手書き漢字認識における大分類のための特徴抽出
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概要
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漢字認識では処理速度及び識別率の向上を計る上で大域的特徴による大分類機能を導入することが不可欠である. 本論文では手書き漢字を対象として, 大域的特徴の一抽出法を示し, それによる分類実験の結果を示す. また, 大域的特徴を安定に抽出するために, 前処理として2値化及び大きさの規格化について言及する. 漢字パターンでは, 分類のための情報が文字周辺部に多いこと, 及び文字線の方向を4種類に量子化可能であることを基に, 観測点を文字枠上の左右上下4点及び重心を原点として文字を4象限に分割した各領域の中心に置き, 大域的特徴として各観測点から見た文字線の方向別分布量を取り上げ, これを20次元ベクトルとして表現する. この20次元大域的特徴空間において, 距離, 類似度及びK-NN法により分類を行った結果, 誤り率0.09で候補カテゴリーを全体(教育漢字881字)の2%まで減少することができ, 全カテゴリー数の約20%を候補とした場合には, ほぼ誤りなくその中に正しいカテゴリーが含まれることが示された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1979-03-15
著者
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