国立国語研究所学術情報リポジトリ
ノイズに埋もれた漢字と仮名の認知
メタデータ

言語: Japanese
出版者:
公開日: 2017-03-31
キーワード (Ja):
キーワード (En): Kana-Kanji recognition, Patternrecognition, Similarity judgement
作成者: 横山, 詔一, 米田, 純子, YOKOYAMA, Shoichi,
YONEDA, Junko
メールアドレス:所属:

URL

https://doi.org/10.15084/00001154

国立国語研究所報告110研究報告集16（1995）

ノイズに埋もれた漢字と仮名の認知

米

田

純

山

詔

横

YOKOYAMA

Shoichiand

YONEDA一子

Junko：

Recognition

Kana

一99一

with

of

Kanji

Additive

and

Noise

要旨：本研究では，漢字と仮名にノイズを重畳して文字認知成績に生じる影響を究明した。一般に，漢字は仮名よりも文字領域の比率が高く，黒い部分の衝積が広い。このことから，黒いノイズを重畳すると，背景領域の広い仮名の方が大きな影響を受け，読み取り成績が劣ると考えられる。この予想を検証するため実験を行った結果，人聞と光学式文字読み敢り装撮（OCR）の読み取り成績はいずれも漢字が仮名を大きく上回ることが明らかになり，仮説が支持された。これらの結果に関して，文字の有するパターン性の観点から考察を行った。

キーワード

仮名一漢字認知，パターン認識類似性判断

Abstract

：

The

ance

of

Kanji

more

pixels

so

was

it

purpose

this

paper

is

to

investigate

recognition

noise．

genaral，Kana

overlaid

with

than

Kana

in

the

size−and−position

expected

that

the

effectKanji．

Twoexperiments

OCR．

The

Kana

than

for

tion

with

humans

and

Kana

with

recognition

of

and

and

additivethanaddi．tiveofadditive

examined

the

rate

noise，

Kanji

show

a

This

result

seems

to

Kana．

Kanji

has

rich

pattern

Key

words

：

Kana−Kanjinorma｝ized

noise

recogRitionlnishigherwould

bevaliditybinarymore

have

image，

obviousforthispredic−different

between

Kanji

rate

robustness

supportofperform−
Kanji

and

of

the

hypothesis

that

recognition，Similarity

judge−

structure．

recognition，Pattern

ment

一

leo

一

1．

はじめに

文字情報の伝達に関する研究は，大きく2っに分けられる。1つは工学的
アブm一チで，文字情報を電気や光の密謀に変換して伝送するシステムの開発を目指す。もうiつは心理学的アプローチで，人間が文字を読み書きするメカニズムを文字認知の視点から究明しようとする。
工学的アプローチの重要課題の一一っは，文字のコード化方式の開発である。

一般に，文字情報はテキストコードとして伝送される注1。その場合，仮名は1バイトでコード化が可能だが，漢字は2バイト以上必要である。1990
蕉に奢ll腱されたJISコード（JISXO208）は，第1水準2965字と第2水準3390字のあわせて6355字の漢字をコード化している。しかし，jlSコード
やISO等のコード体系については様々な不備が揺摘されており，4バイト符弩・の提唱もなされている（斎藤，1994）。

心理学的アブn一チでは，［文字概念］一一・・［文字刺激3→［文字概念3という一連の情報変換過程を研究対象とする。文字刺激とは，物理的実体としての文字を指す。人によって筆跡が異なることからも分かるように，極じ文字でもその文字刺激は千差万別で無限に変動しうる。人間は多種多様な文字
刺激をカテゴリー化する知識，すなわち文字概念を持つことで，文字刺激の欄瑚的変異を乗り越えた文字認知を実現している。

文字認知を書字（writing）と読字（reading）に分けて考えると，［文字概念］吻［文字剃湖は，心的表象である文字概念から物理的実体としての文字朝激を産出する行為であり，書字にあたる。逆に［文字刺激］一・・［文字概創は，外在する文字刺激を内的な文字概念に変換する認知活動であり，読字に相当する。

さて，本研究では，心理学的アプローチによって漢字と仮名の情報伝達特性を比較・検討した。文字認知特性を示す尺度には様々なものが考えられてきたが，ここで着窪したのはノイズを重畳した文字の読み取り成績である。
漢字と仮名の読字パフォーマンスを比較した研究は，すでに数多く存在する。

