隣接文字間の変形の依存性を考慮した連続HMM手書き単語認識
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概要
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筆記体英字列における文字同士の変形の依存関係や, ブロック体英字列および数字列における筆者間変動のような, 文字列中の文字の変形の相互依存関係を記述するため, 連続隠れマルコフモデル(HMM)の各状態に文字パタンの確率密度関数を配置した, 文字パターンのbigramモデルを提案する.提案するモデルでは, 文字パタン同士の連接の起こりやすさを状態遷移確率で表すことにより, 文字列中の他の文字パタンの形状も考慮した文字認識が可能となる.数字列データに対する認識実験では, 従来手法と比較していくらかの性能改善がみられた.また, 文字列中の文字を認識する際に, その直前の文字の形状を考慮する本手法の特性を生かした筆者適応効果が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-22
著者
-
山田 敬嗣
NEC C&Cイノベーション研究所
-
山田 敬嗣
Nec C&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec C&cイノベーション研究所
-
山田 敬嗣
Necメディア情報研究所
-
山田 敬嗣
日本電気株式会社c&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec インターネットシステム研究所
-
越仲 孝文
Nec C&cメディア研究所
-
西脇 大輔
NECマルチメディア研究所
-
西脇 大輔
NEC C&Cメディア研究所
-
西脇 大輔
Nec C&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec C&cイノベーション推進本部
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