(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴ベクトルの時系列であるパターンを伸縮させて、基準パターンと認識パターンにおける各特徴ベクトル間の距離を算出するパターン・マッチング処理方法において、
前記パターンの伸縮後、任意の特徴ベクトルに対する直前の特徴ベクトルを求め、
前記直前の特徴ベクトルに基づき、伸縮後の任意の部分の特徴ベクトルの変化量を算出し、
前記基準パターンと認識パターンのそれぞれの変化量から各部分の特徴ベクトル間の距離を算出するパターン・マッチング処理方法であって、
同一特徴ベクトルを連続使用してパターンを伸ばした場合、先ず、各部分の変化量から当該変化量に対応した変化特性を求め、次に、前記連続使用した前後の変化特性と連続使用の回数から、その時点の変化特性を算出し、
基準パターンと認識パターンのそれぞれの変化特性から各部分の特徴ベクトル間の距離を算出することを特徴とするパターン・マッチング処理方法。
【請求項２】
特徴ベクトルの時系列からなる基準パターンと認識パターンとを格納するバッファと、
直前の特徴ベクトルの値と、同一特徴ベクトルを連続使用してパターンを伸ばした場合の特徴ベクトルの連続使用回数に基づき、前記二つのパターンにおける各特徴ベクトルの変化量の距離を算出する距離算出部と、
前記二つのパターンにおける各特徴ベクトルの変化量の距離の値を格納する距離管理表と、
前記各特徴ベクトルから、直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数を抽出する距離管理表検査部と、
前記バッファより、前記基準パターンと認識パターンの特徴ベクトルを取り出して、パターンの伸縮を行うと共に、前記距離管理表検査部に対して、直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数の抽出を依頼し、かつ、当該距離管理表検査部で得た直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数と、その時点の特徴ベクトルの値により、前記距離算出部に当該特徴ベクトルの変化量の距離算出を依頼して、得られた距離の値を順次前記距離管理表に格納し、パターンの全ての特徴ベクトルの変化量の距離を格納した場合は、これらの距離に基づき、前記基準パターンと認識パターン間の距離を算出する処理部とを備えたことを特徴とするパターン・マッチング処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターンの伸縮を行って基準パターンと認識パターンとの距離算出を行うパターン・マッチング処理方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来よりパターン・マッチングの手法として、例えば、「確率モデルによる音声認識」  中川聖一著  電子情報通信学会  ｐ１８〜２０に記載されているように、ＤＰマッチングが良く知られている。
【０００３】
上記文献に示されているように、ＤＰマッチングとは以下のような方法であると言える。即ち、パターンを特徴ベクトルの時系列とした場合に、各部分の距離を算出する際の特徴ベクトルの組合せを様々に変化させることによって、パターンをあらゆる部分で伸縮させた場合の全体の距離を求め、それらの中の最小値をもって二つのパターンの距離とする。
【０００４】
ここで、パターンを伸縮させると言うのは、同一特徴ベクトルを連続使用したり、ある特徴ベクトルを使用しなかったりすることに相当する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のようなパターン・マッチングでは、特徴ベクトル間の距離を定義する場合に、特徴ベクトルをｉとｊの関数として表すので、伸縮とは無関係である。つまり、従来では、特徴ベクトル間の距離を定義する場合に、伸縮後の距離で定義するが、これがどの程度の伸縮を行ったかといった、伸縮そのものは問題とはしなかった。
【０００６】
一方、二つのパターンの特徴ベクトル間の距離を定義する場合に、各パターンにおける任意の部分の変化量の距離を用いることが考えられる。しかしながら、上記のようなマッチングでは、特徴ベクトルの時系列での変化量に注目すると、ＤＰマッチングの際の伸縮により、同一特徴ベクトルを連続使用したり、ある特徴ベクトルを使用しなかったりするので、伸縮後の特徴ベクトルの変化量は伸縮前とは異なったものになる。