しかし，ノイズマスクを重畳した文字の認知に開する研究は，片仮名文字を
一

101

一

材料としたもの（松田，1973；海保1968；海保・戸田，1981）以外には寡聞にして知らない。まして，漢字・平仮名・片仮名の3者の読字パフォーマ
ンスを分析したものはない。そこで，この問題に取り組むことにした。

熊沢（1993）によれば，視覚対象が背景から切り出されて，独立した閉じた存在を成すことを「局在する」と言う。ゲシュタルト心理学が指摘した図と地の分化は，その典型的現象である。図1一¶は多義図形の例である。この図形は2っの解釈が可能であるが，それらは相互排反的であり同時に成立
することは決してない。一方の解釈を選択した瞬間に他方の解釈は消滅してしまう。この現象は，人間の視知覚において対象領域（図）と背景領域（地）の分化が重要な役割を果たすことを示している。対象領域が切り出されると，それは即座に背景領域とは独立した閉じた存在となる。

切り出しの際に境界によって分離される2っの領域は，対象領域と背景領域のどちらかに一義的に判鋼されなければならない。いかなる領域も図と地，あるいは前景と背景の両方に同時に所属することはありえない。このように各領域に対する図と地のラベルの割り当て方に制約があるのは，人間の視知覚が対象の局在性を前提としているからだと考えられる◎事物が局在しているということは，換言すれば個々の事物がその存在領域を占有し，複数の事
物が同一の空間を同時に占めることがないということを意味する（熊沢，1993）o文字認知においても局在性は重要な役割を果たすと考えられる。図1−2のようなノイズに埋もれた文字を認知するとき，人間は画像中の各画素に対し，それが背景中のノイズであるか，それとも文字を構成する一部であるか，一部であるとしたら，どの文字のどの部分に対応するものであるか，という局在化を常に行っている（熊沢，1993）。この例は，人聞が画像中の各画素を文字領域と背景領域に三野しながら知覚することを示している。

以下の実験では，漢字と仮名にノイズを重畳して両眼の認知成績に生じる影響を究明する。画像の焦点やコントラストが同じであっても，次の理由から，ノイズに埋もれた漢字と仮名の認知成績は異なると予想される（以下，
一

102

一

図1−1

多義図形の例（ルビンの盃）

塗建磁霞纏趨建豊團凌闘趨敏鐙號鞍
生齢命藁纏磁朕言国轡悶趨敏ぎ税塗
生錨i＄lii三三趨武ざ國夢闘峯敏：ぎ税趨

生か命え経誘汰さ国け縄墨敏ざ税と生か命え経繊細さ国け問署敏ざ税き

生か命え経こAさ臨け問て敏ざ税と
図1−2

ノイズに埋もれた文字の例（上の行ほどノイズ率が高い）

一

103

一

白抜き文字の議論は一応除く）。本来［白］であるべき背景領域に黒いノイズを重畳すると，その部分は［白］ゆ［黒］と変化し，ノイズの影響を受ける。それに対して，もともと［黒〕の文字領域は［黒］→［黒］と変化せず，ノイズの影響を受けない。〜般的に漢字は仮名よりも文字領域の比率が高く，黒い部分の面積が広い。このことから，黒いノイズを璽澄すると，背景領域の広い仮名の方が大きな影響を受け，読み取り成績が劣ると考えられる。一方，白いノイズをかけると，凱・背景領域の少ない漢字の方がノイズの影響を大きく受けて，読み取り成績が低下するだろう。この仮説を検証するため，
以下の実験を行った。

2．実

験

〈実験計画〉

漢字と仮名の読み取り成績を比較する。対象は人間だけではなく，光学式

文字読み取り装置（Optical

Character

Reader：以下OCRと呼ぶ）を用いた認識実験も併せて試みる。主たる要困は，文字種（漢字／平仮名／片仮名）×ノイズ率［％］（15／20／25）×ノイズ種類（汚れ／かすれ）である。
〈方

