サブストロークHMMを用いたオンライン手書き文字認識(画像認識, コンピュータビジョン)
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概要
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オンライン手書き文字認識のアプローチとして, サブストローク(方向線分)を単位としたHMM(Hidden Markov Model)を用いる手法を提案する. HMMが主流となっている連続音声認識が音素モデルを単位とした語彙と文法で探索されるのと同様に, 文字もサブストロークを単位とする語彙的・文法的な組合せであるとみなせる. 基本構成は, 文字の速度ベクトル特徴量と, ペン先の動きを25種類の方向線分でモデル化したサブストロークHMMと, サブストロークを最小単位とする文字構造の階層的な辞書と, ゆう度(事後確率)最大経路を探索するデコーダからなる. 文字を単位とした従来の文字HMMと比較して, 少数の文字の学習で辞書に登録されている全文字の認識が可能, 高速な探索が可能, 辞書やモデルのための記憶容量が小さくてもよい, などの利点が挙げられる. 筆順の正しい手書き文字認識実験では, 新旧教育漢字1, 016字の認識タスクに対して, 文字HMMと同等の96%以上の認識率を達成し, 学習に用いる手書き文字サンプル数を200文字まで削減しても95.3%の認識率が得られることを実証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-01
著者
-
嵯峨山 茂樹
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
中井 満
北陸先端科学技術大学院大学
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学
-
嵯峨山 茂樹
東京大学
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