概要

　今日のように、人間と機械とが共存する社会になるにつれて、人間と機械との間の情報交換を行うもの、つまりマンマシンインターフェイスの必要性が生じてきた。

　そこで、マンマシーンインターフェイスの一つである文字認識の技術について、パターンマッチングによる文字認識とニューラルネットワークによる文字認識を比較し、それらの実用性を検討してみた。

　その結果、パターンマッチングによる方法では認識速度の問題があり、ニューラルネットワークによる方法では認識率の問題があることが分かった。

　そこで、この二つの方法を組み合わせた方法を新しい認識法として文字を認識させたところ、認識率、認識速度共に前の二つの方法よりも良い結果が得られた。

　さらにこの二つの方法の情報処理法を考えてみると、パターンマッチングの処理法は情報をミクロ的に見て処理を行い、ニューラルネットワークの処理法は情報をマクロ的に見て処理を行っていることが分かった。