(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の異なる種類の認識処理それぞれで算出される認識スコアと共通の尺度として用いられる正解度との関係を示す、各認識処理別のｎ次関数を格納する格納手段と、
認識対象のパターンに対して、前記複数の異なる種類の認識処理を施し、それぞれの認識処理において複数の認識候補と各認識候補の認識スコアとを得る認識手段と、
前記格納手段に格納されている各認識処理別のｎ次関数を用いて、前記認識手段の各認識処理によって得られた各認識候補の認識スコアそれぞれについて、前記共通の尺度として用いられる正解度に変換する変換手段と、
前記変換手段によって変換された各認識候補の正解度に基づいて、前記複数種類の認識処理それぞれで得られた複数の認識候補を順序付けて、認識候補列を生成する生成手段とを備えることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
前記格納手段で格納する各認識処理別のｎ次関数は、各認識処理別に求められた一次関数であることを特徴とする請求項１に記載のパターン認識装置。
【請求項３】
前記格納手段で格納する各認識処理別のｎ次関数は、各認識処理別に実験的に求められた関数であることを特徴とする請求項１に記載のパターン認識装置。
【請求項４】
認識対象のパターンに対して、複数の異なる種類の認識処理を施し、それぞれの認識処理において複数の認識候補と各認識候補の認識スコアとを得る認識工程と、
前記複数の異なる種類の認識処理それぞれで算出される認識スコアと共通の尺度として用いられる正解度との関係を示す各認識処理別のｎ次関数を用いて、前記認識工程の各認識処理で得られた各認識候補の認識スコアそれぞれについて、前記共通の尺度として用いられる正解度に変換する変換工程と、
前記変換工程で変換された各認識候補の正解度に基づいて、前記複数種類の認識処理それぞれで得られた複数の認識候補を順序付けて、認識候補列を生成する生成工程とを備えることを特徴とするパターン認識方法。
【請求項５】
前記各認識処理別のｎ次関数は、各認識処理別に求められた一次関数であることを特徴とする請求項４に記載のパターン認識方法。
【請求項６】
前記各認識処理別のｎ次関数は、各認識処理別に実験的に求められた関数であることを特徴とする請求項４に記載のパターン認識方法。
【請求項７】
メモリに記憶されているコンピュータ実行可能なプログラムを読み出してＣＰＵにおいて実行することにより、認識対象のパターンの認識処理を行う装置であって、
前記プログラムは、認識対象のパターンに対して、複数の異なる種類の認識処理を施し、それぞれの認識処理において複数の認識候補と各認識候補の認識スコアとを得る認識ステップと、
前記複数の異なる種類の認識処理それぞれで算出される認識スコアと共通の尺度として用いられる正解度との関係を示す各認識処理別のｎ次関数を用いて、前記認識ステップの各認識処理で得られた各認識候補の認識スコアそれぞれについて、前記共通の尺度として用いられる正解度に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された各認識候補の正解度に基づいて、前記複数種類の認識処理それぞれで得られた複数の認識候補を順序付けて、認識候補列を生成する生成ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを含むことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は入力された未知パターンを予め具えられている標準パターンと比較認識処理してコード等に変換するパターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置に関する。特に入力された未知パターンに対して複数の認識手法を用いて認識候補を獲得するパターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、入力される未知のパターンを、認識辞書などに予め備えられている標準パターンとの間で比較演算処理し、コード化する手法は数多く提案されている。例えば、オンライン手書き認識の分野では、タブレットなどから入力された筆跡の集合座標を未知パターンとして扱い、ストロークをベクトル化し、認識辞書内の基本ベクトルとの比較により認識結果を導くベクトルマッチング方式や、文字を構成するストロークをいくつかの特徴点（代表点）で近似し、認識辞書内の標準パターンの特徴点との間で距離計算することによって認識結果を導く特徴点マッチング方式などが代表的である。このような認識方式においては、認識処理による文字コードの候補順位づけは、入力文字パターンと認識辞書内の標準パターンとの類似度（認識演算値など）を用いて行われている。
