(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の数以上の文字が記載された帳票に対応する画像データを受け取り、前記帳票に記載された文字を表す認識対象の文字パターンそれぞれの特徴を表す特徴ベクトルと汎用の辞書に登録された各文字種の一般的な特徴を示す特徴ベクトルとを照合手段によって照合した結果に基づいて、前記認識対象の各文字パターンを認識する文字認識装置において、
前記照合手段による照合結果に応じて、特徴ベクトルが最も類似しているとされた中間認識結果の文字種ごとに、前記認識対象の各文字パターンに対応する特徴ベクトルを複数のグループに分類する分類手段と、
前記複数のグループそれぞれに属する特徴ベクトルに基づいて、前記各文字種を中間認識結果とする文字パターンに共通する特徴を表す代表ベクトルをそれぞれ算出する代表ベクトル算出手段と、
前記認識対象の各文字パターンに対応する特徴ベクトルと、前記中間認識結果の各文字種に対応するグループの代表ベクトルとの距離をそれぞれ求める距離算出手段と、
前記距離算出手段によって得られた各代表ベクトルに対応する距離の最小値に基づいて、前記認識対象の各文字パターンについて得られた中間認識結果を修正する認識結果修正手段と
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文字認識装置において、
認識結果修正手段は、
前記認識対象の文字パターンについて前記距離算出手段によって得られた各グループの代表ベクトルとの距離を前記認識対象の文字に対応する特徴ベクトルが含まれるグループの代表ベクトルとの距離によって正規化する正規化手段と、
正規化された各代表ベクトルとの距離と所定の誤認識判定閾値とに基づいて、中間認識結果が誤認識である可能性の高い文字パターンを判別する誤認識判別手段と、
誤認識である可能性が高いとされた修正対象の文字パターンについて、前記正規化された各代表ベクトルとの距離の最小値に基づいて、最終的な認識結果を決定する決定手段とを備えた構成である
ことを特徴とする文字認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の文字認識装置において、
決定手段は、
正規化された各代表ベクトルとの距離と所定の相関判定閾値とに基づいて、修正対象の文字パターンの特徴ベクトルとの間に高い相関を有する代表ベクトルを判別する相関判別手段と、
高い相関を有する代表ベクトルが存在する旨の判別結果に応じて、修正対象の文字パターンに対応する中間認識結果を前記高い相関を有するとされた代表ベクトルに対応する文字種に置換して、最終的な認識結果として出力する置換手段とを備えた構成である
ことを特徴とする文字認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の文字認識装置において、
決定手段は、高い相関を有する代表ベクトルが存在しない旨の判別結果に応じて、修正対象の文字パターンに対応する中間認識結果を棄却して、認識できなかった旨を通知する棄却通知手段を備えた構成である
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、発注伝票や注文書などの多数の文字が記載された帳票の読み取り処理に用いられる文字認識装置に関するものである。
発注伝票などの帳票には、多数の文字が記載されるが、記載される文字のほとんどは数字であり、読み取り対象となる文字の種類は少ない。その一方、このような帳票では、個々の数字が果たす役割が非常に大きく、誤認識が発生した場合の影響が深刻であるため、帳票に記載された全ての文字を正確に読み取ることが必要とされており、正読率を向上することが求められている。
【０００２】
【従来の技術】
図５に、従来の文字認識装置の構成例を示す。
図５において、読み取り処理部４０１は、帳票に記載された文字および文字枠を２値画像として読み取り、この文字枠に基づいて、切り出し処理部４０２は、得られた２値画像から記載された各文字を表す文字パターンを切り出して、特徴抽出部４０３の処理に供する構成となっている。
【０００３】
この特徴抽出部４０３は、文字パターンのそれぞれについて特徴ベクトルを抽出し、照合処理部４０４は、この特徴ベクトルと辞書４０５に登録された特徴ベクトルとを照合し、最も類似した特徴を持つ文字種を読み取り結果として出力する構成となっている。
