構造的な特性を利用した手書きハングル文字認識のための手法
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概要
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本論文では構造的な特性を利用した手書きハングル文字の認識手法について述べる.この手法は, ウェーブレット変換とニューラルネットワークの組合せでストロークを認識し, ハングル認識ネットワークを用いて文字を認識することを特徴としている.最初に, 入力されたストロークごとにX, Y軸方向での移動量を信号波形に変換し, ウェーブレット変換によりストロークの全体的特徴と局所的特徴をとる.得られたストロークの特徴量を認識ネットワークに接続されているニューラルネットワークに入力し, そこでの認識結果を状態遷移図に入力して字素を確定し, その結果を利用してハングル文字の構造的な特性を利用して文字認識を行う.最後に, 本認識手法の有効性を確認するために, 認識実験を行い, 5860ストロークと420文字に対してそれぞれ97.2%と94.0%の認識率を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-04-25
著者
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