を図るのである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、かかる方法によれば、連接確率としきい値とを単純に比較するものであるから、正しい認識結果（正読）だが連接確率の低い場合や、逆に、誤った認識結果（誤読）だが連接確率の高い場合に、正誤の判定が不適切なものとなってしまう可能性が高い。
【０００６】
また、直前と直後の第１位の認識候補文字が誤りの場合には、判定対象文字の正誤判定を正確に行うことができなくなる。
【０００７】
したがって、上記従来技術によれば、本来後処理の対象から除外すべき認識候補文字を信頼度の高いものとして後処理の対象として出力し、逆に、本来後処理の対象とすべき認識候補文字を信頼度の低いものとして後処理の対象から除外する結果が生じ、信頼度の判定によって却って認識候補文字の精度を低下させる結果ともなっていた。
【０００８】
そこで本発明は、上記問題を解消し、正読および誤読に対する連接確率の設定が不適当な場合や、直前と直後の第１位の認識候補文字が誤りである場合にも、比較的精度よく認識候補文字の信頼度を判定でき、もって、認識候補文字の精度を向上させ得る文字認識装置および文字認識信頼度判定方法を提供することを課題とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、判定対象の候補文字群とその直前および／もしくは直後の候補文字群との間の連接確率の値を当該判定対象の候補文字群の特徴量とし、かかる特徴量をサンプルデータもしくはサンプルデータの統計的傾向と比較することにより当該判定対象の候補文字群の信頼度を判定するものである。
【００１０】
請求項１の発明は、文字認識装置に関するものであって、入力情報を処理して認識候補文字群を出力する文字認識手段と、前記文字認識手段によって出力される一の入力情報に対する判定対象認識候補文字群中の各認識候補文字とその直前の入力情報に対する直前認識候補文字群との間の連接確率の値および／もしくはその直後の入力情報に対する直後認識候補文字群との間の連接確率の値を前記判定対象認識候補文字群の特徴量として抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段からの特徴量からなる連接特徴ベクトルと前記判定対象認識候補文字群の第１位の認識候補文字が正読または誤読であることが既知である予め抽出された連接特徴ベクトルであるサンプルデータの正読、誤読のそれぞれの集合の分布に基づいて前記判定対象認識候補文字群の信頼度を算出する信頼度算出手段と、前記信頼度算出手段からの信頼度に基づいて前記判定対象認識候補文字群から後処理の対象として出力する認識候補数を設定する認識候補数制御部とを有することを特徴とする。
さらに、前記特徴抽出手段は、前記判定対象認識候補文字群中の一の認識候補文字とその直前または直後認識候補文字群中の１位からＭ位までの各認識候補文字との間の連接確率の内、最高の連接確率を当該一の認識候補文字と前記直前または直後認識候補文字群との間の連接確率とすることを特徴とする。
【００１１】
請求項２の発明は、請求項１において、前記特徴抽出手段は、前記判定対象認識候補文字群中の各認識候補文字と前記直前認識候補文字群中の最上位確信度の認識候補文字との間の連接確率の値および／もしくは前記直後認識候補文字群中の最上位確信度の認識候補文字との間の連接確率の値を当該判定対象認識候補文字群の特徴量として抽出することを特徴とする。
【００１３】
請求項３の発明は、請求項１または２において、前記特徴抽出手段は、前記連接確率の値と、前記判定対象認識候補文字群中の各認識候補文字の確信度の値とによって当該判定対象認識候補文字群の特徴量を抽出することを特徴とする。
【００１４】