【０００３】
また、最近では認識装置内に予め記憶された標準的な認識辞書を使用する基本認識とともに、使用者特有の文字データとそれに対応する文字コードを個人用辞書として追加登録、又は変更させることにより認識率を向上させる登録認識を併用して結果を出力する方式が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例のように基本認識と登録認識を併用する際、この両者の認識アルゴリズムが異なる場合には候補出力の点で問題が生ずる。例えば、未知入力パターンに対して、基本認識による認識結果をＡ、登録認識による認識結果をＢとすると、最終的な認識結果としてはＡとＢを統合して候補列を作成しなければならない。しかし、認識結果Ａと認識結果Ｂは異なるアルゴリズムから出力された結果であり、認識演算値のレベルが異なり、単なる演算値の比較では候補順序列を正しく作成することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、ある未知パターンに対して異なる複数の認識手法を適用して得られた認識候補を統合して出力する際に、個々の認識手法において得られた認識候補を適切な順位に配置することを可能とするパターン認識方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００６】
更に、認識候補順序を適切に作成することを可能とすることで、認識精度を向上させることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための本発明によるパターン認識装置は以下の構成を備えている。即ち、
複数の異なる種類の認識処理それぞれで算出される認識スコアと共通の尺度として用いられる正解度との関係を示す、各認識処理別のｎ次関数を格納する格納手段と、
認識対象のパターンに対して、前記複数の異なる種類の認識処理を施し、それぞれの認識処理において複数の認識候補と各認識候補の認識スコアとを得る認識手段と、
前記格納手段に格納されている各認識処理別のｎ次関数を用いて、前記認識手段の各認識処理によって得られた各認識候補の認識スコアそれぞれについて、前記共通の尺度として用いられる正解度に変換する変換手段と、
前記変換手段によって変換された各認識候補の正解度に基づいて、前記複数種類の認識処理それぞれで得られた複数の認識候補を順序付けて、認識候補列を生成する生成手段と  を備える。
【０００９】
また、好ましくは、前記格納手段で格納する各認識処理別のｎ次関数は、各認識処理別に求められた一次関数である。認識スコアと正解殿関係を一次関数に近似するので、処理内容が簡素化される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に従って、本発明の好適な一実施形態について説明する。なお、以下の実施形態の説明では、オンライン文字認識方式を例にとって説明するが、本発明のパターン認識方法及び装置の適用は文字認識方式に限られたものではなく、例えば音声認識や画像などのパターン認識においても適用可能である。
【００１３】
（第一の実施形態）
図１は第１の実施形態における文字認識装置の構成を表すブロック図である。同図において、１はＣＰＵであり、ＲＯＭ２あるいはＲＡＭ３に格納された制御プログラムに従って各種の処理を実現する。２はＲＯＭであり、ＣＰＵ１が実行する制御プログラムや、各種データが格納されている。３はＲＡＭであり、磁気ディスク６等の補助記憶装置からＣＰＵ１によって実行される制御プログラムをロードして格納したり、ＣＰＵ１が各種処理を実行する際の作業領域を提供する。
【００１４】
４は座標入力装置であり、使用者によって入力されたストロークを座標点列として出力する。５はディスプレイであり、文字認識の結果等を表示する。６は磁気ディスクであり、補助記憶装置として機能する。磁気ディスク６としては、フロッピーディスクやハードディスクが挙げられる。なお、本例では、磁気ディスクと下が、このほかに、ＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスク等を用いることももちろん可能である。
【００１５】
７はキーボードであり、各種操作入力を行う。８はバスであり、上述の各構成間のデータ転送を行う。
【００１６】