【０００７】
このため、特徴ベクトルの変化量を使って特徴ベクトル間の距離を定義しようとした場合、ＤＰマッチングの結果は伸縮後のパターン同士の距離とは、厳密には異なっているという問題があり、そのまま、変化量を利用することはできなかった。
【０００８】
このような点から、伸縮させてマッチングを行うパターン・マッチングで、特徴ベクトルの変化量を用いて認識精度を上げることができるパターン・マッチング方法および装置の実現が望まれていた。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は以上の点を解決するため次の構成を採用する。
〈請求項１の構成〉
特徴ベクトルの時系列であるパターンを伸縮させて、基準パターンと認識パターンにおける各特徴ベクトル間の距離を算出するパターン・マッチング処理方法において、パターンの伸縮後、任意の特徴ベクトルに対する直前の特徴ベクトルを求め、直前の特徴ベクトルに基づき、伸縮後の任意の部分の特徴ベクトルの変化量を算出し、基準パターンと認識パターンのそれぞれの変化量から各部分の特徴ベクトル間の距離を算出するパターン・マッチング処理方法であって、
同一特徴ベクトルを連続使用してパターンを伸ばした場合、先ず、各部分の変化量から当該変化量に対応した変化特性を求め、次に、連続使用した前後の変化特性と連続使用の回数から、その時点の変化特性を算出し、基準パターンと認識パターンのそれぞれの変化特性から各部分の特徴ベクトル間の距離を算出することを特徴とするパターン・マッチング処理方法である。
【００１０】
〈請求項１の説明〉
本発明の目的は、特徴ベクトルの変化量を使って特徴ベクトル間の距離を定義する場合に、伸縮の結果現れた特徴ベクトル間の変化量から特徴ベクトル間の距離を求めることによって、伸縮内容を反映したマッチング結果を得るようにすることである。
【００１１】
即ち、従来のパターン・マッチングは、基準パターンと認識パターンの特徴ベクトルの距離を求めるだけだったのに対し、請求項１の発明は、伸縮後の直前の特徴ベクトルからの変化量を元に距離を計算する点が従来とは異なっている。
【００１２】
このように、伸縮後の変化量を計算してからそれを元に各部分の距離計算を行うので、パターンの特徴ベクトルの数を増やすことなく、より正確なパターン間の距離を算出することができ、例えば、パターン・マッチングによる認識に利用すれば認識率の向上に寄与することができる。
【００１６】
そして、本発明では、各部分の変化特性を求めた後に、変化特性の補完を行うようにしたものである。また、ここで、変化特性とは、例えばパターンにおける任意の部分の傾きであるが、変化量に対応した特性であれば他の特性であってもよい。このような構成により、変化量を補完した後に変化特性を求めるのと同様にパターン間の変化特性の距離を正確に求めることができる。
【００１７】
〈請求項２の構成〉
特徴ベクトルの時系列からなる基準パターンと認識パターンとを格納するバッファと、直前の特徴ベクトルの値と、同一特徴ベクトルを連続使用してパターンを伸ばした場合の特徴ベクトルの連続使用回数に基づき、二つのパターンにおける各特徴ベクトルの変化量の距離を算出する距離算出部と、二つのパターンにおける各特徴ベクトルの変化量の距離の値を格納する距離管理表と、各特徴ベクトルから、直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数を抽出する距離管理表検査部と、バッファより、基準パターンと認識パターンの特徴ベクトルを取り出して、パターンの伸縮を行うと共に、距離管理表検査部に対して、直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数の抽出を依頼し、かつ、距離管理表検査部で得た直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数と、その時点の特徴ベクトルの値により、距離算出部に特徴ベクトルの変化量の距離算出を依頼して、得られた距離の値を順次距離管理表に格納し、パターンの全ての特徴ベクトルの変化量の距離を格納した場合は、これらの距離に基づき、基準パターンと認識パターン間の距離を算出する処理部とを備えたことを特徴とするパターン・マッチング処理装置である。
