【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き文字，印刷文字等を自動認識する文字認識方式に関し、特に主成分分析法を用いた文字認識方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】主成分分析法（ＫＬ展開）を用いた文字認識方式は、文字パターンの変形の相関性を利用し、少数の主成分軸（直交軸）を用いて文字パターンの分布を近似し、比較的少ない演算回数で種々の文字パターンの認識が可能であることから、手書き文字等の自動認識に利用されている。 なお、このような技術を示した文献としては、例えば「池田，田中，元岡；手書き文字認識における投影距離法，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．２
４，Ｎｏ． １，Ｊａｎ． １９８３」がある。

【０００３】以下、主成分分析法を用いた従来の文字認識方式について説明する。

【０００４】文字パターンのクラスをｃ _i ，クラスｃ _i
に属する文字パターンの特徴ベクトルをｆ _i ＝（ｆ _i1,
… _, ｆ _ij, … _, ｆ _im ）としたとき、クラスｃ _iの特徴の平均ベクトルｆ _iは下記の（１）式により求められる。 ｆ _i ＝ ^ci Ｅｆ _i …（１） ここで、 ^ci Ｅｆ _iはクラスｃ _iに属する文字パターンの特徴ベクトルｆ _iの平均値をとることを示している。

【０００５】次に共分散行列Σ _iは、 Σ _i ＝ ^ci Ｅ（ｆ _i − ｆ _i ）（ｆ _i − ｆ _i ） ^t …（２） により求まる（ｔ；転置行列）。

【０００６】クラスｃ _iに属する文字パターンの特徴ベクトルｆ _iの集合を正規直交底 Ｕ _i ^' ＝〔Ｎ ₁ ^(i)' ，…，Ｎ _N ^(i)' 〕 …（３） で近似することを考えたとき、２乗誤差規準で最も近似する正規直交底は下記の（４）式の固有値問題を解くことにより求められる。 Σ _i Ｕ _i ^' ＝Ｕ _i ^' Λ …（４） Λ＝diag（λ ₁ ^' , …，λ _N ^' ） …（５） なお、（４）式においてＵ _i 'は固有ベクトル，Λは固有値行列（対角行列）である。

【０００７】固有値λ _k ' に対応する固有ベクトルをＮ
^(i), _kとし、λ ₁ ≧λ ₂ ≧…≧λ _Nとなるよう固有ベクトルＵ _i ^'を並べ換えたものを、 Ｕ _i ＝〔Ｎ ₁ ⁽ⁱ⁾ ，Ｎ ₂ ⁽ⁱ⁾ ，…，Ｎ _N ⁽ⁱ⁾ 〕 …（６） とする。 これがＫＬ変換行列となる。

【０００８】図４に主成分分析法の概念図を示す。 クラスｃ _iの学習パターンの特徴ベクトル｛ｆ ⁽¹⁾ ，
ｆ ⁽²⁾ ，ｆ ⁽³⁾ ，…｝の平均ベクトルをｆ _i ，最大固有値をとる固有ベクトルをＮ ₁ ，２番目に大きい固有値をとる固有ベクトルをＮ ₂としたとき、 ｆ _i ，Ｎ ₁ ，Ｎ ₂
によって生成される超平面Ｈ _iは学習パターンの特徴ベクトルの分布を２乗誤差の規準で最も近似する超平面である。

【０００９】未知パターン即ち認識対象文字パターンの特徴ベクトルｆが生成されたとき、特徴ベクトルｆと超平面Ｈ _iとの投影距離は、ｆから超平面Ｈ _iへの垂線の長さとなり、下記の（７）式により求められる。 Ｄ _i ² (f)＝（ｆ− ｆ _i ） ^t （ｆ− ｆ _i ） −Σ｛Ｎ _k ^(i)t・（ｆ− ｆ _i ）｝｛（ｆ− ｆ _i ） ^t・Ｎ _k ⁽ⁱ⁾ ｝ …（７） ここで、Σはｋ＝１から２までを扱う。

【００１０】投影距離法では、未知パターンの特徴ベクトルｆと各クラスの超平面との投影距離Ｄ _i (f) を求め、 Ｄ _i '(f)＝ ^ck Ｍｉｎ Ｄ _k (f) …（８） なるクラスｃ _i ^'即ち投影距離最小のクラスが未知パターンの属するクラスに決定される。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の主成分分析法を用いた文字認識方式では、各クラス毎に独立に文字認識辞書情報（特徴の平均ベクトルｆ _i ，固有ベクトルＮ ₁ ⁽ⁱ⁾ ，Ｎ ₂ ⁽ⁱ⁾ ，…）を求めるため、類似するクラスの情報はない。 このため、以下のような問題点がある。