以上のような構成は、文字認識専用の装置であっても、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータ装置であっても同様に備わっている構成であり、本実施形態はどちらでも実現されうるものであるが、以下の説明ではオンライン文字認識装置として説明する。なお、文字認識装置とした場合で、ＲＯＭ２に認識プログラム等を格納し、磁気ディスク６を不要とすることも可能である。
【００１７】
図２はオンライン文字認識方式の概略の機能構成を示すブロック図である。図２において、１０１は文字入力部であり、タブレットなどの座標入力装置４とスタイラスペンにより、使用者の入力する筆跡を座標点の集合として取り込み、メモリバッファ（ＲＡＭ３に形成するものとする）に格納する。１０２，１０３は認識処理部Ａ，Ｂであり、文字入力部１０１にて得られた座標集合に基づいて文字認識を行う。認識処理部１０２、１０３のそれぞれは、文字の標準パターンが収められている認識辞書（不図示）を具備している。
【００１８】
１０４，１０５は正解度算出部Ａ，Ｂであり、それぞれ認識処理部Ａ１０２，Ｂ１０３で得られる複数の認識結果の文字コードと標準パターンとの比較演算値を基にその認識の確からしさを示す正解度を算出する正解度算出部である。１０６は認識候補決定部であり、正解度算出部Ａ１０４と正解度算出部Ｂ１０５によって求められた正解度を用いて、最終的な認識結果を認識候補群として決定する。１０７は認識結果出力部であり、認識候補決定部１０６で決定された認識候補をディスプレイ５などに出力する。１０８，１０９はパラメータ格納部Ａ，Ｂであり、それぞれ正解度算出部Ａ１０４、Ｂ１０５にて用いられるデータを格納する。
【００１９】
本実施形態１では、図２からわかるように、入力された文字筆跡に対して複数の認識処理を用いて結果を導いている。それぞれの認識処理方法は公知の手法によって実現できるので制限はないが、認識処理Ａと認識処理Ｂは異なる認識アルゴリズムによって構成されるものとする。本実施形態では、認識処理部Ａ１０２で用いられる認識処理をベクトルマッチング認識処理、認識処理部Ｂ１０３で用いられる認識処理を特徴点マッチング処理とした場合を例に挙げて説明する。
【００２０】
図３はベクトルマッチング認識処理による文字認識処理の手順を表すフローチャートである。認識処理部Ａ１０２におけるベクトルマッチング認識は、図３に示す処理フローに従って処理される。
【００２１】
まず、ステップＳ２０１では、文字入力部１０１より入力された座標点の集合が、ペンアップ、ペンダウンの情報により、ストローク毎の座標点として分離される。ステップＳ２０２では、全ストロークに対して以下のステップＳ２０３、Ｓ２０４で示される処理が行われたかのチェックが行われる。
【００２２】
ステップＳ２０３では、分離されたストロークごとの座標点に基づいて、各ストロークのベクトル化が行われる。このベクトル化手法は、ストローク全体をｎ本の線分に区切り、それぞれの線分の始点終点を結ぶ直線に対してベクトル値が割り当てられ、ストロークをｎ本のベクトルで表現する方法を用いる。ストロークのベクトル化が終了すると、ステップＳ２０４へ進み、予め用意されている基本ストロークと呼ばれる、基準となるストロークベクトルと、入力されたストロークとの相違度計算を行う。この基本ストロークは文字を構成するストロークの代表的なものを抽出したものであり、ｎ本のベクトルで表現され、基本ストローク辞書に登録されている。
【００２３】
ステップＳ２０４では、全ての基本ストロークベクトルとステップＳ２０３で求められた入力ストロークベクトルとの間でベクトル値の相違が検査され、同一のベクトル値であればペナルティ得点なし、相違度が大きくなればなるほどペナルティ得点が大きくなる様にする。この時点で、入力された１ストロークの基本ストロークベクトルとのペナルティ合計得点が算出されることになる。
【００２４】
ステップＳ２０２によって全てのストロークに対してベクトル化、及び、基本ベクトルマッチングが終了されたと判断されると、ステップＳ２０５の辞書文字スコア計算へと進む。ここでは、文字構成辞書と呼ばれる認識辞書を用いる。この文字構成辞書は認識対象とする文字が収められており、それぞれの文字は文字を構成する基本ストロークの集合として表現されている。この文字構成辞書内の文字の各基本ストロークに対して、入力された文字の各ストロークの基本ストロークペナルティ得点を合計していく。この処理を文字構成辞書内の全ての文字に対して行い、それぞれの文字について求められた合計点が文字構成辞書に対する認識スコア、即ち、類似度となる。
【００２５】
