(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用パターンから抽出された特徴ベクトルと基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリごとに登録したテーブルと、
認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出する抽出手段と、
前記認識対象パターンから得られた特徴ベクトルと前記学習用パターンから得られた基準ベクトルとを用いて内積演算を行なう内積演算手段と、
前記テーブルの最大値及び最小値と、前記テーブルの区画の個数と、前記内積演算手段による演算結果とに基づいて、前記認識対象パターンの前記テーブル上における区画位置を演算する区画位置演算手段と、
前記区画位置演算手段による演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出する選出手段と、
を具備することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
前記テーブルは、登録されるカテゴリの数に基づいて区画が区切られていることを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項３】
前記基準ベクトルは、前記学習用パターンに対して主成分分析あるいは判別分析を行うことによって得られることを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項４】
学習用パターンから抽出された特徴ベクトルと基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリごとに登録したテーブルと、
認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出する抽出手段と、
前記認識対象パターンから得られた特徴ベクトルと、前記学習用パターンから得られた基準ベクトルと、前記テーブルの最大値及び最小値と、前記テーブルの区画の個数とに基づいて、前記認識対象パターンの前記テーブル上における区画位置を演算する区画位置演算手段と、
前記区画位置演算手段による演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出する選出手段と、
を具備することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項５】
学習用パターンから特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記学習用パターンに対して主成分分析あるいは判別分析を行うことによって基準ベクトルを得るステップと、
前記特徴ベクトルと前記基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリを登録してテーブル化するステップと、
認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記認識対象パターンから得られた特徴ベクトルと前記学習用パターンから得られた基準ベクトルとを用いて内積演算を行なうステップと、
前記テーブルの最大値及び最小値、前記テーブルの区画の個数、及び前記内積演算を行うステップにおける演算結果から、前記認識対象パターンの前記テーブル上における区画位置を演算するステップと、
前記区画位置を演算するステップにおける演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出するステップと、
を具備することを特徴とするパターン認識方法。
【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装置に関し、特に、パターンの特徴量から高速に認識対象を絞り込む事ができる分類機能を持ったパターン認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のパターン認識装置では入力されたパターンの認識を行なうにあたって、認識対象パターンと全カテゴリについての認識辞書との照合を行う必要がある。従って例えば漢字のようにカテゴリ数が多い場合には演算量も多くなり、長い認識時間を要するという欠点がある。そこで、このような欠点を克服する一方法として、入力されたパターンについて詳細な織別処理を行うときの前処理として、まず少ない演算量で大まかな認識を行なうことによって認識対象を絞り込む大分類と呼ばれる手法がある。この大分類法では、１回の照合に要する演算量が少ない識別処理を行う事によりパターンの認識対象を絞り込むことができるのでパターン認識処理の全体の演算量を低減できる利点がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記したような大分類法においてもカテゴリ数に比例して計算量が増大するので、漢字認識などカテゴリ数が多数の場合は、大分類処理時の計算量が増大してパターン認識における処理が十分に高速化されないといった問題があった。
【０００４】