ここで、辞書４０５には、それぞれの文字種の一般的な特徴を表す特徴ベクトルとして、多数の筆記者からそれぞれ集められた文字サンプルのパターンから抽出された特徴ベクトルの平均値が登録されている。
【０００４】
このように、多数の筆記者による文字サンプルを平均化した特徴ベクトルを利用することにより、帳票の筆記者にかかわらず、文字種に固有の特徴に着目して文字認識を行うことが可能となり、文字認識装置の汎用性の向上が図られており、極めて高い認識率が得られている。
一方、特定の筆記者による帳票を読み取る場合には、その筆記者によって記載された文字を表す文字パターンを予め収集し、これらの文字パターンから抽出された特徴ベクトルを辞書４０５に登録し、文字パターンに現れる筆記者特有の「癖」を考慮して、文字認識を行う方法もある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来の汎用の文字認識装置は、様々な筆記者から収集したサンプルから得られた特徴ベクトルの平均することにより、文字種自身の形状の特徴を抽出しようとしている。
しかしながら、サンプルの平均値はあくまで平均値であって、文字種自身の固有の特徴ではない。また、帳票に記載された文字パターンには、筆記者それぞれの個人差がときに極めて大きな変形として現れることもある。
【０００６】
このため、現実の帳票の読み取りの際には、文字パターンから抽出された特徴ベクトルが、他の文字種に対応して辞書４０５に登録された平均的な特徴ベクトルに最も近いとされて、誤った認識結果が得られる場合もある。
例えば、図６(a) に示す文字「４」を表す文字パターンから特徴ベクトルをそれぞれ抽出した場合には、その大部分は文字「４」に対応する特徴ベクトルに最も近似しているが（図６(b) 参照）、矢印で示した文字パターンは、極端に変形してしまったために、むしろ、図６(c) に示す文字「６」を表す文字パターンに対応する特徴ベクトルに類似している（図６(b) 参照）。
【０００７】
従来の汎用の文字認識装置は、個々の文字パターンから抽出された特徴ベクトルと辞書の特徴ベクトルとの照合結果のみを基準として文字を認識しているので、同一帳票に記載された文字「４」に対応する文字パターンとの類似性にかかわらず、この文字パターンを文字「６」であると誤って認識してしまう。
このように、従来の汎用の文字認識装置では、個々の文字種固有の特徴のみに基づいて、文字パターンを認識していたために、「くせ字」のように、文字パターンに現れる個人差に対応することができなかった。
【０００８】
一方、筆記者ごとの特徴ベクトルを辞書に登録する方法では、確かに筆記者に特有の「くせ字」に対応することが可能であるが、汎用性が極めて低くなってしまう。
本発明は、文字パターンに現れる個人差とともに汎用性を考慮して、正読率を向上することが可能な文字認識装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理ブロック図である。
請求項１の発明は、所定の数以上の文字が記載された帳票に対応する画像データを受け取り、帳票に記載された文字を表す認識対象の文字パターンそれぞれの特徴を表す特徴ベクトルと汎用の辞書１０１に登録された各文字種の一般的な特徴を示す特徴ベクトルとを照合手段１０２によって照合した結果に基づいて、認識対象の各文字パターンを認識する文字認識装置において、照合手段１０２による照合結果に応じて、特徴ベクトルが最も類似しているとされた中間認識結果の文字種ごとに、認識対象の各文字パターンに対応する特徴ベクトルを複数のグループに分類する分類手段１１１と、複数のグループそれぞれに属する特徴ベクトルに基づいて、各文字種を中間認識結果とする文字パターンに共通する特徴を表す代表ベクトルをそれぞれ算出する代表ベクトル算出手段１１２と、認識対象の各文字パターンに対応する特徴ベクトルと、中間認識結果の各文字種に対応するグループの代表ベクトルとの距離をそれぞれ求める距離算出手段１１３と、距離算出手段１１３によって得られた各代表ベクトルに対応する距離の最小値に基づいて、認識対象の各文字パターンについて得られた中間認識結果を修正する認識結果修正手段１１４とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