請求項４の発明は、請求項１ないし３の何れかにおいて、前記特徴抽出手段は、前記直前認識候補文字群が存在しない場合には前記判定対象認識候補文字群と直後認識候補文字群との間の連接確率を前記直前認識候補文字群との間の連接確率として代用し、前記直後認識候補文字群が存在しない場合には前記判定対象認識候補文字群と直前認識候補文字群との間の連接確率を前記直後認識候補文字群との間の連接確率として代用することを特徴とする。
【００１５】
請求項５の発明は、請求項１ないし４の何れかにおいて、前記信頼度算出手段は、前記特徴量から前記判定対象認識候補文字群中の一の認識候補文字の確からしさを判別得点として算出する判別得点算出手段を含み、前記当該判別得点に基づいて前記信頼度を算出することを特徴とする。
【００１６】
請求項６の発明は、請求項１ないし５の何れかにおいて、前記後処理制御手段は、前記信頼度算出手段から算出された信頼度に基づいて、後処理の対象とする認識候補文字を制限することを特徴とする。
【００１７】
請求項７の発明は、一連の候補文字の連接関係によって一の候補文字の信頼度を判定する文字認識信頼度判定方法であって、判定対象候補文字群中の各候補文字と、その直前の候補文字群との間の連接確率の値および／もしくはその直後の候補文字群との間の連接確率の値を前記判定対象候補文字群の特徴量として抽出する特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップからの特徴量からなる連接特徴ベクトルと前記判定対象候補文字群の第１位の認識候補文字が正読または誤読であることが既知である予め抽出された連接特徴ベクトルであるサンプルデータの正読、誤読のそれぞれの集合の分布に基づいて前記判定対象候補文字群の信頼度を算出する信頼度算出ステップとを有することを特徴とする。
さらに、前記特徴抽出ステップは、前記判定対象候補文字群中の一の候補文字とその直前または直後の候補文字群中の１位からＭ位までの各候補文字との間の連接確率の内、最高の連接確率を当該一の候補文字と前記直前または直後の候補文字群との間の連接確率とすることを特徴とする。
【００１８】
請求項８の発明は、請求項７において、前記特徴抽出ステップは、前記判定対象候補文字群中の各候補文字と前記直前の候補文字群中の最上位確信度の候補文字との間の連接確率の値および／もしくは前記直後の候補文字群中の最上位確信度の候補文字との間の連接確率の値を当該判定対象候補文字群の特徴量として抽出することを特徴とする。
【００２０】
請求項９の発明は、請求項７または８において、前記特徴抽出ステップは、前記連接確率の値と、前記判定対象候補文字群中の各候補文字の確信度の値とによって当該判定対象候補文字群の特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２１】
請求項１０の発明は、請求項７ないし９の何れかにおいて、前記特徴抽出ステップは、前記直前の候補文字群が存在しない場合には、前記判定対象候補文字群と前記直後の候補文字群との間の連接確率を前記直前の候補文字群との間の連接確率として代用し、前記直後の候補文字群が存在しない場合には、前記判定対象候補文字群と前記直前の候補文字群との間の連接確率を前記直後の候補文字群との間の連接確率として代用することを特徴とする。
【００２２】
請求項１１の発明は、請求項７ないし１０の何れかにおいて、前記信頼度算出ステップは、前記特徴量から前記判定対象候補文字群中の一の候補文字の確からしさを判別得点として算出する判別得点算出ステップを含み、当該判別得点に基づいて前記信頼度を算出することを特徴とする。
【００２３】
請求項１２の発明は、請求項７ないし１１の何れかの文字認識信頼度判定方法における各処理ステップを実行するプログラムである。
【００２４】