【００１２】図５に、２つのクラスｃ _i ，ｃ _jのパターンが近接して分布している超平面の様子を示す。 ここで、斜線を施した領域が２つのクラスのパターンが重なっている領域（近接領域）である。 従って、この近接領域に含まれる未知パターンの特徴ベクトルとしてｆが入力されたとき、クラスｃ _iの超平面Ｈ _iに対する投影距離Ｄ _i (f) ，クラスｃ _jの超平面Ｈ _jに対する投影距離Ｄ _j (f) は等しくなり、読取不能あるいは誤認識が発生する。

【００１３】即ち、主成分分析法を用いた従来の文字認識方式は、類似クラスに対する配慮が為されていないため、類似する文字が入力された場合、読取不能や誤認識が発生し易いという問題点がある。

【００１４】そこで本発明の目的は、類似した字型の文字に対して読取不能や誤認識が発生する確率を低く抑えることにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の原理を分り易く説明するために、認識対象文字として数字の１，２，
７，８を取り上げる。 一般に手書きにおいては、これらの数字のうち数字１は数字７，数字２と類似した字型になりがちである。 このことは、主成分分析法による文字認識方式では、クラス“１”の超平面とクラス“７”の超平面とが近接領域を持ち、クラス“１”の超平面とクラス“２”の超平面とが近接領域を持つことを意味する。

【００１６】従って、この近接領域に含まれる字型の数字１を単独で処理する場合には、それが数字の１なのか、数字の７或いは２なのかは判定できない。

【００１７】ところで、手書き文字は書き手の癖で種々の字型になるが、同一の文字については通常統一されており、類似する字型を比べても尚どちらの文字であるか判別できないような字は一般に書かない。 例えば、図２
の２番目に記載された字型だけを見ると、数字の１と認識できる他に数字の２とも認識できる。 しかし、４番目に記載された字型は明確に数字の２と認識できるから、
この結果を踏まえれば２番目の字型は数字の２ではなく数字の１と判断できることになる。 このように、前後の文字の判定結果を活用すれば、単独では認識不能となる文字でも正確に認識できることになる。

【００１８】本発明はこのような点に着目して為されたものであり、主成分分析法を用いた文字認識方式において、認識対象文字から抽出した文字特徴からの投影距離が複数のクラスの超平面で等しくなった場合、当該競合する複数のクラスのうち、これまでの認識処理で競合せずに明らかにクラスの判定が行われたクラスを除外してクラスの判定を行うようにしている。

【００１９】そして、好ましい実施例においては、認識対象文字から抽出した特徴の各クラスの超平面への投影距離に基づき認識対象文字のクラスを判定する主成分分析法を用いた文字認識方式において、現認識対象文字の現候補の投影距離にかかる超平面の主成分軸に対する文字特徴の射影値を求め、この射影値が当該超平面の近接領域にないか、或いはあってもその近接領域の相手方の超平面に対応する判定済フラグがセットされているときは当該超平面にかかるクラスを判定結果とすると共に当該超平面に対応する判定済フラグをセットし、前記射影値が当該超平面の近接領域にあり且つ該近接領域の相手方の超平面に対応する判定済フラグがリセットされているときは、当該超平面に対応する判定済フラグがリセットされている場合はリジェクト処理を行って次の認識対象文字を処理し、前記判定済フラグがセットされている場合は次に距離の短い投影距離を現候補として現認識対象文字に対し上記処理を繰り返すようにしている。

【００２０】更に、読み取りフィールド内の全文字について一通り処理した後、前記リジェクト処理された認識対象文字について再度前記の認識処理を行うようにしている。

【００２１】

【作用】例えば図２に示したような字型の数字２と数字１とをこの順で認識処理することを考えると、先ず、数字２の字型の特徴の各クラスの超平面への投影距離を求める。 この場合クラス“２”に対する投影距離が最小となるのでそれが第１候補となる。 そこで、このクラス“２”の超平面の主成分軸に対する文字特徴の射影値を求め、それが当該超平面の近接領域にあるか否かを判定すると、数字２のこの字型は明確に２と判定できる字型なので近接領域にないことが判り、クラス“２”の超平面に対応する処理済フラグをセットし、当該文字のクラスを２と判定する。