以上の処理から認識スコアは０点に近い程、類似度が高いと見なすことができ、ステップＳ２０６にて認識スコアの昇順によるソート処理を行い、認識候補列を作成する。認識結果は候補順に文字コードと認識スコアを対としてならべたものとなる。ステップＳ２０７では、この認識結果をメモリバッファに保存する。
【００２６】
次に認識処理部Ｂ１０３の特徴点マッチング認識を説明する。図４は特徴点マッチング認識による文字認識の手順を説明するフローチャートである。
【００２７】
ベクトルマッチング処理と同様に、ステップＳ３０１にて文字入力部１０１より入力された座標点列はストローク単位に分割される。ステップＳ３０２では、いかに説明するステップＳ３０３の処理がすべてのストロークに対して実行されたかを判断する。
【００２８】
ステップＳ３０３では、各ストロークに対して特徴点抽出が行われる。この特徴点とはストロークを構成する代表点を抽出するものであり、特にストロークの形状の変極点を表す点を示している。この抽出方法は公知の技術を用いて行われる。
【００２９】
ステップＳ３０２によって、各ストロークの特徴点抽出が終了したことが判定されると、ステップＳ３０４の特徴点マッチング処理へと進む。この特徴点マッチング処理では、予め認識対象文字の個々に対して、標準となる特徴点情報が納められた認識辞書が利用される。そして、入力された文字と認識辞書内の文字との間で対応する特徴点間の距離計算を行う。この距離計算は２次元のシティブロック距離、ユークリッド距離などが用いられる。入力文字の特徴点数と認識辞書内文字の特徴点は必ずしも一致しないので、ＤＰマッチング法などにより処理する。このような処理手順によって、入力文字パターンと認識辞書内のそれぞれ標準パターンとの距離値が求められる。ここで、標準パターンとの距離値、即ち、認識スコアが少ないほど類似度が高いことになる。
【００３０】
ステップＳ３０５では、求められた認識スコアを昇順にソート処理され、文字コード、認識スコアを対にした認識結果が獲得される。ステップＳ３０６では、この認識結果がメモリバッファに保存される。
【００３１】
次に正解度算出部Ａ１０４、正解度算出部Ｂ１０５について説明する。これら正解度算出部では、予め実験によるデータを用意しておく。そして、多数の学習サンプルによる実験から、認識結果として得られる各認識スコアと正解率との関係を求める。ここで、認識処理部Ａ１０２による認識スコアと認識正解率との関係が図５のように、また認識処理部Ｂ１０３による認識スコアと認識正解率との関係が図６のように表されたとする。図５、図６は、横軸に認識スコアをとり、縦軸にその認識スコアの時の正解率を示している。参照番号４１，５１で示される線分の式は、その正解率をｐ、認識スコアをＸとすれば、それぞれ（１），（２）式のように表すことができる。
【００３２】
ｐ1＝ａ1×Ｘ＋ｂ1      …（１）
ｐ2＝ａ2×Ｘ＋ｂ2      …（２）
よって、予め、パラメータ格納部Ａ１０８は（１）式のパラメータａ1，ｂ1を格納しておき、パラメータ格納部Ｂ１０９は（２）式のパラメータａ2，ｂ2を格納しておく。
【００３３】
以上のようなパラメータを用いて、正解度算出部Ａ１０４、Ｂ１０６はそれぞれ認識処理部Ａ１０２、Ｂ１０３で得られた認識スコアを正解率に換算する。そして、認識候補決定部１０６は、これらの正解度を用いて、２つの認識部によって出力された認識候補を統合し、出力する。これら、正解度算出部、認識候補決定部、認識結果出力部による処理の手順を図７、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
図７は２つの認識部によって得られた認識候補を統合して出力する手順を説明するフローチャートである。また、図８は認識スコアに基づいて正解率を算出する手順（正解度算出部Ａ１０４、Ｂ１０５における処理手順）を表すフローチャートである。
【００３５】
まず、ステップＳ６０１では、正解度算出部Ａ１０４により、認識処理部Ａ１０２で求められた認識候補（以後、認識候補Ａとする）の正解度が求められる。また、ステップＳ６０２では、正解度算出部Ｂ１０５により、認識処理部Ｂ１０３で求められた認識候補（以後、認識候補Ｂとする）の正解度が求められる。ステップＳ６０１、Ｓ６０２のそれぞれの処理内容は図８の様になる。
【００３６】
まず、ステップＳ７０１にて認識候補をメモリバッファより読み出す。ここで認識候補がＮ個存在していたとすると、ステップＳ７０２の制御により、以下のステップＳ７０３、Ｓ７０４による処理がＮ個の認識候補のそれぞれに対して実行され、この結果、両ステップの処理がＮ回繰り返されることになる。
【００３７】