【００１８】
〈請求項２の説明〉
処理部は、距離管理表検査部に直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数の抽出を依頼する。距離管理表検査部では、これに基づき、連続使用している特徴ベクトルの直前の特徴ベクトルの値と、その連続使用回数とを抽出して処理部に渡す。処理部では、これらの値とその時点の特徴ベクトルの値を距離検査部に与え、距離検査部では、その特徴ベクトルの変化量の距離を算出して処理部に渡す。処理部は得られた値を距離管理表に格納し、このような動作を、パターンの全ての特徴ベクトルに対して行う。そして、全ての特徴ベクトルの変化量距離が格納された場合は、この値に基づき基準パターンと認識パターンの距離を算出する。
【００１９】
このような処理を行うことにより、より正確なパターン間の距離を算出することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を具体例を用いて説明する。
《具体例》
図１は、本発明のパターン・マッチング処理装置の具体例であるが、これに先立ち、本発明のパターン・マッチング処理方法の説明を行う。
【００２１】
伸縮の結果現れた特徴ベクトル間の変化量から特徴ベクトル間の距離を求めるためには、特徴ベクトル間の距離の定義に伸縮結果を反映させればよい。パターンの伸縮は、同一特徴ベクトルを連続使用して「伸ばす」場合と、ある特徴ベクトルを使用せずに「縮める」場合とがある。ここで、「伸ばす」場合と「縮める」場合とに分けて、距離の定義方法を説明する。尚、記号、その他は従来の技術で述べた文献で用いられたものに基づいている。
【００２２】
先ず、縮める場合を説明する。
図２は、縮めた場合の時間変換関数Ｆの取るｉとｊの値の例を表している。
即ち、この図ではａ1 とｂ1 、ａ2 とｂ2 、ａ3 とｂ4 、ａ4 とｂ5 それぞれが対応しており、ｂ3 を使用しないことによって、Ｒのパターン（ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 ，ｂ5 ）を（ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ4 ，ｂ5 ）に縮めていることが分かる。このとき、
Ｆ＝ｃ（１），ｃ（２），ｃ（３），ｃ（４）＝（１，１），（２，２），（３，４），（４，５）
であり、更に、
ｉ（１）＝１，ｉ（２）＝２，ｉ（３）＝３，ｉ（４）＝４、また、ｊ（１）＝１，ｊ（２）＝２，ｊ（３）＝４，ｊ（４）＝５
である。
【００２３】
すると、縮めた後の変化量は、ｂ2 −ｂ1 とｂ4 −ｂ2 とｂ5 −ｂ4 となり、ｂj(2)−ｂj(1)とｂj(3)−ｂj(2)とｂj(4)−ｂj(3)で表すことができる。これらを一般化すると、Ｒのパターンを縮める場合の特徴ベクトルの変化量をｂj(k)−ｂj(k-1)と定義できる。また、上記文献の１９ページに記載されているように、非対称形を用いれば、Ｔのパターンは伸縮を行わないので、ａi(k)−ａi(k)-1となる。
【００２４】
従って、Ｇ（ｖ）を特徴ベクトルの変化量から変化特性を求める関数とし、ｄ′（ｇa ，ｇb ）を変化特性同士から距離を求める関数とすると、縮める場合の特徴ベクトル間の距離を以下のように定義できる。
ｄ（ｃ（ｋ），ｃ（ｋ−１））＝ｄ′（Ｇ（ａi(k)−ａi(k)-1），Ｇ（ｂj(k)−ｂj(k-1)））
【００２５】
次に、伸ばす場合について説明する。
図３は、伸ばした場合の時間変換関数Ｆの取るｉとｊの値の例を表している。
図示のように、ａ1 とｂ1 ，ａ2 とｂ2 ，ａ3 とｂ3 ，ａ4 とｂ3 ，ａ5 とｂ4 ，ａ6 とｂ5 それぞれが対応しており、ｂ3 を連続使用することによって、Ｒのパターン（ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 ，ｂ5 ）を（ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ3 ，ｂ4 ，ｂ5 ）に伸ばしていることが分かる。
【００２６】
このとき、
Ｆ＝ｃ（１），ｃ（２），ｃ（３），ｃ（４），ｃ（５）＝（１，１），（２，２），（３，３），（４，３），（５，４），（６，５）
であり、更に、
ｉ（１）＝１，ｉ（２）＝２，ｉ（３）＝３，ｉ（４）＝４，ｉ（５）＝５，ｉ（６）＝６、
