[发明专利]图形识别方法及图形识别装置

说明书

相关申请的交叉引用

本发明基于申请日为2009年9月16日的在先日本专利申请第2009-214811号，并要求其优先权，其全部内容通过引用包含于此。

技术领域

本发明涉及图形识别方法、字符(character)识别方法、图形识别程序、字符识别程序、图形识别装置以及字符识别装置。

背景技术

以往，针对图形识别方法提出了各种方案。例如，作为识别由多个类目(Category)组成的图形的技术，有希望使用各类目的识别结果为正确结果的概率来提高识别精度的图形识别方法。作为这种图形识别方法的一例，在IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol.11，no.1，pp.68-83，Jan.1989(非专利文献1)中，公开了这样的方案，即把用先验概率(prior probability)除后验概率(posterior probability)的值作为评价值，把评价值为最大的候补作为下一个检索对象。而且，把后验概率写为P(c|x)。定义后验概率P(c|x)表示以通过识别处理而得到的输出x为条件，候补c为正确结果的概率。此外，设先验概率写为P(c)。定义先验概率P(c)表示在未进行识别处理的阶段，候补c为正确结果的概率。

以往，作为要把各类目的相似度变换为后验概率的尝试，有在日本特登2739950号公报上的方法。在日本特登2739950号公报上公开的方法是，当赋予了某个类目Cj的相似度sj的情况下，求作为类目Cj的后验概率P(Cj|sj)。但是，在日本特登2739950号公报上公开的方法，如上所述，由于只考虑一个类目的相似度sj，因而很难提高精度。

发明内容

本发明的一个方式的目的在于提供一种能够高效率地进行高精度的图形识别的图形识别方法、字符识别方法、图形识别程序、字符识别程序、图形识别装置以及字符识别装置。

一种识别输入图形是多个类目中的哪个类目的图形识别方法，对各类目计算和输入图形的相似度(33)，根据表示每个类目的相似度和第1评价值的关系的第1表(42)，把上述计算出的针对各类目的输入图形的相似度变换为第1评价值(34)，用上述计算出的针对各类目的第1评价值和存储在表示各类目的先验概率的第2表(45)中的每个类目的先验概率来计算第2评价值(35)，选择上述计算出的第2评价值为最大的类目(36)。

附图说明

图1是表示实施例中的纸片类处理装置的分类机的概略构成的图。

图2是表示字符识别部的构成例子的图。

图3是表示相似度存储部的构成例子的图。

图4是表示划分类目的第1评价值表的构成例子的图。

图5是表示正确结果分布表的构成例子的图。

图6是表示非正确结果分布表的构成例子的图。

具体实施方式

以下，参照附图详细说明本实施例。

首先，概略说明作为本实施例的图形识别处理。

作为本实施例的图形识别处理是用于判别输入图形是多个类目中的哪个类目的处理。成为识别对象的图形只要是可以计算出与登记在识别用的辞典中的辞典图形(类目)的相似度(或者，称之为可靠度、距离、评价值等的表示类目的可能性(probability)的值)的图形即可。例如，作为设置为识别对象的图形，假设是在字符识别处理中的字符图形，或者，基于脸部图像等生物信息的生物认证处理中的生物信息的特征图形等。

例如，在识别记载于纸片类上的字符信息的OCR处理中，利用从输入图像中检测的字符图形与登记在辞典数据库19中的各字符图形(辞典数据)的相似度来识别字符。在这种字符识别处理等的图形识别处理中，根据相似度来判别输入图形是多个类目(辞典数据)中的哪个类目。

在本实施例中说明的图形识别方法是适用于判定输入图形是多个类目中的哪个类目的识别处理的方法。此外，在本实施例中说明的图形识别方法中，存储针对各类目的输入图形的相似度以及针对输入图形的可能的类目，通过计算以各类目的相似度为条件的后验概率(以后详细说明)，高效率并且高速地得到高精度的图形识别结果。

以下，作为图形识别处理的应用例子说明具有字符识别部的纸片类处理装置，上述字符识别部识别记载在纸片类上的地址信息等的字符。

图1是表示作为本实施例的纸片类处理装置的分类机1的概略构成的图。