ステップＳ７０３では、認識候補の認識スコアを式（１）（認識処理部Ｂの候補に対しては式（２））のＸに代入し、パラメータ格納部Ａ１０８に格納されているパラメータａ1，ｂ1（認識処理部Ｂの候補に対してはパラメータ格納部Ｂ１０９に格納されているａ2，ｂ2）を用いて、ｐ1（認識処理部Ｂの候補に対してはｐ2）を求める。このｐ１（あるいはｐ２）の値が正解度となる。
【００３８】
この正解度は図５，図６の正解率と同じレンジ幅を持つので、最大値は１００、最小値は０となり、値が大きいほど正解度は高いということになる。求められた正解度はその文字コードと共にステップＳ７０４にて保存される。
【００３９】
図７のステップＳ６０３では、それぞれの認識候補を統合する。これは、正解度算出部Ａ１０４、Ｂ１０５で算出された正解度の高い順に認識候補Ａと認識候補Ｂをマージすることによって行われる。なお、認識候補Ａと認識候補Ｂにまたがって同一文字コードが存在する場合は、正解度が高い方の正解度を採用し、文字コードの重複を避ける。最後にステップＳ６０４において、最終的に統合された認識候補を出力する。
【００４０】
図９は本実施形態における認識候補の統合の様子を示す図である。認識候補Ａと認識候補Ｂの各候補を正解度の順にソートして、両認識処理部による候補の統合を行っている。
【００４１】
なお、上記実施形態では異なる二種類の認識アルゴリズムを用いて説明したが、その手法は実施形態のものに限られず、他の手法を適用しても良いことは明らかである。また、二種類以上の認識アルゴリズムを用いても実現できることも明らかである更に、式（１），式（２）は一次式で示したが、ｎ次式で表しても構わない。
【００４２】
（第２の実施形態）
第１の実施形態においては、認識結果の正解度を求める際、図５、図６に示したような、実験データから得られる関数式を予め用意し、その関数式に用いられる関数パラメータを格納しておくことによって正解度への換算を実現した。第２の実施形態では、認識処理にて得られる第Ｎ位候補の認識スコア、及び第Ｎ位候補の認識スコアと第（Ｎ＋１）位の候補の認識スコアとの差に基づいて認識結果の正解度を求める手法を説明する。
【００４３】
第１の実施形態と同様、予め多数のサンプルを使用して、認識実験データを用意する。そのとき、サンプルによる認識結果の第一位候補の認識スコア、第一位候補と第二位候補の認識スコアの差を表にする。図１０でその様子を示している。表中の数字はサンプルによる正解率を示している。
【００４４】
本来、認識スコアは少ない程その文字の認識確からしさは高い（認識演算を距離計算により行っている場合）。また、認識候補第一位候補の認識スコアと第二位候補認識スコアとの関係は第一位の認識スコアが良くても、第二位との認識スコアとの差が少なければ、第二位の文字が正解である確率も大きいので第一位の正解率は下がる。従って、表の数字のように、表左下に向かうほど認識率は高くなる。
【００４５】
この表を正解度テーブルとして、図２のパラメータ格納部Ａ１０８、Ｂ１０９に納めておき、これを参照して正解度算出部Ａ１０４、Ｂ１０５によって正解度を算出する。もちろん、認識処理によって正解度テーブルの内容は変わってくるので、両パラメータ格納部に格納される正解度テーブルは異なる。そして、認識処理の結果より得られる認識候補の第一位候補の認識スコアと、第一位候補と第二位候補の認識スコアの差を計算し、正解度テーブルに当てはめる。以上の操作により、認識候補の第一位の正解度を得る。以下、第Ｎ位の正解度は第Ｎ位の認識スコアと、第Ｎ位の認識スコアと第（Ｎ＋１）位の認識スコアの差を用いて同正解度テーブルを参照し、算出する。なお、第Ｎ位の正解度は、テーブルより得られた正解度に、第（Ｎ−１）位の正解度を乗ずることで得る。
【００４６】
以降の正解度に基づいた認識スコアの統合は第１の実施形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００４７】
以上説明した様に上記各実施形態によれば、入力された未知パターンを認識処理し、コード化する認識方式において、認識処理で得られる認識スコアを用いて正解度を求め、複数の認識処理にて得られる認識候補を統合することによって、複数の認識処理によるメリットを生かすことができ、適切な認識候補を出力することができる。また、その正解度は０から１００までの指共通の標で表されるため、使用者にとって認識結果の確からしさをわかりやすい表示で提供することができる。また、認識処理の結果が特定の認識アルゴリズムに存在してしまうような事態が避けられ、統合的な認識結果を出力できることで認識率を向上させることができる。
【００４８】