請求項１３の発明は、請求項７ないし１１の何れかの文字認識信頼度判定方法における各処理ステップを実行するプログラムを記憶した記録媒体である。
【００２５】
本発明の特徴は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。
【００２６】
なお、請求項における「文字認識手段」は実施の形態における文字認識部２および文字認識辞書３が対応する。請求項における「特徴抽出手段」は実施の形態における連接特徴抽出部４および文字間連接確率辞書５が対応する。請求項における「信頼度算出手段」は実施の形態における判別得点算出部６、認識信頼度算出部７および判別得点―信頼度変換テーブル８が対応する。請求項における後処理制御手段」は実施の形態における認識候補数制御部９および信頼度―累積正読率テーブル１０が対応する。
【００２７】
また、請求項における「特徴抽出ステップ」は実施の形態における図７のステップＳ１０３が対応する。請求項における「信頼度算出ステップ」は実施の形態における図７のステップＳ１０４およびＳ１０５が対応する。
【００２８】
ただし、以下の実施の形態は、あくまでも、本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載されたものに制限されるものではない。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態につき図面を参照して説明する。
【００３０】
まず、図１に実施の形態に係る手書き文字認識装置の回路ブロック図を示す。図において、１は入力部で、タブレット等に手書き入力された筆跡から筆跡文字情報を生成し出力する。２は文字認識部で、入力部１から供給された筆跡文字情報を文字認識辞書３の文字特徴量と比較し、両者の近接度（確信度）が１位からＮ位までの認識辞書中の文字を当該筆跡文字の認識候補文字として出力する。３は文字認識辞書で、候補文字がその文字特徴量とともに記憶されている。
【００３１】
４は連接特徴抽出部で、文字認識部２から供給される認識候補文字列の内、正誤判定対象である一の認識候補文字の連接特徴量を、文字間連接確率辞書５を参照しながら抽出する。５は文字間連接辞書で、所定の２つの文字が連接する確率を当該２つの文字に対応づけて記憶している。
【００３２】
６は判別得点算出部で、連接特徴抽出部４からの連接特徴量を処理して、当該判定対象の認識候補文字群の正誤判別得点を算出する。
【００３３】
７は認識信頼度算出部で、判別得点算出部６からの判別得点と、判別得点−信頼度変換テーブル８とを比較して、当該判定対象の認識候補文字群の信頼度を出力する。８は判別得点−信頼度変換テーブルで、判別得点と信頼度の関係をテーブルとして記憶するものである。
【００３４】
９は認識候補数制御部で、認識信頼度７からの信頼度と、信頼度−累積正読率テーブル１０とを比較して、当該判定対象文字の認識候補数を制限するものである。１０は信頼度−累積正読率テーブルで、信頼度と正読率の関係をテーブルとして記憶するものである。
【００３５】
１１は後処理部で、認識候補数制御部９によって設定された個数の認識候補文字を対象として後処理を行う。例えば、図９の例において、「こ」の筆記文字に対する認識候補数がＭ１個、以下、「と」、「ボ」、「不」、「可」、「欠」、「で」の筆記文字に対する認識候補数がＭ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５、Ｍ６、Ｍ７個と認識候補数制御手段９によって設定されたとすると、文字認識部２で生成されたこれら各文字の認識候補文字の内、それぞれ確信度が上位Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５、Ｍ６、Ｍ７個の認識候補文字のみを対象として、後処理部１１にて、後処理が行われる。
【００３６】