請求項１の発明は、照合手段１０２によって得られた中間認識結果に基づいて、分類手段１１１と代表ベクトル算出手段１１２とが動作することにより、認識対象の帳票に記載された文字パターンからそれぞれの文字種ごとの特徴を表す代表ベクトルを抽出することができる。
これらの代表ベクトルは、帳票の記載者固有の特徴を反映しているから、これらの代表ベクトルに基づいて、距離算出手段１１３および認識結果修正手段１１４が動作することにより、汎用の辞書１０１を用いて得られた認識結果を文字パターンに現れる個人差を考慮して修正することが可能である。
【００１１】
請求項２の発明は、請求項１に記載の文字認識装置において、認識結果修正手段１１４は、認識対象の文字パターンについて前記距離算出手段によって得られた各グループの代表ベクトルとの距離を認識対象の文字に対応する特徴ベクトルが含まれるグループの代表ベクトルとの距離によって正規化する正規化手段１２１と、正規化された各代表ベクトルとの距離と所定の誤認識判定閾値とに基づいて、中間認識結果が誤認識である可能性の高い文字パターンを判別する誤認識判別手段１２２と、誤認識である可能性が高いとされた修正対象の文字パターンについて、正規化された各代表ベクトルとの距離の最小値に基づいて、最終的な認識結果を決定する決定手段１２３とを備えた構成であることを特徴とする。
【００１２】
請求項２の発明は、正規化手段１２１で得られた正規化された各代表ベクトルとの距離を誤認識判別手段１２２の処理に供することにより、各代表ベクトルとの距離そのものの大小にかかわらず、各代表ベクトルで表される文字パターンの特徴と、修正対象の文字パターンの特徴との類似度を評価し、中間認識結果が誤認識である可能性の高い文字パターンを抽出して、決定手段１２３の処理に供することができる。
【００１３】
請求項３の発明は、請求項２に記載の文字認識装置において、決定手段１２３は、正規化された各代表ベクトルとの距離と所定の相関判定閾値とに基づいて、修正対象の文字パターンの特徴ベクトルとの間に高い相関を有する代表ベクトルを判別する相関判別手段１２４と、高い相関を有する代表ベクトルが存在する旨の判別結果に応じて、修正対象の文字パターンに対応する中間認識結果を前記高い相関を有するとされた代表ベクトルに対応する文字種に置換して、最終的な認識結果として出力する置換手段１２５とを備えた構成であることを特徴とする。
【００１４】
請求項３の発明は、相関判別手段１２４による判別結果に応じて、置換手段１２５が動作することにより、筆記者固有の特徴を考慮して、修正対象の文字パターンの特徴に十分に類似した特徴を持つ文字種を判別し、中間認識結果を修正することができるので、「くせ字」による誤認識を修正することが可能である。
請求項４の発明は、請求項３に記載の文字認識装置において、決定手段１２３は、高い相関を有する代表ベクトルが存在しない旨の判別結果に応じて、修正対象の文字パターンに対応する中間認識結果を棄却して、認識できなかった旨を通知する棄却通知手段１２６を備えた構成であることを特徴とする。
【００１５】
請求項４の発明は、相関判別手段１２４による判別結果に応じて、棄却通知手段１２６が動作することにより、筆記者固有の特徴を考慮した場合に、いずれの文字種とも十分に高い相関が得られない文字パターンを抽出し、認識できなかった旨を利用者に通知して、誤認識を避けることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
図２は、本発明の文字認識装置の実施形態を示す図である。
図２において、読み取り処理部４０１、切り出し処理部４０２、特徴抽出部４０３、照合処理部４０４および辞書４０５は、上述した従来の文字認識装置と同様に照合手段１０２および辞書１０２として動作し、照合処理部４０４による照合結果を中間認識結果として、誤認識判定処理部２１０の処理に供する構成となっている。
【００１７】
図２に示した誤認識判定処理部２１０において、分類処理部２１１は、分類手段１１１に相当するものであり、上述した特徴抽出部４０３から各文字パターンに対応する特徴パターンを受け取って、これらの特徴パターンを中間認識結果として得られた文字種ごとに分類し、代表ベクトル算出手段１１２に相当する代表ベクトル算出部２１２の処理に供する構成となっている。
【００１８】
この代表ベクトル算出部２１２は、各文字種に対応するグループごとに、特徴ベクトルの平均値を該当する文字に対応する特徴ベクトルの代表値として求め、各グループに対応する代表ベクトルとして、個別辞書２１３に蓄積する構成となっている。