上記装置の機能もしくは方法の機能によって達成される本発明の目的は、前述の実施形態のプログラムを記憶させた記憶媒体によっても達成できる。即ち、上記装置に、その記憶媒体を装着し、その記憶媒体から読み出したプログラム自体が本発明の新規な機能を達成するからである。このための、本発明にかかるプログラムの構造的特徴は、図１１に示す通りである。
【００４９】
図１１は本実施の形態の制御を実現するための制御プログラムを格納した記憶媒体の構成を説明する図である。図１１の（ａ）は、本制御プログラムの制御手順を表すフローチャートである。同図で、１１０１は認識処理であり、認識対象のパターンと予め登録された標準パターンとの類似量を求めてパターン認識を行う認識処理部を複数有し、認識対象であるパターンに対して複数種類の認識処理を施し、それぞれの認識処理部において複数の認識候補と認識スコアを獲得する。認識処理１１０１は、上記実施形態では、図２の認識処理部Ａ１０２、Ｂ１０３に相当する。
【００５０】
１１０２は、変換処理であり、認識処理１１０１の各認識処理によって得られた認識スコアを、前記複数種類の認識処理に共通の尺度にである正解度に変換する。上記実施形態では、正解度算出部Ａ１０４、Ｂ１０５が変換処理１１０２に相当する。また、１１０３は生成処理であり、変換処理１１０２によって得られた正解度に基づいて、複数の認識処理部のそれぞれで得られた認識候補を順序付け、認識候補列を生成する。これは、認識候補決定部１０６に相当する。
【００５１】
以上の各処理は、図１１の（ｂ）に示される各プログラムモジュールをコンピュータで実行することで実現される。図１１の（ｂ）は記憶媒体における各プログラムモジュールの格納状態を表すメモリマップである。上述の認識処理１１０１、変換処理１１０２、生成処理１１０３は、それぞれ認識処理モジュール１１０１’、変換処理モジュール１１０２’、生成処理モジュール１１０３’を実行することにより実現される。
【００５２】
なお、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログラムを供給することによって実施される場合にも適用できることは言うまでもない。この場合、本発明に係るプログラムを格納した記憶媒体が本発明を構成することになる。そして、該記憶媒体からそのプログラムをシステム或は装置に読み出すことによって、そのシステム或は装置が、予め定められた仕方で動作する。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ある未知パターンに対して複数種類の認識手法を適用して得られた認識候補を統合して出力する際に、個々の認識手法において得られた認識候補を適切な順位に配置することが可能となる。また、認識候補順序を適切に作成することを可能とすることで、認識精度が向上するという効果がある。
【００５４】
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における文字認識装置の構成を表すブロック図である。
【図２】オンライン文字認識方式の概略の機能構成を示すブロック図である。
【図３】ベクトルマッチング認識処理による文字認識処理の手順を表すフローチャートである。
【図４】特徴点マッチング認識による文字認識の手順を説明するフローチャートである。
【図５】認識処理部Ａ１０２による認識スコアと認識正解率との関係の一例を表す図である。
【図６】認識処理部Ｂ１０３による認識スコアと認識正解率との関係の一例を表す図である。
【図７】２つの認識部によって得られた認識候補を統合して出力する手順を説明するフローチャートである。
【図８】認識スコアに基づいて正解率を算出する手順を表すフローチャートである。
【図９】本実施形態における認識候補の統合の様子を示す図である。
【図１０】実施形態２における正解度算出のためのテーブルを表す図である。
【図１１】本実施の形態の制御を実現するための制御プログラムを格納した記憶媒体の構成を説明する図である。
【符号の説明】
１０１  文字入力部
１０２  認識処理部Ａ
１０３  認識処理部Ｂ
１０４  正解度算出部Ａ
１０５  正解度算出部Ｂ
１０６  認識候補決定部
１０７  認識結果出力部
１０８  パラメータ格納部Ａ
１０９  パラメータ格納部Ｂ
【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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【図１０】
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【図１１】
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