次に、上記回路ブロック図に示された各部の処理の詳細について説明する。まず、図２を参照して、連接特徴抽出部４の処理について説明する。かかる連接特徴抽出部４では、判定対象の認識候補文字群とその直前の第１位候補文字との間の連接確率Ｐｂｋと、その直後の第１位候補文字との間の連接確率Ｐｆｋの何れか一方または両方を文字間連接確率辞書５から読み出し、当該認識候補文字群の連接特徴量とする。
【００３７】
例えば、連接確率ＰｂｋとＰｆｋの両方を用いて連接特徴量を抽出する場合には、図２に示すように、判定対象文字の認識候補文字群（確信度１位からＮ位まで）である「目」、「日」、…、「田」と、その直前の認識候補文字群の確信度１位文字「今」との間の連接確率Ｐｂ１、Ｐｂ２、…、ＰｂＮと、その直後の確信度１位文字「は」との間の連接確率Ｐｆ１、Ｐｆ２、…、ＰｆＮをそれぞれ文字間連接確率辞書５から読み出し、これら連接確率の値を、当該判定対象の認識候補文字群の連接特徴量とする。
【００３８】
なお、上記では、認識候補文字群の連接特徴量をＰｂｋとＰｆｋの両方にて抽出するようにしたが、ＰｂｋまたはＰｆｋの何れか一方にて抽出するようにしても良い。また、ＰｂｋとＰｆｋの両方にて抽出する場合において、直前の第１位認識候補文字が存在しない場合（例えば、判定対象文字が文字列の先頭であるような場合）には、当該候補文字の直後文字に対する連接確率Ｐｆｋをそのまま直前文字に対する連接確率Ｐｂｋに代用して連接特徴量を抽出する。同様に、直後の第１位認識候補文字が存在しない場合（例えば、判定対象文字が文字列の末尾であるような場合）には、Ｐｂｋをそのまま代用する。
【００３９】
次に、図３を参照して、判別得点算出部６における処理について説明する。上記連接特徴抽出部４にて抽出したＰｂｋとＰｆｋの値は、２Ｎ次元のベクトル空間において所定のベクトル（連接特徴ベクトル）として表現できる。判別得点算出部６では、予め第１位の認識候補文字が正読または誤読であるサンプルについて連接特徴ベクトルを学習データとして抽出しておき、これと判定対象の認識候補文字群の連接特徴ベクトルとを比較して、当該認識候補文字群の判別得点を算出する。
【００４０】
たとえば、正読と誤読の連接特徴ベクトルの学習データと判定対象の認識候補文字群の連接特徴ベクトルが図３に示すような状態にあるとする。判別得点算出部６は、正読、誤読のそれぞれの集合（クラス）の特徴ベクトルの分布から、予め、両クラスの特徴ベクトルの平均値（重心ベクトル）および共分散行列を求め、これを記憶している。そして、これら各クラスの重心と判定対象文字群の連接特徴ベクトルとの間のマハラノビス距離ＤＭｃ、ＤＭｅを求め、これらの値の比、比の対数または差を判別得点とする。
【００４１】
ここで、上記マハラノビス距離ＤＭは次のようにして算出される。すなわち、クラスＣ１の重心ベクトルをｍ１、クラスＣ１の共分散行列をΣ１とすると、所定の特徴ベクトルｘからｍ１へのマハラノビス２乗距離ＤＭ１は、次式で定義される。
【００４２】
ＤＭ１＝（ｘ−ｍ１）tΣ１-1（ｘ−ｍ１）  （ｔ：転置、−１：逆行列）ここで、共分散行列Σ１はｎ×ｎの正方行列であり（ｎ：特徴空間の次元数）、その（ｉ,ｊ）要素はｉ番目の特徴量とｊ番目の特徴量の共分散、すなわちΣ１（ｉ,ｊ）＝σｉｊである。
【００４３】
なお、上記では、判別得点をマハラノビス距離ＤＭを用いて算出したが、これに替えて、正読、誤読の各クラスの特徴ベクトルの分布から線形判別分析により線形判別関数を求めておき、判定対象の認識候補文字群の特徴ベクトルに対してこの線形判別関数を当てはめて判別得点を求めるようにしても良い。また、正読、誤読の学習サンプルから抽出した特徴ベクトルを学習データとして、対象の特徴ベクトルが正読か誤読かを判定できるように学習させたニューラルネットを用い、判定対象の特徴ベクトルに対する当該ニューラルネットの出力値を判別得点とするようにしてもよい。