この代表ベクトルのそれぞれは、帳票の筆記者が該当する文字を記載した際の固有の特徴を反映しているから、上述したようにして代表ベクトルを蓄積していくことにより、筆記者固有の特徴を考慮した個別辞書２１３を得ることができる。
【００１９】
また、図２において、距離算出部２１４は距離算出手段１１３に相当するものであり、認識対象の各文字パターンに対応する特徴ベクトルと各文字種に対応する代表ベクトルとの距離を算出して、認識結果修正手段１１４に相当する判別処理部２１５の処理に供する構成となっている。
ここで、距離算出部２１４で得られる距離は、認識対象の文字パターンの特徴と帳票の筆記者による各文字種の特徴との類似度を示す指標であるから、判別処理部２１５は、これらの距離に基づいて、認識対象の文字パターンについての中間認識結果を確認すればよい。
【００２０】
但し、上述したようにして、代表ベクトルを求めるためには、各中間認識結果に対応するグループに充分な要素が含まれている必要がある。
なぜなら、極端に変形した文字が現れることはまれではあるが、このような極端に変形した文字による影響を無視して、帳票の筆記者が各文字種を記載する際の「癖」を反映する代表ベクトルを得るためには、各文字種に対応するグループに充分な数の特徴ベクトルによって平均化する必要があるからである。
【００２１】
このため、図２において、判定制御部２１６は、上述した分類処理部２１１による分類結果を受け取り、各文字種に対応するグループに属する要素数が所定の閾値ｎth以上であるか否かに応じて、上述した代表ベクトル算出部２１２、距離算出部２１４および判別処理部２１５の処理を制御し、条件を満たす文字種についてのみ、誤認識判別処理を実行する構成とすればよい。
【００２２】
また、図２に示した判別処理部２１５において、距離比算出部２２１は、正規化手段１２１に相当するものであり、認識対象の文字パターンそれぞれについて、自グループの代表ベクトルとの距離で他の各グループの代表ベクトルとの距離をそれぞれ除して距離比を求め、最小値検出部２２２は、各文字パターンについて得られた距離比の最小値を検出して、比較処理部２２３の処理に供する構成となっている。
【００２３】
この比較処理部２２３は、最小値検出部２２２から受け取った距離比の最小値と所定の閾値とを比較し、この比較結果を認識結果決定部２２４の処理に供する構成となっている。
図３に、誤認識判別動作を表す流れ図を示す。
まず、分類処理部２１１により、読み取り対象の文字パターンに対応する特徴ベクトルが、それぞれの中間認識結果に応じて各文字種に対応するグループに分類される（ステップ３０１）。
【００２４】
次に、判定制御部２１６は、中間認識結果の各文字種について、各グループに属する要素数ｎｉが閾値ｎth以上であるか否かを順次に判定し（ステップ３０２）、否定判定の場合は、該当するグループに属する各要素に対応する認識結果として、中間認識結果をそのまま出力して（ステップ３０３）、ステップ３０４に進めばよい。
【００２５】
一方、ステップ３０２の肯定判定の場合は、代表ベクトル算出部２１２が該当するグループに含まれる各特徴ベクトルの平均値を算出し（ステップ３０５）、該当する文字種における筆記者固有の特徴を反映した代表ベクトルとして個別辞書２１３に登録すればよい。
次に、判定制御部２１６は、全ての文字について要素数の判定および代表ベクトルの算出が終了したか否かを判定し（ステップ３０４）、否定判定の場合は、ステップ３０２に戻って、次の文字についての判定処理を行う。
【００２６】
このようにして、上述した条件を満たす全ての中間認識結果について、代表ベクトルの算出が終了したときに、ステップ３０４の肯定判定となり、これらの中間認識結果ごとに分類された各特徴ベクトルについて、ステップ３０６以下の判別処理が行われる。
まず、距離算出部２１４により、ステップ３０２で充分な要素数があるとされたグループに属する特徴ベクトルについて、順次に、各グループG1〜Gnの代表ベクトルV1〜Vnとの距離D1〜Dnが算出される（ステップ３０６）。
【００２７】
次に、判別処理部２１５の距離比算出部２２１は、これらの距離D1〜Dnのそれぞれを自グループGiの代表ベクトルViとの距離Diで除して距離比P1〜Pnを求め（ステップ３０７、式(1) 参照）、最小値検出部２２２に送出すればよい。