本発明のパターン認識装置はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、パターン認識時の処理量が認識すべきパターンのカテゴリ数に依存しないようにして処理の高速化を実現したパターン認識装置及びパターン認識方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の発明に係るパターン認識装置は、学習用パターンから抽出された特徴ベクトルと基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリごとに登録したテーブルと、認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出する抽出手段と、前記認識対象パターンから得られた特徴ベクトルと前記学習用パターンから得られた基準ベクトルとを用いて内積演算を行なう内積演算手段と、前記テーブルの最大値及び最小値と、前記テーブルの区画の個数と、前記内積演算手段による演算結果とに基づいて、前記認識対象パターンの前記テーブル上における区画位置を演算する区画位置演算手段と、前記区画位置演算手段による演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出する選出手段と、を具備する。
【０００６】
また、第２の発明に係るパターン認識装置は、第１の発明において、前記テーブルは登録されるカテゴリの数に基づいて区画が区切られている。
また、第３の発明に係るパターン認識装置は、第１の発明において、前記基準ベクトルは、前記学習用パターンに対して主成分分析あるいは判別分析を行うことによって得られる。
また、上記の目的を達成するために、第４の発明に係るパターン認識装置は、学習用パターンから抽出された特徴ベクトルと基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリごとに登録したテーブルと、認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出する抽出手段と、前記認識対象パターンから得られた特徴ベクトルと、前記学習用パターンから得られた基準ベクトルと、前記テーブルの最大値及び最小値と、前記テーブルの区画の個数とに基づいて、前記認識対象パターンの前記テーブル上における区画位置を演算する区画位置演算手段と、前記区画位置演算手段による演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出する選出手段と、を具備する。
さらに、上記の目的を達成するために、第５の発明に係るパターン認識方法は、学習用パターンから特徴ベクトルを抽出するステップと、前記学習用パターンに対して主成分分析あるいは判別分析を行うことによって基準ベクトルを得るステップと、前記特徴ベクトルと前記基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリを登録してテーブル化するステップと、認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出するステップと、前記認識対象パターンから得られた特徴ベクトルと前記学習用パターンから得られた基準ベクトルとを用いて内積演算を行なうステップと、前記テーブルの最大値及び最小値、前記テーブルの区画の個数、及び前記内積演算を行うステップにおける演算結果から、前記認識対象パターンの前記テーブル上における区画位置を演算するステップと、前記区画位置を演算するステップにおける演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出するステップと、を具備する。
【０００７】
すなわち、本発明では、まず、学習用パターンから抽出された特徴ベクトルと基準ベクトルとを演算評価した結果に基づいて複数のカテゴリごとに登録したテーブルを作成する。次に、認識対象パターンの特徴ベクトルを抽出して、この特徴ベクトルと前記学習用パターンから得られた基準ベクトルとを用いて所定の演算を行なう。そして、この演算結果に基づいて前記テーブルを検索し、カテゴリの候補を選出するようにする。ここで、前記テーブルは登録されるカテゴリの数に基づいて区画を区切るようにしてもよい。また、前記基準ベクトルは、前記学習用パターンに対して主成分分析あるいは判別分析を行うことによって得るようにしてもよい。
【０００８】
このように構成されたパターン認識装置によれば、認識対象パターンから得られる特徴ベクトルと少数の基準ベクトルとの間の演算のみを行なうようにしたので処理量がカテゴリの数に依存せず、処理の高速化を実現することができる。また、検索テーブルに登録されるカテゴリが分散されるので、分類の効率を向上することができる。さらに、基準ベクトルの作成に主成分分析あるいは判別分析を用いるようにしたので効率の良いパターン認識を行うことができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は本実施例に係るパターン認識装置とその周辺の構成を示すブロック図であり、本パターン認識装置は学習用パターン１から作成された基準ベクトル２ａ、付属情報２ｂ、テーブル２ｃを用いて、認識対象パターン３の大分類を行なう分類部２ｄを具備している。分類部２ｄでは例えば漢字のような膨大な数のカテゴリの中から正解と思われる数百のカテゴリを選択する。そして、詳細識別部４において、分類された数百のカテゴリの中から第１位を選択することにより認識結果５を得る。