【００４４】
次に、図４を参照して認識信頼度算出部７の処理について説明する。たとえば、上記判別得点の算出において、マハラノビス距離ＤＭｃ、ＤＭｅの距離の比または比の対数を判別得点とした場合、正読および誤読の各学習サンプルから得られる判別得点と信頼度の関係は図４に示すようになる。ここで、信頼度は、学習サンプルからベイズの定理によって算出される。
【００４５】
すなわち、判別得点ｙを有する正読サンプル個数の全正読サンプル個数に対する比率をｐ（ｙ｜Ｘ１＝Ｃ）、判別得点ｙを有する誤読サンプル個数の全誤読サンプル個数に対する比率をｐ（ｙ｜Ｘ１＝Ｅ）、全サンプル数に対する正読サンプル数の総数の比率をＰ（Ｘ１＝Ｃ）、全サンプル数に対する誤読サンプル数の総数の比率をＰ（Ｘ１＝Ｅ）とすると、判別得点ｙを有する認識候補文字群の確信度１位の認識候補文字の信頼度は、次式によって算出できる。
【００４６】
Ｐ（Ｘ１＝Ｃ｜ｙ）＝ｐ（ｙ｜Ｘ１＝Ｃ）・Ｐ（Ｘ１＝Ｃ）／[ｐ（ｙ｜Ｘ１＝Ｃ）・Ｐ（Ｘ１＝Ｃ）＋ｐ（ｙ｜Ｘ１＝Ｅ）・Ｐ（Ｘ１＝Ｅ）]
ここで、Ｘ１は１位の認識候補文字を表し、Ｘ１＝Ｃ、Ｘ１＝Ｅはそれぞれ、１位認識候補文字が正解、不正解である事象を意味する。
【００４７】
かかる式から判別得点と信頼度の関係を示す判別得点―信頼度変換テーブルを予め作成しておき、これを判別得点―信頼度変換テーブル８に記憶させておく。認識信頼度算出部７は判別得点算出部６からの判別得点と、当該判別得点―信頼度変換テーブル８の得点を比較し、該当する信頼度を、当該認識候補文字群の第１位の認識候補文字の信頼度として出力する。
【００４８】
次に、図５を参照して、認識候補数制御部９の処理について説明する。図５の上部に示す表は、判定対象の確信度１位の認識候補文字に対する信頼度と、当該判定対象のＮ位までの認識候補文字の中に正読の文字が含まれる累積確率との関係を示すものである。かかる表中の確率は、上記正読、誤読の学習サンプルを基に予め算出しておく。
【００４９】
信頼度―累積正読率テーブル１０には、かかる表を記憶させておく。そして、認識候補数制御部９は、判定対象の認識候補文字群の信頼度と当該テーブル中の信頼度レベルとを比較し、該当する信頼度レベルの累積確率を参照しながら何位までの認識候補文字を言語処理部１１に出力するかを決定する。ここで、何位までを出力するかは、例えば、該当する信頼度レベルの累積確率が所定のしきい値に達したか否かで決定する。この際、設定されるしきい値は、全ての信頼度レベルに対して一律としても良いし、あるいは、信頼度レベル毎に個別に設定するようにしても良い。
【００５０】
あるいは、図５の上部の表を基に、信頼度レベル毎の出力候補数を予め設定し、これを信頼度−累積正読率テーブル１０に記憶させておいても良い。図５の下部に示す表は、信頼度レベルと出力候補数とを予め設定した場合の一例である。信頼度―累積正読率テーブル１０に予めかかる表を記憶させた場合には、認識候補数制御部９は、該当する出力候補数を表から読み出し、それに従って、言語処理部１１に出力される認識候補文字を制限する。
【００５１】
以上の実施の形態においては、認識候補文字毎に個別に連接確率を比較するのではなく、認識候補文字群の連接確率の値の組み合わせの統計的傾向に基づいて認識結果の信頼度を算出し、これにより認識候補出力個数を設定するものであるから、正読だが連接確率の低い連接関係や、誤読だが連接確率の高い連接関係が個別に存在するとしても、かかる連接関係が信頼度判定に影響するのを抑制でき、もって、正読率の高い認識候補文字を言語処理部に出力することができるようになる。
【００５２】
