個人筆記特性に基づくオフライン手書き文字認識に関する研究(福祉・医療のためのパターン認識・メディア理解)
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概要
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オフライン手書き文字認識システムにおいて,癖のある文字を正しく認識するのは困難な問題となっている.過去に手書き数字に関しては,同じ数字を複数にクラスタリングすることで認識率を改善する方法が提案されている.そこで本研究では,この方法を手書き文字全般に拡張するとともに,数個の文字から個人筆記特徴を抽出することによって他の文字を高い精度で認識する方式を提案した.その結果,個人筆記特性を用いない場合に比べて全体の認識率改善量は約0.5%だったが,特に個性的な文字の認識率を改善できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-05-20
著者
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