材

法〉

料

（1＞ノイズの種類と発生

本研究の文字刺激は，文字領域（図）が黒く，背景領域（地）は白い刺激を使用し，いわゆる

ノイズは

汚れ

白抜き文字

もしくは

は今回は検討対象から除外した。

かすれのいずれかであった。汚れは，文字領域の成分が背景領域に侵入した事態とした。本研究では白抜き文字を使用しないことから，白であるべき背景領域に黒い画素が散在することが汚れである。一方，かすれは，背景領域の成分が文字領域に侵入した事態とした。

したがって，黒であるべき文字領域の一部が白になっていることがかすれであるQ

ノイズ発生と豊隆への重畳は基本的に萩田（！994）と岡様の方法を用いた。
一

104

一

文字フォントは16×16のものを使用し，各函素に対して一様公布に従う確率でランダムにノイズをかけた。汚れノイズは文字パターンとノイズパター
ンの論理和演算，かすれノイズは文字パターンとノイズパターンの論理積演鱒：によってそれぞれ作成した。ノイズ率は15％，20％，25％の3段階であった。汚れノイズとかすれノイズの例を図2−1に示す。
②

文字の選択
実験に使用した漢字の選択は，国立国語研究所の高校教科書および中学教科書の用語用字調査結果に基づいて以下の手順で行った。

①まず，出現度数が100以上で，かっ14画以上の漢字を抽出した。
②次に，NEC

PC−9801の！6×16のフォントで表示した場合の各漢字の硬素数をカウントし，画索数が80以下のものを除外した。

③さらに，OCRの読み取り成績が悪い漢字を除いた。
④残りの漢字を画素数順にソートして，上位20字を漢字刺激とした。

平仮名は，濁音にならない濤音で，画素数34以上の20字を選択し，OCRにかけたところ，読み取り成績はいずれも良好であったので，20字全部を平仮名剃激として採用した。片仮名は，濁音にならない清音で，画素数26以上のものを抽隣した。それらをOCRで認識させ，成績が悪い5文字を除外した残りの20字を片仮名刺激とした。

実験に使用した60字は以下の通りである。

平均画素数（SD）

遡素数順に排列した文字
層憲酸積春意議関心質器機製増大選頭領熱影

93．9

（8．0）

あぬねまゆなみおをめれわのむもるよえやに

43ユ

（5．3）

モヨオラヲネヌアヤユウムワマナミレメイン

31．3

（6．0）

（3）刺激シートの作成

漢字，平仮名，片仮名の3つの文字種を印刷したシートを作成し，テスト用紙とした。各文字種20字で，計60字がランダムな順序で1枚のシートに
一

105

一

図2一雀（a＞汚れノイズを重畳した文字の例（ノイズ率20％）

一

106

一

ヤ

憲

銀

増

も

質

影

お

管

レ

機

れ

熱

オ

に

玖

ム

選

え

ま

ね

種

な

ゆ

滞

層

ア

ヲ

ユ

ン

図2−1（b）かすれノイズを重盤した文字の例（ノイズ率20％）

一

107

一

印劉されていた。ノイズ率およびノイズ種類はシート内で一定であった。つまり，シートに印捌された文字はノイズ率が一定で，汚れとかすれが併存しないようにしたQしたがって，シートは，ノイズ率（3通り：15％，20％，25％）×ノイズの種類（2通り：汚れ，かすれ）の6種類を準備した。

手

続

き

（1）人間対象の読み取り実験

以下のような教示を被験者に与えた。「これは，汚れやかすれのある文字

を人間がどのように読み取るかを明らかにする調査です。シートに60個の文字が書かれていますので，何という字に読めるかをその下に書いてください。文字は漢字と平仮名と片仮名の3種類です。」
このあと被験者ペースで読み取りが進められた。

（2＞OCR対象の読み取り実験

6種類のシートを各々15通りの計90枚作成し，それらを1枚ずつOCRで認識させた。

被験

者

皐稲田大学人間科学部の学生90名。6種類のシートの各々に15名ずつ割当てた。

OCR装置の仕様
付録を参照されたい。

〈結果〉

人間対象の場合（1）汚れノイズの場合

読み取り成績の平均値を図2−2に示す。読み取りの正答数をノイズ率と文字種の2要因で分散分析した結果，いずれの要因においても主効果が認め
一

108

一

られた（それぞれ，F・＝22．3，

df＝2／42，p＜．01；F＝91．5，

df＜．01）。また，交互作用も有意であった（F＝6．8，df・・4／84，

・2／84，

p

p〈．01）。そこで，LSD法による多重比較によって5％水準で有意差のある平均値のペアを同定した。その結果は以下の通りである。

まず，文字種の効果についてであるが，ノイズ率が15％の場合，漢字と片仮名および平仮名と片仮名の条件間で差が認められた。ノイズ率が20％以上になると，漢字と平仮名のペアにも差がみられた。これらをまとめると，平均正答数のプロフィールは次のようになる。