次に、本発明に係る第２の実施形態について、以下に説明する。本実施形態においては、上記連接特徴抽出部２における連接特徴量の抽出処理を変更するものである。すなわち、上記実施の形態では、判定対象の認識候補文字の連接確率（Ｐｂｋ、Ｐｆｋ）として、当該判定対象の認識候補文字と直前の第１位文字または直後の第１位文字との連接確率を採用したが、本実施の形態では、判定対象の認識候補文字と直前の１位からＭ位までの文字との間の連接確率の最大値をＰｂｋとし、同様に、判定対象の認識候補文字と直前の１位からＭ位までの文字との間の連接確率の最大値をＰｆｋとする。
【００５３】
たとえば図６の例においては、判定対象の認識候補文字の１位文字「日」に対するＰｂ１は、当該「日」と直前の１位文字「朋」からＭ位文字「胡」までのそれぞれの連接確率Ｐ（Ｃ１｜Ｃｂｋ）の内、最大の連接確率を採用する。また、１位文字「日」に対するＰｆ１は、当該「日」と直後の１位文字「も」からＭ位文字「亡」までのそれぞれの連接確率Ｐ（Ｃｆｋ｜Ｃ１）の内、最大の連接確率を採用する。同様に、判定対象の認識候補文字の２位文字「月」に対するＰｂ２、Ｐｆ２は、直前、直後の文字群に対する連接確率の最大値をそれぞれ採用する。
【００５４】
ここで、Ｃ１は判定対象の認識候補１位の文字を表し、Ｃｂｋ、Ｃｆｋはそれぞれ、直前、直後の認識候補ｋ位の文字を表す。そして、Ｐ（Ｃｊ｜Ｃｉ）は、文字Ｃｉに続いて文字Ｃｊが現れる連接確率を表す。
【００５５】
かかる第２の実施形態においては、直前・直後の文字群との間の最大の連接確率をＰｂｋ、Ｐｆｋとして採用するものであるから、上記第１の実施形態における作用効果に加え、さらに、直前・直後の第１位の認識候補文字が誤りである場合にも、高精度の信頼度判定を行えるものである。
【００５６】
さらに他の実施形態として、上記連接確率Ｐｂｋ、Ｐｆｋの他、第Ｌ位までの認識候補文字の確信度（類似度もしくは距離値）を特徴要素として加え、（２Ｎ＋Ｌ）次元のベクトル空間にて当該認識候補文字群の特徴ベクトルを抽出するようにしてもよい。かかる場合には、図３に示す判別空間は（２Ｎ＋Ｌ）次元となる。また、正読・誤読のサンプルも、当該サンプルの認識候補文字群に対する連接確率Ｐｂｋ、Ｐｆｋの他、Ｌ位までの当該認識候補文字の確信度が特徴量抽出要素とされ、かかるサンプルデータに従って判別得点―信頼度変換テーブル８と信頼度―累積正読率テーブル１０に記憶されるテーブルが設定される。かかる第３の実施の形態では、連接関係のみならず確信度が加味されるものであるから、より高精度の信頼度判定が可能となる。
【００５７】
ところで、上記実施の形態では、図１におけるブロック毎に処理を分けて一連の処理フローを説明したが、制御プログラムに従ってＣＰＵによってかかる処理フローを実行することも可能である。かかる場合、上記処理フローは、ＲＯＭまたはＲＡＭに制御プログラムとして記憶される。また、文字認識辞書３、文字間連接確率辞書５、判別得点―信頼度変換テーブル８および信頼度―累積正読率テーブル１０の参照データもＲＯＭまたはＲＡＭに記憶される。ＣＰＵは、かかる制御プログラムに従って、参照データを参照しながら、上記の処理を実行する。
【００５８】
図７に、かかる制御プログラムによるフローを示す。ここで、ステップＳ１０１は上記入力部１における処理、ステップＳ１０２は上記文字認識部２における処理、ステップＳ１０３は上記連接特徴抽出部４における処理、ステップＳ１０４は上記判別得点算出部６における処理、ステップＳ１０５は上記認識信頼度算出部７における処理、ステップＳ１０６は上記認識候補数制御部９における処理である。
【００５９】
かかる制御プログラムおよび各種参照データは、フロッピーディスク等の記録媒体またはインターネット等の伝送媒体を介して取引され得る。記録媒体または伝送媒体を介して取引されるデータのファイル構造の一例を図８に示す。記録媒体には、かかるファイル構造のデータが記録される。また、伝送媒体を介した取引では、かかるファイル構造のデータが伝送媒体を介して供給される。