また、
ｊ（１）＝１，ｊ（２）＝２，ｊ（３）＝３，ｊ（４）＝３，ｊ（５）＝４，ｊ（６）＝５
である。
【００２７】
ここで、縮める場合と同様に、変化量をｂj(k)−ｂj(k-1)と定義すると、ｋ＝４のとき、即ち、ｃ（４）＝（４，３）において、変化量がｂ3 −ｂ3 となってしまうので、前後の変化量を使ってその部分の変化量を補完することにする。先ず、前の変化量ｖ1 を算出する。ｋ＝４のときにｊ（４）＝ｊ（３）であるのが原因なので、ｊ（４）≠ｊ（ｍ）となるｍが見つかるまで、ｍの値を小さくしていく、すると、ｊ（４）≠ｊ（２）であるから、ｖ1 ＝ｂj(4)+1−ｂj(2)とする。
【００２８】
次に後ろの変化量ｖ2 を求める。ＤＰマッチングで解けるようにするために、伸縮前の変化量を利用する。つまり、ｖ2 ＝ｂj(4)+1−ｂj(4)とする。求める変化量をｖ1 とｖ2 の中間とすると、ｖ1 ＋１／２・（ｖ2 −ｖ1 ）となる。
【００２９】
これらを一般化すると、Ｒのパターンを伸ばす場合の特徴ベクトルの変化量を以下のように定義できる。
ｖ1 ＋Ｍ（ｋ−ｍ）・（ｖ2 −ｖ1 ）
ｖ1 ＝ｂj(k)−ｂj(m)，ｖ2 ＝ｂj(k)+1−ｂj(k)
但し、ｍは、ｊ（ｍ）≠ｊ（ｋ），ｍ＜ｋを満たす最大の整数
また、Ｍ（ｋ−ｍ）は補完係数を決める関数である。
【００３０】
これにより、縮める場合と同様に伸ばす場合の特徴ベクトル間の距離を以下のように定義できる。ｄ（ｃ（ｋ），ｃ（ｍ））＝ｄ′（Ｇ（ａi(k)−ａi(k)-1），Ｇ（ｖ1 ＋Ｍ（Ｋ−ｍ）・（ｖ2 −ｖ1 ）））
このとき、Ｍ（１）＝０，ｍ＝ｋ−１とすれば、縮める場合と等しくなるので、結局、上記の定義によって全ての場合に適応することができる。
【００３１】
以上が、本発明のパターン・マッチング処理方法の説明である。
【００３２】
次に、本発明のパターン・マッチング処理方法を適用したパターン・マッチング処理装置を説明する。
〈構成〉
図１は本発明のパターン・マッチング処理装置の具体例の構成を示すブロック図である。
図示のパターン・マッチング処理装置は、処理部１０１、距離管理表１０２、距離算出部１０３、バッファＴ１０４、バッファＲ１０５、距離管理表検査部１０６、入力部１０７、出力部１０８により構成される。
【００３３】
処理部１０１はデータの流れを制御するモジュールである。距離管理表１０２は距離算出部１０３が算出した結果を管理するモジュールである。距離算出部１０３は、処理部１０１の要求に応じて各部分の距離を算出するモジュールである。バッファＴ１０４およびバッファＲ１０５は各パターン内の特徴ベクトルを記憶するモジュールである。距離管理表検査部１０６は処理部１０１の要求に応じて距離管理表１０２の内容を検査するモジュールである。
【００３４】
即ち、距離算出部１０３は、直前の特徴ベクトルの値と、同一特徴ベクトルを連続使用してパターンを伸ばした場合の特徴ベクトルの連続使用回数に基づき、二つのパターンにおける各特徴ベクトルの変化量の距離を算出する機能を有している。距離管理表１０２は、前記二つのパターンにおける各特徴ベクトルの変化量の距離の値を格納する機能を有している。距離管理表検査部１０６は、各特徴ベクトルから、直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数を抽出する機能を有している。また、処理部１０１は、バッファＴ１０４およびバッファＲ１０５より、基準パターンと認識パターンの特徴ベクトルを取り出して、パターンの伸縮を行うと共に、距離管理表検査部１０６に対して、直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数の抽出を依頼し、かつ、距離管理表検査部１０６で得た直前の特徴ベクトルの値と連続使用回数と、その時点の特徴ベクトルの値により、距離算出部１０３に特徴ベクトルの変化量の距離算出を依頼して、得られた距離の値を順次距離管理表１０２に格納し、パターンの全ての特徴ベクトルの変化量の距離を格納した場合は、これらの距離に基づき、基準パターンと認識パターン間の距離を算出する機能を有している。
【００３５】
また、入力部１０７はマッチングを行うパターンを入力するための入力装置であり、出力部１０８はディスプレイ等からなる出力装置である。
【００３６】
〈動作〉