【００１０】
図２（ａ）は上記したテーブル２ｃの作成手順を示すフローチャートである。まず、入力された学習用パターン１から特徴ベクトルを抽出する（ステップＳ２１）。ここでは、図３に示すような文字パターン「あ」を０と１の２値で表されるベクトル（０，０，１，…１，０，０）に変換し、これを５次元ベクトルに縮退する。この５次元ベクトルが特徴ベクトルである。次に、特徴ベクトルに基づいて主成分分析を行う（ステップＳ２３）。この主成分分析では図２（ｂ）に示すように、共分散行列の作成（ステップＳ２４）と、固有ベクトルの計算（ステップＳ２５）とを行なう。すなわち、図４に示すように、全学習用パターンの特徴ベクトルから共分散行列を作成し、異なる２種類の固有値に対する固有ベクトルを算出する。これによって基準ベクトルが得られる。ここで、ｎ次元のテーブルを作成する為には、得られた共分散行列に対し固有値・固有ベクトルを求め、大きな固有値に対応する固有ベクトルｎ本を基準ベクトルとする。なお、基準ベクトルは判別分析によって得ることもできる。以上の操作により基準ベクトルは複数の互いに直交するベクトルとなる。これ以後は説明を簡潔にするためにｎを２として説明を行なう。
【００１１】
次に、このようにして得られた基準ベクトルと特徴ベクトルとの内積を求め（ステップＳ２７）、得られた内積値を一旦保存しながら各基準ベクトルに対する内積値を算出する（ステップＳ２８）。さらに内積値の最大値と最小値を求め、あらかじめ与えられた区画の個数を用いて１区画分の大きさを計算する。具体的には各ｎ本の特徴ベクトルに対応した各内積の最大値と最小値の差を区画の個数で割る。次に各々のカテゴリについて計算された内積の値がどの区画に属するかを後述する方法で計算し、最後に、計算された区画に該当するカテゴリを登録してテーブル化することで（ステップＳ２９）、カテゴリ毎のテーブルが得られる。
【００１２】
以下に内積値から区画を算出するとともに、対応するテーブル位置に変換する方法を説明する。
まず、基準ベクトルＸに対する内積の最大値をｘmax とし、最小値をｘmin とするとともに、基準ベクトルＹに対する内積の最大値をｙmax とし、最小値をｙmin とする。また、基準ベクトルＸに対する分類効率をｘdiv で表わし、基準ベクトルＹに対する分類効率をｙdiv で表わす。さらに、ある入力パターンから得られた特徴ベクトルと基準ベクトルＸとの内積をｘとし、ある入力パターンから得られた特徴ベクトルと基準ベクトルＹとの内積をｙとすると、各区画の大きさは
ｘe ＝（ｘmax −ｘmin ）／ｘdiv 、ｙe ＝（ｘmax −ｘmin ）／ｙdiv
となる。これからテーブル上での位置は、
【００１３】
【数１】
0003754118.tif 000002
【００１４】
以上の演算により、内積値（ｘ，ｙ）は、図５に示すように、テーブル上の位置（ｘ10c ，ｙ10c ）に変換される。
図６は、パターン認識装置２の分類部２ｄの構成を示す図である。分類部２ｄは記憶部として、基準ベクトル用メモリ４１と、テーブル付属情報用メモリ４２と、テーブル用メモリ４３とを有している。パターン入力部４４は、入力された認識対象となるパターンから特徴ベクトルを抽出する機能を有している。内積計算部４５は、基準ベクトル用メモリ４１から読み出した基準ベクトルとベクトル化した認識対象パターン（特徴ベクトル）との内積とを計算する。区画位置計算部４６は、テーブル付属情報用メモリ４２から読み出したテーブル付属情報と、内積の計算結果からテーブルの区画位置を求める。テーブル検索部４７は、計算された区画位置を用いてテーブルを検索する。上記した各部は図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムとこれを実行するプロセッサとにより実現される機能であっても良いし、専用のハードウェアによって構成されるものでも良い。
【００１５】
次に上記した分類部２ｄの動作を図７のフローチャートを参照して説明する。まず、テーブル作成時の方法と同様の方法で、図８に示すように、認識すべきパターンをパターン入力部４４から入力して特徴ベクトルを抽出する（ステップＳ５０）。次に、得られた特徴ベクトルと、基準ベクトル用メモリ４１に格納されたｎ個の基準ベクトルとの内積を内積計算部４５で計算する（ステップＳ５１）。次に、区画位置計算部４６において、テーブル付属情報用メモリ４２に格納されたテーブルの最大値，最小値とテーブルの区画の個数及び内積の値から、前記した区画計算の方法と同様の方法で区画の計算を行い、テーブル上の区画位置を得る（ステップＳ５２）。例えば、ここでは２つの基準ベクトルをＢx 及びＢy とし、認識すべきパターンの特徴ベクトルをＰで表すと、ｔx ＝Ｂx ・Ｐ、ｔy ＝Ｂy ・Ｐで求められるｘ−ｙ平面上の位置ｔx 及びｔy は、それぞれ図９に示すようなテーブル上の区画位置Ｔx 、Ｔy に変換される。ここで、テーブルに含まれない区画位置が得られた場合には、図１０に示すように、この区画位置をテーブル内の最も近い区画位置に変更して出力する。