ノイズ率15％：漢字条件・・平仮名条件〉片仮名条件

20％：漢字〉平仮名〉片仮名

25％：漢字〉平仮名〉片仮名

次に，ノイズ率の効果をみた。漢字の場合，ノイズ率が20％と25％のペアに差がみられた。平仮名と片仮名では，ノイズ率15％と20％，15％と25％，20％と25％のいずれのペアにおいても差が認められた。これらをまと

lOO︵器︶2￡きヨ呂8のに

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一A

40

KATAKANA

20
o
o

Noise

25

20

15

Level（o／o）

図2−2汚れノイズを重畳した文字の人間による平均認識率
一

109

一

めると，読み取り成績の高低は次のようになる。
漢字：ノイズ率15％条｛e・一2G％条件＞25％条件

平仮名：

15％

＞20％

＞25％

片仮名：

15％

＞20％

＞25％

以上の結果から，汚れノイズを璽嘉すると平仮名や片仮名の読み取り成績は大きく低下するのに対して，漢字のそれは安定して高い水準を保つことが明らかになった。

②

かすれノイズの場合

いずれの条件においても98％以上の正答率に達し，天井効果が認められたため，統計的検定は控えた。

この結果は，かすれを重畳した場含は文字種間で読み取り成績に差が生じないことを示唆するものと考えられる。

OCR対象の場合（1）汚れノイズの場合

OCRの読み取り成績の平均値を図2−3に示す。読み取りの正答数をノ
イズ率と文字種の2要困で分散分析した結果，いずれの要困においても主効果が認められた（F・194．G，

df＝2／42，

p＜．Ol；F＝125．0，〈．01）。また，交互作用も有意であった（F・・10．8，df＝・

df＝2／84，

4／84，

p

p〈．01）。

そこで，LSD法による多重比較によって5％水準で有意差のある平均値のペァを同定した。その結果は以下の通りである。

まず，文字種の効果についてであるが，いずれのノイズ率においても，漢字と平仮名，漢字と片仮名のペアで差が認められた。したがって，平均正答数のプロフィールは次のようになる。

ノーズ率15％：漢字条件〉平仮名条件；片仮名条件
20％：漢字〉平仮名＝片仮名

25％：漢字

〉平仮名

；片仮名

一llO一

次に，ノイズ率の効果については，いずれの文字種においても，ノイズ率が15％と20％，15％と25％，20％と25％のペアで差が認められた。

以上の結果から，汚れノイズに埋もれた文字のOCRによる読み取り成績
は，漢字が仮名より優れることが明らかになった。

②

かすれノイズの場合

図2−4に各条件の平均値を示す。ノイズ率と文字種の2要因で分散分析した結果，いずれの要園においても主効果が認められた（F・・61．7，df・・2／
42，p＜．01；Fm24．4，

df＝2／84，

p〈．01）。しかし，交互作用は有意ではなかった。LSD法で単純効果を検定したところ，5％水準で有意差がみられたのは以下の通りである。

文字種については，漢字と平仮名，平仮名と片仮名のペアで差が認められた。よって，平均正答数のプVフィールは次のようになる。
平仮名条件〉漢字条件諜片仮名条件

100︵ざ︶Φ括鉱G︒ヨ昌8Φに

80
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60

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｝jANJl、葦ぐs…醜髄 {トー一

藩・、

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cRAGANA@KATAKANA

20
o
o

15
Noise

20

25

Level（o／o）

図2−3汚れノイズを重畳した文字のOCRによる平均認識率
一／ll一

ノイズ率については，15％と25％，15％と20％，20％と25％のいずれのペアにおいても差が認められた。これから，読み取り成績のプロフィールは
次のようになる。