【００２２】次に数字１の字型の特徴の各クラスの超平面への投影距離を求める。 この場合、数字１のこの字型は数字２の字型に類似しているので、クラス“１”の超平面に対する投影距離とクラス“２”の超平面に対する投影距離とは等しくなり、共に最小値となる。 そこで、
例えばクラス“１”への投影距離を第１候補として処理を進め、クラス“１”の超平面の主成分軸に対する文字特徴の射影値を求め、それが当該超平面の近接領域にあるか否かを判定すると、近接領域にあることが判るが、
この近接領域の相手クラス“２”の超平面の処理済フラグが直前の数字２の判定によりセットされているので、
当該字型のクラスは１と判定し、クラス“１”の超平面に対応する処理済フラグをセットする。

【００２３】なお、数字１の字型に関し上記とは逆に、
クラス“２”への投影距離を第１候補として処理を進めても結果は同じである。 即ち、クラス“２”の超平面の主成分軸に対する文字特徴の射影値を求め、それが当該超平面の近接領域にあるか否かを判定すると、近接領域にあり且つこの近接領域の相手クラス“１”の超平面の処理済フラグがリセットされていることが判る。 そこで、クラス“２”の超平面に対応する処理済フラグを調べると、セットされているので、第２候補に処理を移す。 第２候補はクラス“１”の超平面に対する投影距離であり、クラス“１”の超平面に対する文字特徴の射影値を求め、それが当該超平面の近接領域にあるか否かを判定すると、近接領域にあることが判るが、この近接領域の相手クラス“２”の超平面の処理済フラグがセットされているので、当該字型のクラスは１と判定し、クラス“１”の超平面に対応する処理済フラグをセットする。

【００２４】このように、それまでの認識結果を利用して以後の文字の認識を進めるので、読み取りフィールド内の全文字について一通り処理した後、残っている認識不能文字について再度認識処理を行うことで認識不能等の発生をより一層抑えることができる。

【００２５】

【実施例】次に本発明の一実施例について、その処理の流れを示す図１，読み取りフィールドの一例を示す図２，本実施例の文字認識方式の動作説明図である図３を参照して、説明する。

【００２６】図２に例示した読み取りフィールドには４
つの文字が記載されている。 これは例えば、予め印刷された読み取りフィールド内に或る者が手書きで数字の“８”，“１”，“７”，“２”を記載したものである。 ここで、１番目の“８”と４番目の“２”は容易に“８”，“２”と読めるが、２番目の“１”は“１”以外に“２”とも“７”とも読め、３番目の“７”は“７”以外に“１”にも読めるような字型をしている。

【００２７】さて、図２に示した読み取りフィールドに記載された文字を認識する場合、図１の処理１において、先ず第１番目の文字“８”の部分を１文字切り出す。

【００２８】次に処理２において、この切り出された文字パターンの特徴ベクトルｆ _aを抽出する。

【００２９】そして次の処理３において、特徴ベクトルｆ _aと、学習パターンによって予め生成記憶されている各クラスの超平面との距離（投影距離）を前記（７）式に基づき計算する。

【００３０】このとき、第１文字“８”の特徴ベクトルｆ _aとクラス“８”の超平面Ｈ ₈との距離Ｄ ₈ ( f _a )が最小となり、次式（９）で与えられる。 Ｄ ₈ ² ( f _a ) ＝（ｆ _a − ｆ ₈ ） ^t （ｆ _a − ｆ ₈ ） −Σ｛Ｎ ₁ ^(8)t・（ｆ _a − ｆ ₈ ）｝｛（ｆ _a − ｆ ₈ ） ^t・Ｎ ₂ ⁽⁸⁾ ｝ …（９） ここでΣはｋ＝１から２までを扱う。

【００３１】次に処理４においてＫ＝１とし、処理５以下を実行する。

【００３２】処理５では、Ｋ＝１なので、第１候補距離Ｄ ₁を予め定められた距離の最大値の閾値Ｄ _maxと比較し、Ｄ ₁ ≧Ｄ _maxのときリジェクト処理を行い、次の文字“１”に処理を移す。 今の場合は、Ｄ ₁ ＝Ｄ ₈ ( f _a )
であり、一般的にはＤ ₁ ＜Ｄ _maxとなるので、処理６を実行する。