【００６０】
ただし、判定対象の候補文字の信頼度を判定するのみであれば、図７に示す全てのステップに関するデータを供給する必要はなく、この内、ステップＳ１０３ないしＳ１０５のステップの実行プログラムおよびそれに必要な文字間連接確率辞書データ、判別得点―信頼度変換テーブルデータのみを供給すれば良い。かかる場合、供給される記録媒体にはこれらのデータがファイルデータとして記憶され、また、伝送媒体を介して供給する場合には、かかるファイルデータが伝送される。
【００６１】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は係る実施の形態に制限されるものではなく、他に種々の変更が可能である。たとえば、上記実施の形態では、本発明に係る信頼度判定方法を手書き文字認識装置に実施した例を示したが、本発明にかかる信頼度判定方法はこれに限定されるものではなく、光学式文字認識装置あるいは音声入力による認識装置等にも広く採用し得るものである。
【００６２】
本発明に係る信頼度判定方法の特徴は、上記実施の形態でいえば、図７のステップＳ１０３ないしＳ１０５にあり、直前と直後の文字の両方あるいは何れか一方の文字との間の連接関係の分布状態によって判別得点を算出し、かかる判別得点に基づいて対象文字の信頼度を判定するところにある。
【００６３】
したがって、かかるステップＳ１０３ないしＳ１０５の処理は、上記実施形態に係る手書き文字認識装置のみならず、これ以外の認識装置においても用いることができる。例えば、図７のステップＳ１０１とＳ１０２を周知の光学式文字認識装置あるいは音声入力による認識処理としてよい。また、ステップＳ１０６も認識候補数の制限のみならず、信頼度に応じて、当該認識結果をリジェクト（無効）するようにしても良い。
【００６４】
その他、ステップＳ１０４における判別得点の算出方法や、ステップＳ１０５における認識信頼度の算出方法も、上記実施の形態にて示したマハラノビス距離ＤＭを用いる方法や、ベイズの定理を用いる方法以外の方法を採用することもできる。
【００６５】
本発明の実施形態は、本発明の技術的思想の範囲内において、適宜、様々な変更が可能である。
【００６６】
【発明の効果】
以上、本発明によれば、正読および誤読に対する連接確率が不適当な場合や、直前と直後の確信度１位の候補文字が誤りである場合にも、比較的精度よく判定対象文字の信頼性を判定でき、もって、これを文字認識装置に採用した場合には、認識候補文字の精度を向上させることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施の形態に係る回路ブロック図を示す図
【図２】  実施の形態に係る連接特徴抽出部の処理を説明するための図
【図３】  実施の形態に係る判別得点算出部の処理を説明するための図
【図４】  実施の形態に係る認識信頼度算出部の処理を説明するための図
【図５】  実施の形態に係る認識候補数制御部の処理を説明するための図
【図６】  実施の形態に係る連接特徴抽出部の他の処理を説明するための図
【図７】  実施の形態に係る実行フローチャート
【図８】  実施の形態に係る実行プログラムと参照データのファイル構造
【図９】  従来例を説明するための図
【符号の説明】
１  入力部
２  文字認識部
３  文字認識辞書
４  連接特徴抽出部
５  文字間連接確率辞書
６  判別得点算出部
７  認識信頼度算出部
８  判別得点―信頼度変換テーブル
９  認識候補数制御部
１０  信頼度−累積正読率テーブル
【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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