手書き数字列認識における文字列レベルでの識別器学習 : 文字とドキュメントの認識・理解)

概要

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我々はこれまで、切り出しと文字識別の統合型認識をベースに、単体文字識別と非文字の学習等の研究を進め、手書き数字列認識の精度を向上させてきた。本報告は、数字列認識で更なる精度向上を実現するため、文字列レベルでの識別器(パラメータ)の学習方法を実験的に評価検討したものである。学習処理では、文字列画像を動的に切出して文字識別を行い、パターンネットワーク上でパス探索を行うことで、パターン列候補を生成する。次にMCE (Minimum Classification Error)基準に基づき、切出したパターン列候補から文字列レベルで識別器を学習する。文字列レベルの識別器の学習効果を測定するため、幾つかの識別器に対して、NIST Special Database 19を用いて実験を行った。その結果、文字列レベルの学習により数字列の切出しミス低減を確認した。また、単体文字レベルで学習された識別器と文字列レベルで学習された識別器の適切な組合せにより数字列認識精度をさらに精度向上することができた。
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-02-13