Pk＝Dk／Di        ・・・(1)
これに応じて、最小値検出部２２２は、受け取った距離比P1〜Pnから最小値Pjを検出し（ステップ３０８）、この最小値Pjが、比較処理部２２３の処理に供される。
【００２８】
ここで、上述したようにして、距離比P1〜Pnを求めることにより、各代表ベクトルV1〜Vnとの距離D1〜Dnの値にかかわらず、筆記者固有の特徴を考慮した各文字種の特徴と認識対象の文字の特徴との類似度を示す指標を得ることができる。例えば、図４(a),(b) に示すように、認識対象の特徴ベクトルと中間認識結果として得られた文字ｉの代表ベクトルとの距離と文字ｘおよび文字ｙに対応する代表ベクトルVx、Vyとの距離の差が等しい場合は、距離そのものに着目したのでは同等に近いとされてしまう。これに対して、距離比を用いれば、図４(a) に示した文字ｘに対応する代表ベクトルVxは、文字ｉに対応する代表ベクトルViに比べて明らかに認識対象の特徴ベクトルとの類似度が高いと判断でき、その一方、図４(b) に示した文字ｙに対応する代表ベクトルVyおよび文字ｉに対応する代表ベクトルViと認識対象の特徴ベクトルとの類似度は同程度であると判断することができる。
【００２９】
また、上述したステップ３０８で得られた最小値Pjは、認識対象の文字に最も近い代表ベクトルを持つ文字種との類似度を示しているから、この最小値Pjの値によって、中間認識結果の正当性および筆記者固有の特徴を考慮した場合の最終的な認識結果を判断することが可能である。
例えば、まず、比較処理部２２３により、最小値検出部２２２から受け取った最小値Pjと誤認識判定閾値Thc と比較し、最小値Pjが誤認識判定閾値Thc （例えば、Thc ＝１）よりも大きいとされた場合（ステップ３０９の否定判定）に、認識結果決定部２２４が、中間認識結果は正当であると判断すればよい。
【００３０】
この場合は、該当する文字パターンに最も類似している代表ベクトルは、中間認識結果に対応する代表ベクトルであるから、この中間認識結果をそのまま最終的な認識結果として出力し（ステップ３１０）、この文字パターンについての誤認識判定処理を終了して、ステップ３１１に進めばよい。
【００３１】
一方、ステップ３０９の肯定判定の場合は、中間認識結果に対応する代表ベクトルよりも類似度の高い代表ベクトルが存在するので、この中間認識結果が誤っている可能性が高いと判断することができる。
このように、最小値検出部２２２で得られた距離比の最小値に応じて、比較処理部２２３と認識結果決定部２２４が動作することにより、請求項２で述べた誤認識判別手段１２２の機能を実現し、誤認識の可能性が高い文字パターンについてのみ、後述する修正処理を行うことができる。
【００３２】
この場合は、比較処理部２２３により、更に、誤認識判定閾値Thc よりも小さい値を持つ相関判定閾値Thr と上述した最小値Pjとを比較し、最小値Pjが相関判定閾値Thr 以下である場合（ステップ３１２の肯定判定）に、認識結果決定部２２４は、認識対象の文字パターンがこの最小値Pjを与える文字と高い相関を持っている、すなわち、充分に類似していると判断すればよい。
【００３３】
この場合は、該当する文字パターンに対応する認識結果を最小値Pjに対応する文字に置き換えて、最終的な認識結果として出力し（ステップ３１３）、この文字パターンについての誤認識判定処理を終了して、ステップ３１１に進めばよい。
このように、比較処理部２２３による比較結果に応じて、認識結果決定部２２４が動作することにより、請求項３で述べた置換手段１２５の機能を実現し、文字パターンに現れた筆記者固有の特徴による誤認識を訂正することができる。
【００３４】
また一方、ステップ３１２の否定判定の場合に、認識結果決定部２２４は、認識対象の文字パターンは、いずれの代表ベクトルにも十分に類似していないと判断すればよい。
この場合は、認識結果決定部２２４は請求項４で述べた棄却通知手段１２６として動作し、中間認識結果を破棄して、認識不能である旨を最終的な認識結果として出力し（ステップ３１４）、この文字パターンについての誤認識判定処理を終了して、ステップ３１１に進めばよい。
【００３５】
また、ステップ３１１において、判定制御部２１６は、対象となった全ての文字パターンについて、上述した誤認識判定処理が終了したか否かを判定し（ステップ３１１）、否定判定の場合は、ステップ３０６に戻って次の文字パターンについての処理を開始し、肯定判定の場合に、文字パターンの認識処理を終了すればよい。