【００３３】処理６では、主成分軸Ｎ ₁ ⁽⁸⁾に対する射影値，主成分軸Ｎ ₂ ⁽⁸⁾に対する射影値を求め、次の処理７で、この求めた射影値が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定する。 この判定は、文字認識辞書に各クラスの学習パターンにより予め求められた各クラス毎の近接領域情報を格納してあるので、それらの近接領域情報に基づき上記射影値がそれに含まれるか否かを判定することにより行う。 なお、この処理７では、射影値が現在注目しているクラスの超平面の近接領域になければ勿論ＮＯと判定されるが、その近接領域にあっても当該近接領域の相手クラスの判定済みフラグがセットされている場合にもＮＯと判定される。

【００３４】図３では、近接領域には斜線を施しており、クラス“８”の超平面Ｈ ₈には斜線部分すなわち近接領域がないので処理７の判定結果はＮＯとなり、次の処理８で文字認識辞書の該当部分（例えばクラス“８”
の特徴の平均ベクトルｆ ₈即ち超平面Ｈ ₈ ）に対応する判定済フラグをセットし、クラスを“８”と判定して、
次の文字に処理を移す。

【００３５】図２を参照すると、次の文字は“１”であり、その文字パターンが処理１により切り出され、次の処理２により特徴ベクトルｆ _bが抽出され、次の処理３
により特徴ベクトルｆ _bと各クラスの超平面との距離が求められる。

【００３６】このとき、特徴ベクトルｆ _bとクラス“２”の超平面Ｈ ₂との距離Ｄ ₂ ( f _b ) 、クラス“１”の超平面Ｈ ₁との距離Ｄ ₂ ( f _b ) は各々次式（１０），（１１）で与えられ、その値は等しくなる（図３参照）。

【００３７】 Ｄ ₂ ² ( f _b ) ＝（ｆ _b − ｆ ₂ ） ^t （ｆ _b − ｆ ₂ ） −Σ｛Ｎ ₁ ^(2)t・（ｆ _b − ｆ ₂ ）｝｛（ｆ _b − ｆ ₂ ） ^t・Ｎ ₂ ⁽²⁾ ｝ …（１０） Ｄ ₁ ² ( f _b ) ＝（ｆ _b − ｆ ₁ ） ^t （ｆ _b − ｆ ₁ ） −Σ｛Ｎ ₁ ^(1)t・（ｆ _b − ｆ ₁ ）｝｛（ｆ _b − ｆ ₁ ） ^t・Ｎ ₂ ⁽¹⁾ ｝ …（１１） ここでΣはｋ＝１から２までを扱う

【００３８】次に処理４においてＫ＝１とし、処理５以下を実行する。

【００３９】処理５では、Ｋ＝１なので、第１候補距離Ｄ ₁を予め定められた距離の最大値の閾値Ｄ _maxと比較し、Ｄ ₁ ≧Ｄ _maxのときリジェクト処理を行い、次の文字“７”に処理を移す。 今の場合は、Ｄ ₂ ( f _b ) ＝Ｄ
₁ ( f _b ) であり、仮にＤ ₁ ＝Ｄ ₂ ( f _b ) ，Ｄ ₂ ＝Ｄ ₁ ( f
_b ) とし、Ｄ ₁ ＜Ｄ _maxとすると、処理６を実行する。

【００４０】処理６では、Ｋ＝１なので、主成分軸Ｎ ₁
⁽²⁾ ，Ｎ ₂ ⁽²⁾に対する射影値（λ ₁ ，λ ₂ ）を以下のように求める。 λ ₁ ＝Ｎ ₁ ^(2)t・（ｆ _b − ｆ ₂ ） …（１２） λ ₂ ＝Ｎ ₂ ^(2)t・（ｆ _b − ｆ ₂ ） …（１３）

【００４１】そして、この求めた射影値（λ ₁ ，λ ₂ ）
が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定する。 図３に示すように射影値（λ ₁ ，λ ₂ ）は現在注目しているクラス“２”の超平面Ｈ ₂の近接領域（相手はクラス“１”）にあり且つ相手クラス“１”の超平面Ｈ ₁に対応する判定済フラグは未だセットされていないので、処理７の判定結果はＹＥＳとなり、処理９を行う。

