複数特徴量を用いた低品質定型文字の一認識手法
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概要
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本論文では, 低品質文字を精度良く認識するため, 文字特徴量として, 手書き文字認識で実績のある加重方向指数ヒストグラム, 外郭方向寄与度, 拡張セル特徴を導入し, 複数特徴量による文字認識手法の効率的な複合化により高精度認識手法の開発を行った. その結果, シンガポールにおける車両番号のデータに対して, 上記特徴量及びその反転特徴量を用いた認識結果に対して多数決判定を用いる方法が最も正解率が高く, 単独文字について従来97%の文字認識精度が99%に向上したことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
熊野 信太郎
三菱重工業(株)高砂研究所
-
英保 茂
大阪府立成人病センター研究所 核医学診療科
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
英保 茂
京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻
-
熊野 信太郎
三菱重工業株式会社高砂研究所
-
宮本 一正
三菱重工業株式会社高砂研究所
-
玉川 光明
三菱重工業株式会社高砂研究所
-
杉本 喜一
三菱重工業株式会社技術本部エレクトロニクス技術部
-
永保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
熊野 信太郎
三菱重工業 高砂研
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