【００１６】
このようにして区画位置を求めた後、テーブル検索部４７において、テーブル用メモリ４３に格納されたテーブルを用いて該当する区画に登録されたカテゴリの候補を検索して出力する（ステップＳ５３）。カテゴリの候補が得られた後は、図１に示す詳細識別部４で直接に詳細識別するかあるいは大分類を行った後で詳細識別を行い、最柊的な認識結果を出力する。
【００１７】
以上のような構成によれば、本認識装置は少ない回数の内積演算と１度のテーブル検索とで効率的にカテゴリの候補を絞る事ができ，認識処理時間を短縮できる。
【００１８】
以下に上記した実施形態の第１変形例を説明する。この変形例では、区画中に登録されたカテゴリ数がある閾値を越えた場合にはその区画を更に等分割し，現在登録されているカテゴリについて内積を計算し直し、新たに分割されたテーブルに登録し直すようにする。例えば、図１１に示すように、中央（３２で示される部分）のカテゴリ登録数が多すぎると判定された場合は、この中央の区画を再分割して再度テーブルに登録し直すようにする。また、認識部においても内積の計算結果が再分割された区画に該当する場合には、図１２に示すように、その区画が示すさらに分割されたテーブルを含む多段テーブルの構成で検索を行なう。
【００１９】
第１変形例によれば、検索テーブルに登録するカテゴリを分散できるので、分類の効率を向上することができる。
また、第２変形例として、図１３に示すように、区画として円（図１３（ａ））や多角形（図１３（ｂ））を用いたり，複数の直線を用いて領域分割を行なう方法（図１３（ｃ））が考えられる。この場合は、各指定領域に含まれるか否かを判別する判別関数によって領域を特定する。特に第２変形例における複数の直線による領域分割の場合（図１３（ｃ））は、認識対象がどの領域に含まれるかを線形識別を用いて求めることもできる。すなわち、図１４において、（１）で示す直線の方程式をｙ＝ｆ（ｘ）とし、（２）で示す直線の方程式をｙ＝ｇ（ｘ）とし、（３）で示す直線の方程式をｙ＝ｈ（ｘ）とすると、斜線の領域はｆ（ｘ）＜０、かつ、ｇ（ｘ）＜０、かつ、ｈ（ｘ）＞０で示される。
【００２０】
上記した実施形態によれば、従来のように全てのカテゴリに対する演算を行って対象文字種の類似度（認識対象の対象字種らしさ）を計算する必要がなく、識別関数の数のみに依存した少ない回数の計算をするだけでパターン認識が可能になる。
【００２１】
【発明の効果】
本発明によれば、認識対象パターンから得られる特徴ベクトルと少数の基準ベクトルとの間の演算のみを行なうようにしたので処理量が認識すべきパターンのカテゴリ数に依存せず、パターン認識時の処理の高速化を実現することができる。
【００２２】
また、検索テーブルに登録されるカテゴリが分散されるので、分類の効率が向上する。
さらに、基準ベクトルの作成に主成分分析を用いるようにしたので効率の良いパターン認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】パターン認識装置のプロック図である。
【図２】パターン認識装置のテーブル作成の流れを示すフローチャートである。
【図３】特徴ベクトル抽出の概念図である。
【図４】基準ベクトル算出の概念図である。
【図５】内積結果からテーブル位置への変換方法を説明するための図である。
【図６】パターン認識装置の分類部の構成を示すブロック図である。
【図７】パターン認識装置の分類部の動作を示すフローチャートである。
【図８】特徴ベクトル抽出の概念図である。
【図９】区画位置の取得についての説明図である。
【図１０】テーブルの定義範囲を越えた場合の説明図である。
【図１１】パターン認識装置の第１変形例を説明するための概念図である。
【図１２】多段テーブルの説明図である。
【図１３】パターン認識装置の第２変形例の説明図である。
【図１４】第２変形例における領域同定の説明図である。
【符号の説明】
１…学習用パターン、２…パターン認識装置、２ａ…基準ベクトル、２ｂ…付属情報、２ｃ…テーブル、２ｄ…分類部、３…認識対象パターン、４…詳細識別部、５…認識結果。
【図１】
0003754118.tif 000003
【図２】
0003754118.tif 000004
【図３】
0003754118.tif 000005
【図４】
0003754118.tif 000006
【図５】
0003754118.tif 000007
【図６】
0003754118.tif 000008
【図７】
0003754118.tif 000009
【図８】
0003754118.tif 000010
【図９】
0003754118.tif 000011
【図１０】
0003754118.tif 000012
【図１１】
0003754118.tif 000013
【図１２】
0003754118.tif 000014
【図１３】
0003754118.tif 000015
【図１４】
0003754118.tif 000016