【００４２】処理９では、現在注目しているクラス“２”の超平面Ｈ ₂に対応する判定済フラグをチェックし、セットされていれば処理１０へ、リセットされていればリジェクト処理を行って次の文字を処理する。 今の場合、クラス“２”の判定済フラグは未だセットされていないので、リジェクト処理が行われることになる。

【００４３】図２を参照すると、次の文字は“７”であり、その文字パターンが処理１により切り出され、次の処理２により特徴ベクトルｆ _cが抽出され、次の処理３
により特徴ベクトルｆ _cと各クラスの超平面との距離が求められる。

【００４４】このとき、特徴ベクトルｆ _cとクラス“１”の超平面Ｈ ₁との距離Ｄ ₁ ( f _c ) 、クラス“７”の超平面Ｈ ₇との距離Ｄ ₇ ( f _c ) は等しくなる（図３参照）。 従って、仮にＤ ₁ ＝Ｄ ₁ ( f _c ) ，Ｄ ₂ ＝
Ｄ ₇ ( f _c ) とし、Ｄ ₁ ＜Ｄ _maxとして処理６，７を実行すると、主成分軸Ｎ ₁ ⁽¹⁾ ，Ｎ ₂ ⁽¹⁾に対する射影値は現在注目しているクラス“１”の超平面Ｈ ₁の近接領域（相手はクラス“７”）にあり且つ相手クラス“７”の超平面Ｈ ₇に対応する判定済フラグは未だセットされていないので、処理７の判定結果はＹＥＳとなる。 また、
現在注目しているクラス“１”の超平面Ｈ ₁に対応する判定済フラグは未だセットされていないので、処理９の判定結果によりリジェクト処理が行われ、次の文字に処理が移る。

【００４５】図２を参照すると、次の文字は“２”であり、その文字パターンが処理１により切り出され、次の処理２により特徴ベクトルｆ _dが抽出され、次の処理３
により特徴ベクトルｆ _dと各クラスの超平面との距離が求められる。 そして、Ｄ ₁ ＝Ｄ ₂ ( f _d ) ，Ｄ ₁ ＜Ｄ _max
とすると、処理６において主成分軸Ｎ ₁ ⁽²⁾ ，Ｎ ₂ ⁽²⁾
に対する射影値が計算され、処理７においてこの射影値が複数のクラスの近接領域にあるか否かが判定される。
図３に示すように、この射影値は複数のクラスの近接領域にないため、処理７の判定結果はＮＯとなり、処理８
において文字認識辞書のクラス“２”の特徴の平均ベクトルｆ ₂ （即ち超平面Ｈ ₂ ）に対応する判定済フラグをセットし、第４番目の文字のクラスが“２”と判定される。

【００４６】以上で図２に示した読み取りフィールドの全文字について一通り処理を終えたことになり、第１文字と第４文字についてそれぞれ“８”，“２”という判定結果を得たが、第２および第３文字についてはリジェクト処理が行われたことになる。

【００４７】本実施例は、ここで処理を終えるのではなく、上記リジェクトされた文字について再度図１に示す処理を行う。

【００４８】先ず、リジェクトされた第２番目の文字“１”について、前回と同様に処理を進め、Ｋ＝１で処理７において主成分軸Ｎ ₁ ⁽²⁾ ，Ｎ ₂ ⁽²⁾に対する射影値（λ ₁ ，λ ₂ ）が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定すると、図３に示すように射影値（λ ₁ ，
λ ₂ ）は現在注目しているクラス“２”の超平面Ｈ ₂の近接領域（相手はクラス“１”）にあり且つ相手クラス“１”の判定済フラグは未だセットされていないので、
処理７の判定結果はやはりＹＥＳとなり、処理９を行う。 しかし、処理９において現在注目しているクラス“２”の超平面Ｈ ₂に対応する判定済フラグをチェックすると、今回の場合はセットされているので、処理１０
に進んでＫ＋１として処理５に戻ることになる。

【００４９】そして、Ｄ ₂ ＝Ｄ ₁ ( f _b ) とし、Ｄ ₂ ＜Ｄ
_maxとすると、次のＫ＝２の処理６では、主成分軸Ｎ ₁
⁽¹⁾ ，Ｎ ₂ ⁽¹⁾に対する射影値（ν ₁ ，ν ₂ ）を以下のように求める。 ν ₁ ＝Ｎ ₁ ^(1)t・（ｆ _b − ｆ ₁ ） …（１４） ν ₂ ＝Ｎ ₂ ^(1)t・（ｆ _b − ｆ ₁ ） …（１５）