15％条件＞20％条件＞25％条件

この結果から，かすれノイズを重畳した文字のOCRによる読み取りは，
平仮名の成績が漢字を上闘ることが明らかになった。

〈考察〉

汚れノイズについて
人間の漢字認知は，汚れノイズに対してかなり頑健であることが示された。

一方，平仮名と片仮名については，汚れノイズによって急激に成績が低下する傾向がみられた。汚れノイズの場合は，平仮名や片仮名よりも漢字の方が容易に背景領域から文字領域を切り出せるという仮説が支持されたと考えて良いだろう。

100㍉噺 ?㌔唖

︵承︶①↑淫⊂￡三〇8Φに〜『幽㍉鴨鴨80

一胸㍉「⑱一一m 狽刀f一

KANJI

60
p一一一 R…一鞘

cRAGANA?

騨磨KATAKANA

40
曹一噛静

20
o

o

15
Noise

図2−4

20

25

Level（o／o）

かすれノイズを重畳した文字のOCRによる平均認識率
一l12一

OCRによる実験でも，汚れノイズの悪影響を大きく被ったのは平仮名と片仮名であった。OCRによる読み取り成績のプロフィールは，人聞によるそれと並行なパターンを示すことから，ここでも漢字の汚れノイズに対する頑健性が仮名よりも高いことが；裏付けられたと言えよう。

では，なぜ汚れノイズに埋もれた漢字の認知成績は仮名のそれを上回るのであろうか。その理由として，以下の3点が考えられる。
まず，漢字は仮名より文字／背景比が高い。本研究で用いた刺激の平均画

素数を文字種間で比較すると，漢字のそれは平仮名や片仮名の2〜3倍に達する。先の仮説に述べたように，漢字は仮名よりも黒い文字領域が広い（逆に言えば，背景領域が狭い）ので，汚れノイズの影響を受けにくいと考えられる。何故ならば，もともと［黒］の文字領域は［黒］→［黒］と変化せず，ノイズの影響が生じないからである。

次に，漢字のパターン牲の高さがある。漢字はパターンとしての全体性や凝集性が高いことが指摘されている（海保・野村，1983；山鳥，1983）油2。

たとえば，仮に漢字1字を構成する線分が平均10本だとして，それらの線分を2次元平面上にランダム配置したとすると，そこで生成されるパターンの大部分はゲシュタルト法則から逸脱したものとなる。しかも，1G本の線分の組合せの数は無限で，パターンの構成要素も無限に派生することから，
人間がそれらを完全に習得することは到底不可能である。海保・野村（1983）

は，『漢字は線分や要素をランダムに配列して作られた形態ではない。形態の全体性を保つべく線分や要素を配列する暗黙の規則が存在しており，それによって漢字は形態として高度に構造化されたものとなっている。すなわち，一定の配列規刷が漢字の視覚的複雑性を必滅し，形態としての全体性を保持せしめているのである。』と述べている。この考えを一歩進めれば，要素の配列規翔や形態の全体性がノ／ズに隠された部分を推論する際に暗黙のうちに有効に働いた結果，漢字の読み取り成績が仮名のそれを上回ったと解釈できる。つまり，漢字は形態的に冗長な構造を有するので，汚れノイズに強いのであろう。

一113一

さらに，識別性の問題も重要である。一般に漢字は仮名に比べて構成要素
数（画数あるいは画素数）が多いために，示差特徴を豊富に有すると考えられる。示差特微が多いほど，混同によるエラーが少なくなる。
なお，以上の議論はあくまでも漢字と仮名の平均的特性を巡るものであり，個別の文字にその文字種の平均的特性が常に反映されると考える訳ではないことに注意されたい。たとえば，漢字の「一」は平仮名の「あ」より颪素数は少ないし，パターン轍，識別性のいずれも高いとは言えない。たとえ漢字であっても，構成要素数が少ないと示差特徴が貧弱になり，類似した他の文字との混同が生じ易くなると考えられる。この点は手書き漢字の自動認識実
験でも実証されている（萩田，1986）ことから，文字の形態的複雑性が低下
すると文字認知に妨害的に作用する場合もあると言えよう。