【００３６】
このようにして、帳票から切り出された文字パターンに現れた筆記者固有の特徴を考慮して、汎用の辞書４０３を用いて得られた中間認識結果を補正することが可能となるから、筆記者の「癖」などに柔軟に対応し、正読率を更に向上することができる。
この場合は、同一帳票に記載された他の文字との類似性を利用して個別辞書２１３を作成しているので、筆記者ごとに予め個別辞書を用意する作業は不要であり、文字認識装置の汎用性を保ちつつ、文字パターンに現れる個人差に対応して、極端に変形した文字パターンとして正しい認識結果を得ることが可能となる。
【００３７】
また、特に、類似度を示す指標として距離比を用い、この距離比とリジェクト閾値との比較結果に応じてステップ３１２からステップ３１４の処理を行うことにより、誤認識の可能性がある文字パターンが、明らかに中間認識結果とは別の文字種に類似しているか、あるいは、全ての文字種との類似性があやふやであるのかを判別し、それぞれに適切な処理を行うことが可能である。
【００３８】
これにより、類似性があやふやな文字パターンについての最終的な認識結果の決定を避け、該当する文字パターンの認識を利用者に委ねることができ、また、類似性が確実である場合にのみ、認識結果の変更を行うことができるので、誤った認識結果を出力する可能性を削減することができる。
【００３９】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、帳票上に多数記載された各文字の文字パターンから、それぞれの文字種ごとに帳票の筆記者固有の特徴を反映した代表ベクトルを抽出し、これらの代表ベクトルに基づいて、中間認識結果を必要に応じて修正することができるので、文字認識装置の汎用性を保ちつつ、文字パターンに現れる筆記者固有の特徴に柔軟に対応し、認識率を向上することができる。
【００４０】
特に、請求項２の発明によれば、各代表ベクトルとの距離そのものの大小にかかわらず、修正対象の文字パターンの特徴と各グループの代表ベクトルで表される特徴との近似の度合いを評価し、中間認識結果が誤認識である可能性が高い文字パターンを漏れなく抽出することができるので、認識結果の信頼性を向上することができる。
【００４１】
また、請求項３の発明によれば、帳票の筆記者固有の特徴を考慮して、修正対象の文字パターンに充分に高い相関を有する文字種を判別し、中間認識結果を訂正することができるから、文字パターンに現れる個人差による誤認識を削減し、正読率を向上することができる。
また一方、請求項４の発明によれば、相関があやふやな中間認識結果を排除して、利用者の判断に委ねることができるから、文字パターンに現れる個人差による誤認識を削減し、誤認識によって生じる損害を防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理ブロック図である。
【図２】本発明の文字認識装置の実施形態を示す図である。
【図３】誤認識判別動作を表す流れ図である。
【図４】距離比による類似度判定を説明する図である。
【図５】従来の文字認識装置の構成例を示す図である。
【図６】くせ字による誤認識を説明する図である。
【符号の説明】
１０１、４０５  辞書
１０２  照合手段
１１１  分類手段
１１２  代表ベクトル算出手段
１１３  距離算出手段
１１４  認識結果修正手段
１２１  正規化手段
１２２  誤認識判別手段
１２３  決定手段
１２４  相関判別手段
１２５  置換手段
１２６  棄却通知手段
２１０  誤認識判定処理部
２１１  分類処理部
２１２  代表ベクトル算出部
２１３  個別辞書
２１４  距離算出部
２１５  判別処理部
２１６  判定制御部
２２１  距離比算出部
２２２  最小値検出部
２２３  比較処理部
２２４  認識結果決定部
４０１  読み取り処理部
４０２  切り出し処理部
４０３  特徴抽出部
４０４  照合処理部
【図１】
0003805831.tif 000002
【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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