次に、上記構成のパターン・マッチング処理装置の動作を説明する。
図４は処理部１０１の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１では、入力部１０７からマッチングを行う二つのパターンを読み込み、それぞれバッファＴ１０４、バッファＲ１０５に格納する。それぞれのパターン内の特徴ベクトルの数をカウントし、バッファＴ１０４内の特徴ベクトルの数を変数Ｉに、バッファＲ１０５内の特徴ベクトルの数を変数Ｊに設定する。ここで、バッファＴ１０４内のｎ番目の特徴ベクトルをａn 、バッファＲ１０５内のｎ番目の特徴ベクトルをｂn と呼ぶことにする。
【００３７】
これにより、バッファＴ１０４にはａ１，ａ２，…，ａＩの特徴ベクトルが、バッファＲ１０５にはｂ１，ｂ２，…ｂＪの特徴ベクトルが格納されたことになる。
【００３８】
変数ｉおよびｊを２に、変数ｐｊを１に、変数ｃを０に設定し、距離算出部１０３に変数ｉ，ｊ，ｐｊおよびｃの値を渡して距離計算を依頼し、結果を距離管理表１０２内の変数ｇ（ｉ，ｊ）に格納する。つまりｇ（２，２）＝ｄ（２，２，１，０）とする。尚、変数ｐｊ、変数ｃとは、距離管理表検査部１０６が抽出する直前の特徴ベクトルおよび連続使用回数を意味しているが、これについては、距離管理表検査部１０６の動作において後述する。
【００３９】
ステップＳ１０２では変数ｉの値を３から順に１ずつ増加させながら、ステップＳ１０８までの処理を繰り返す。ステップＳ１０３では変数ｊの値をｉ−ｒから順に１ずつ増加させながら、ステップＳ１０７までの処理を繰り返す。ここで、ｒの値は従来の技術で示した文献等に記載されている整合窓条件によって決定できる定数である。
【００４０】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で決まった変数ｊの値が、０以下のときはｊを１に、ｊの値がＪより大きいときはｊをＪに設定する。ステップＳ１０５では、ｉとｊの値を距離管理表検査部１０６に渡して、距離管理表１０２の検査を依頼し、結果を変数ｐｊと変数ｃに代入する。ステップＳ１０６では、先ず、距離算出部１０３に変数ｉ，ｊ，ｐｊおよびｃの値を渡して距離計算を依頼し結果を得る。次に、距離管理表１０２を参照してｇ（ｉ−１，ｊ），ｇ（ｉ−１，ｊ−１），ｇ（ｉ−１，ｊ−２）の最小値と、距離算出部１０３より得た結果を足して距離管理表１０２内の変数ｇ（ｉ，ｊ）に格納する。つまり、図中の演算式ｇ（ｉ，ｊ）とする。
【００４１】
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０３に戻る。ステップＳ１０８では、ステップＳ１０２に戻る。
【００４２】
ステップＳ１０９では、距離管理表１０２から、ｇ（Ｉ，Ｊ）の値を取り出して、Ｉで割ることにより、バッファＴ１０４内のパターンとバッファＲ１０５内のパターンとの距離とする。つまり、Ｄ（Ｔ，Ｒ）＝ｇ（Ｉ，Ｊ）／Ｉとなり、この結果を出力部１０８に出力して処理を終了する。
【００４３】
ここで、パターン同士の距離はパターン同士の相違度を意味しており、距離の値が小さいほどそれらのパターンは類似していることを示す。以上が、処理部１０１の動作の説明である。
【００４４】
尚、上記の処理部１０１の動作として、距離管理表検査部１０６に変数ｃおよび変数ｐｊの計算を要求する点、および、距離算出部１０３に変数ｃおよび変数ｐｊの値を渡すことを除けば、他の動作は既知の動作である。
【００４５】
次に、距離管理表検査部１０６が処理部１０１から受け取った変数ｉ，ｊの値からｐｊおよびｃの値を算出する方法について説明する。
図５は距離管理表検査部１０６の動作を説明するための図である。
【００４６】
先にも説明した通り、処理部１０１は、図４のステップＳ１０６中の演算式ｇ（ｉ，ｊ）の値を、距離管理表１０２に格納していく。従って、任意のｇ（ｉ，ｊ）の値がどの値を使って計算されたかを、二次元で表した表の上でたどっていくと、例えば図５のようになる。
【００４７】
点線はｇ（１０，１０）を計算する際に選ぶ可能性があった候補であり、実線がｇ（１０，１０）を計算するのに使った値をたどった結果である。
【００４８】
距離管理表検査部１０６は、受け取ったｉ，ｊの位置から前にたどっていき、最初にｊの値が変わったときのｊの値をｐｊとし、また、それまでにたどった回数をｃとして処理部１０１に返す。
【００４９】