【００５０】そして、この求めた射影値（ν ₁ ，ν ₂ ）
が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定すると、
現在注目しているクラス“１”の超平面Ｈ ₁の近接領域（相手はクラス“２”）にあるが、相手クラス“２”の超平面Ｈ ₂に対応する判定済フラグはリセットされているため、処理７の判定結果はＮＯとなり、処理８に進む。 これにより、文字認識辞書のクラス“１”の特徴の平均ベクトルｆ ₁ （即ち超平面Ｈ ₁ ）に対応する判定済フラグがセットされ、第２文字はクラス“１”と判定される。

【００５１】次に、リジェクトされた第３番目の文字“７”について図１の処理を行う。 この場合も前回と同様に処理を進め、Ｋ＝１の処理７において主成分軸Ｎ ₁
⁽¹⁾ ，Ｎ ₂ ⁽¹⁾に対する射影値が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定すると、図３に示すように射影値は現在注目しているクラス“１”の超平面Ｈ ₁の近接領域（相手はクラス“７”）にあり且つ相手クラス“７”
の超平面Ｈ ₇に対応する判定済フラグは未だセットされていないので、処理７の判定結果はやはりＹＥＳとなり、処理９を行う。 しかし、処理９において現在注目しているクラス“１”の超平面Ｈ ₁に対応する判定済フラグをチェックすると、今回の場合はセットされているので、処理１０に進んでＫ＋１として処理５に戻ることになる。

【００５２】そして、Ｄ ₂ ＝Ｄ ₇ ( f _c ) とし、Ｄ ₂ ＜Ｄ
_maxとすると、次のＫ＝２の処理７で主成分軸Ｎ ₁ ⁽⁷⁾ ，Ｎ ₂ ⁽⁷⁾に対する射影値が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定すると、現在注目しているクラス“７”の超平面Ｈ ₇の近接領域（相手はクラス“１”）にあるが、相手クラス“１”の超平面Ｈ ₁に対応する判定済フラグはリセットされているため、処理７
の判定結果はＮＯとなり、処理８に進む。 これにより、
クラス“７”の特徴の平均ベクトルｆ ₇ （即ち超平面Ｈ
₇ ）に対応する判定済フラグがセットされ、第３文字はクラス“７”と判定される。

【００５３】この結果、図２に示した読み取りフィールドの認識結果は、本実施例の場合、“８”，“１”，
“７”，“２”となる。 これに対し従来の方式では、第２文字と第３文字とは読取不能か或いは間違ったクラスに判定される。

【００５４】

【発明の効果】以上説明した本発明の文字認識方式によれば、以下のような効果を得ることができる。

【００５５】前に書かれていた明らかに認識できた文字の判定結果を後続の認識対象文字の認識処理に反映させたことにより、従来読取不能であった文字が読取可能となる。

【００５６】前に書かれていた明らかに認識できた文字の判定結果を後続の認識対象文字の認識処理に反映させ、更にその判定結果を後続の認識対象文字の認識処理に反映させたことにより、読取不能等の発生をより一層抑えることができる。

【００５７】読み取りフィールド内の全文字について一通り処理した後、リジェクト処理された認識対象文字について再度認識処理を行うことにより、読み取りフィールド内に存在した判定可能文字の判定結果を全て活用することができ、より一層認識性能が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文字認識方式の一実施例の処理の流れを示すフローチャートである。

【図２】読み取りフィールドの一例を示す図である。

【図３】本発明の文字認識方式の一実施例の動作説明図である。

【図４】主成分分析法の概念図である。

【図５】従来の文字認識方式の問題点の説明図である。

【符号の説明】

１…未知パターン入力を行う処理 ２…特徴抽出を行う処理 ３…投影距離を計算する処理 ４…Ｋを１に初期設定する処理 ５…第Ｋ候補距離を閾値と比較する処理 ６…主成分軸に対する射影値を計算する処理 ７…射影値が複数のクラスの近接領域にあるか否かを判定する処理 ８…判定済フラグをセットする処理 ９…判定済フラグをチェックする処理 １０…Ｋを＋１する処理 Ｈ ₁ …クラス“１”の超平面 Ｈ ₂ …クラス“２”の超平面 Ｈ ₇ …クラス“７”の超平面 Ｈ ₈ …クラス“８”の超平面