かすれノイズについて
人間の場合，文字種間で読み取り成績に差が見られなかった。仮説では，
かすれノイズによって漢字の読み取り成績が仮名よりも劣ると予想したが，そのような証拠は得られなかった。その理崩として，文字領域の強積が背景領域のそれよりもかなり狭い点を指摘できる。仮名よりも画素数が2倍以上多い漢字の場合でさえ，文字領域の面積は全体の37％程度を占める程度であり，かすれが効果的に働かなかった可能性が強い。また，汚れノイズに対する場合と濁じく，漢字が有する要素の配列規鋼や形態的全体性がノイズに隠された部分を推論する際に手掛りとして暗黙のうちに有効に働いたとも考えられる。

OCRの認識成績は平仮名〉漢字＝片仮名といったプmフィールを示し，人間とは質的に異なる結果になった。仮説にしたがえば，黒い背景領域が平仮名よりも少ない漢字の方がノイズの影響を大きく被ったと説明できる。しかし，もしその仮説が圧しいのであれば，平仮名と片仮名の成績に差が生じないはずである。片仮名は平仮名よりも直線的成分が多く，漢字の構成要素の一部と類似していることが読み取り成績と何か関係があるのかもしれない。

一l14一

この点については，より綿密な検討が必要であろう。いずれにせよ，この結果は，現時点でのOCRと人闇の文字認知機構との質的差異を端的に示したものと考えられる。

補完類似度計算法について

最後に本研究に関連するOCR研究の動向にふれておく。ノイズに埋もれた文字のOCRによる認識は，萩田（1994）が提唱した手法によって画期的な発展を期待できそうな状況にある。この手法の眼目は補完類似度計算法と呼ばれる部分にあり，単に文字認識に限らず，背景にノイズやテクスチャなどを含むパターンの認識に有効である。その方法は，2値化した（すなわち，文字領域を！，背景領域を0と数値化した）パターン同士の類似度を計算する。たとえば，入カパターンXとテンプレートTの類似度h（X，T）を求める手順の概略は以下の通りである。

①入力パターンXとテンプレートTの文字領域同士の一致度a，背景領域同士の一致度bを求める。これは，XとTを比較して1が重なる要素数をa，0が重なる要素数をbとする論理積演算である。

②次に，入力パターンXの文字領域とテンプレートTの文字領域の不一致度。，Xの背景領域とTの背景領域の不一致度dを求める。これは，Xの1とTの0が重なる要素数を。，Xの0とTの1が重なる要素数をdとする論理積演算：である。

③入力パターンXとテンプレートTの類似度h（X，T）はh（X，T）瓢一
萩田（1994）の手法は，Tversky
contrast

aeb−Ced
ザてa＋d）・（b＋c）（1）（1977）の特徴対照モデル（feature

modeDを応用・発展させたものとも考えられる。特徴対照モデルによれば，人間は，2っの対象の類似度を判断する際に共通特微（common
feature）だけではなく示差引微（distinctive

feature）も暗黙に考慮する。

たとえば，入力パターンXとテンプレートTの類似度S（X，T）は一！15一S（X，T）・・

XとTの共通性一XとTの示差性（2）となる。ここで，（1）式の右辺分子第2項の。・dはXとTのズレ，または
不一致の程度に関するパラメータでもあると解釈すれば，（2）式は（1）式の一一般型と言ってさしつかえないであろう。

従来の文字自動認識研究においては，類似度を共通特徴のみに基づいて計算する方法が主流であった。萩田（1994）の方法は，入力パターンとテンプ
レートの類似度を，文字領域岡士の共通特徴や背景領域同士の共通特徴に加えて，文字領域陶士の示差特徴と背景領域同士の示差特徴を考慮に入れて計算：する点で独自性があるQ

今後，この方法は画像やイメージとして伝送されてきた漢字情報をテキス
トコードに変換する場合に必要不可欠な技術となるであろう。漢字の4バイ
ト符号体系の開発研究と並行して，補完類似度計算法に関する研究もより一層発展することが期待される。

一116一

注1
文字をイメージとして伝送する場合は，通儒回線の利用効率を向上させるために，情報を圧縮する必要が生じる。通常，文字の2次元データにフーリエ変換などの直交変換を適目して，できる限り少数の周波数成分で文字イメージを符号化する工夫がなされる。この方法は，心理学などの分野でも，記述の経済性や事象に対する見遇しの良い世界を追究することに三二されている。たとえば，片仮名について，方向線分の