例をあげて説明すると、ｉ＝１０，ｊ＝１０のときに１つ前にたどると、ｉ＝９，ｊ＝９の位置に移動する。ｊの値は１０から９に変わったので、ｐｊの値は９になる。また、たどった回数は１回なので、ｃの値は１になる。同様に、ｉ＝８，ｊ＝７のときは、ｐｊ＝４，ｃ＝３となる。
【００５０】
つまり、ｐｊは伸縮後の直前の特徴ベクトルの番号を表している。但し、直前で同一特徴ベクトルを使っている場合は更に前を参照する。また、ｃの値は直前で同一特徴ベクトルを使っている場合に１以外の数値になり、同一特徴ベクトルの現在までの連続使用回数を表している。
【００５１】
次に、距離算出部１０３が処理部１０１から受け取った変数ｉ，ｊ，ｐｊ，ｃの値から距離ｄ（ｉ，ｊ，ｐｊ，ｃ）を計算する手順を説明する。
図６は、距離算出部１０３の動作を説明するフローチャートである。
【００５２】
ステップＳ２０１では、変数ｉ，ｊ，ｐｊ，ｃの値を受け取り、バッファＴ１０４内のａi-1 とａi の変化量を要求し、結果をｖa とする。ステップＳ２０２では、ｃの値が１であるかどうかを調べる。もし、１ならばステップＳ２０３へ、違うならばステップＳ２０４へ移る。ステップＳ２０３では、バッファＲ１０５内のｂpjとｂj の変化量を要求し、結果をｖb とする。
【００５３】
ステップＳ２０４では、先ず、バッファＲ１０５内のｂpjとｂj の変化量を算出し、ｖb1とする。次に、バッファＲ１０５内のｂj とｂj+1 の変化量を算出し、ｖb2とする。これらを用いて、ｖb ＝ｖb1＋（ｃ−１）／ｃ＊（ｖb2−ｖb1）としてｖb の値を求める。尚、ここでは、補完係数を決める関数をＭ（ｃ）＝（ｃ−１）／ｃとしている。
【００５４】
ステップＳ２０５では、バッファＴでの変化量ｖa とバッファＲでの変化量ｖb からそれぞれの変化特性を求め、変化特性同士の距離を求める。この距離の計算方法は、どのようなマッチングを行うかによって異なる。例えば、変化特性として傾きを利用し、傾き間の距離は、その差の絶対値とする場合は、
｜ｔａｎ-1（ｖa ／ｎ）−ｔａｎ-1（ｖb ／ｎ）｜とすればよい。但し、ｎはある一定の値を持つ係数である。
【００５５】
以上が、距離算出部１０３の動作である。
【００５６】
〈効果〉
以上のように、上記具体例によれば、基本的な処理手順は従来と同様であるが、伸縮後の変化量を計算してから、それを元に各部分の距離計算を行うので、パターンの特徴ベクトルの数を増やすことなく、計算精度を上げることができる。
【００５７】
《変形例の説明》
上記具体例では、変化量に基づいて算出する変化特性として傾きを用いたが、これに限定されるものではなく、変化量に応じた変化特性であれば他の特性であってもよい。
【００５８】
また、上記具体例では、同じ特徴量を連続使用した場合に、変化量を補完した後に傾き等の変化特性を求めたが、変化特性を求めた後に補完を行う方法であってもよい。即ち、上記具体例では、
ｄ（ｃ（ｋ），ｃ（ｍ））＝ｄ′（Ｇ（ａi(k)−ａi(k)-1），Ｇ（ｖ1 ＋Ｍ（Ｋ−ｍ）・（ｖ2 −ｖ1 ）））
としたが、
ｄ（ｃ（ｋ），ｃ（ｍ））＝ｄ′（Ｇ（ａi(k)−ａi(k)-1），Ｇ（ｖ1 ）＋Ｍ（Ｋ−ｍ）・（Ｇ（ｖ2 ）−Ｇ（ｖ1 ）））
としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のパターン・マッチング処理装置の構成図である。
【図２】縮めた場合の時間変換関数Ｆの説明図である。
【図３】伸ばした場合の時間変換関数Ｆの説明図である。
【図４】本発明のパターン・マッチング処理装置の処理部の動作フローチャートである。
【図５】本発明のパターン・マッチング処理装置の距離管理表検査部の動作を説明する図である。
【図６】本発明のパターン・マッチング処理装置の距離算出部の動作フローチャートである。
【符号の説明】
１０１  処理部
１０２  距離管理表
１０３  距離算出部
１０４  バッファＴ
１０５  バッファＲ
１０６  距離管理表検査部
１０７  入力部
１０８  出力部
【図１】
0003802157.tif 000002
【図２】
0003802157.tif 000003
【図３】
0003802157.tif 000004
【図４】
0003802157.tif 000005
【図５】
0003802157.tif 000006
【図６】
0003802157.tif 000007