鰍，要素間の特定の関係性の育無，など19個の尺度で測定し，それらの多変箪デー
タを直交変換の一禰である田子分析で解析すると，横方向成分，接合・離反，関係的
複雑性，縦方向成分，左上がり斜め成分，の5國子が抽出される（i海保，1981，1982）。

濠2
漢字のパターン牲を捉える心理学的尺度の1つに「概形特徴」がある。その分析は，漢字の形態に関する印象評定データに基づいて行われる。たとえば，海保・犬飼（1982）は，渡辺（1976）や海保（1970）を参考にしてでたらめな一規則的な（規則牲），

単純な一複雑な（複雑性）

ばらばらな一まとまった（集約性）

，

など10個

の評定尺度を用意し，大学生に教育漢掌881字の主観的印象を7段階評定させた。各尺度間の相関行列を主成分分析したところ，複雑性と規則性の2っの軸で全分敵の74％を説明できることが示された。この結果は，複雑牲と規則性によって漢字の形態をある程度記述できることを示唆している。

付

録

六二Express
1．

Reader70J仕様

ハードウエアノxoソ：コン本体

J−3100ZD

RAM

12MB以上（OS／2で5MB以上必要）

GPIBボード

GP7003＃1（システムクラフト社製
ン使用蒔必須）文字認識装置

HDD
40MB内蔵IF SCSI（×2）， GPIB（Xl）
校閲処理

文章処理オプション（ボード1枚）

スキャナ

形式

OSCOG24A

用紙サイズ

最大A4サイズ一117一

文書処理オプショ

解像度

400dpi王F

SCSI

自動給紙装置2．

臼本語MS．OS／2

OS

Ver．1．21

3．認識
対象文字

活字文字（数字、記号、アルファベット、カタカナ、平仮名、漢字）

文字種

51S第1水準3264字（金字）JIS第2水準736字（住所・氏名に使用される頻度の高いものを抜粋）文字サイズ

計4000字
最小6ポイント（2mm角）〜最大40ポイント（13mm角）

文字ピッチ

全角，全角／半角混在

対象面体

オムニフオント4．

認識可

パフォーマンス

読み取り速度

70〜100字：／秒

認識率

99．5％以上（通常品質文書）

5．定価

闘

約1，000万円

辞］

補完類似度の計算法に関して，H本電信電話株式会社NTT基礎研究所・主幹研究員・萩田紀博工学博士に貴璽なご助言をいただいた。ここに記して深く感謝申し上げる。また，国立国語研究所研究部会議（1994年9月21H）での研究発表でも有益なコメントを数多くいただいた。当日コメントをくださった方々にも感謝する。

［付記］

本研究の一部は，文部省科学研究費補助金（創成的基礎研究費）「国際社会における日本語についての総合的研究」（研究代表者：水谷修，課題番号：06NPI201）の研究班3「H本語表記・音声の実験言語学的研究」（研究班代表者：賀集補助を受けた。

一118一

寛）から

引用文献
萩田紀博

1986

萩甲紀博

1994背景に雑音を含む2値癒像認識法

手書き漢字認識に関する研究

博士論文（慶応大学）

海保博之

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信学技法，PRU

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海保博之

1970形の知覚に関する多変懸解析的アプローチの現況

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海保博之
3，

1981

片仮名文字の構造特性の数蟻的記述について

筑波大学心理躯冴究，

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海保博之

1982

片仮名文字の構造特性の計測をめぐって

筑波大学心理学研究，4，21−26．

海保博之・戸田文雄

1981文字認識研究におけるウォルシュ変換の利用をめぐって

心理学評論，24，490−SOO．

海保博之・犬飼幸男

1982教育漢字の概形特微の心理的分析

心理学研究，53312−

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海保博之・野村幸正
熊沢逸夫
34，

1983

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教育出版

1993心理，生理学データから四時される知覚情報の脳内表現

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松田隆夫

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斎藤秀紀

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渡辺

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重

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脳損傷鷺にとって漢字とは一漢字の神経学一

を科学する

有斐閣

臼本放送出版協会

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一l19一

海保博之（編）漢字