交叉情報・ストローク類似度による分類 : 正規化画像利用

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概要

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• 分類は認識の前分類として重要な意味をもっている。すなわち、分類は候補字種を残し次の認識・分類が可能となる。また、分類では正解を含む率を低下させずに個数を減少させることが必要である。まず、画像を正規化する手法を提案する。非線形正規化は周辺分布を用いる手法を改良したものである。更に、特徴点に基づく類似度および交叉情報に基づいた類似度、ストローク情報に基づく類似度を用いる2段階分類法を提案する。ETL-9において、正解率99.55%で平均個数1.24個、正解率99.0%で平均個数1.06、および認識率97.80%などを達成できた。更に、暖味さを含んだストロークマッチングを付加した類似度も利用する。これによって、非正規化画像のみで認識率98.02%(190字種)を達成した。

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1995-12-22

著者

• 高橋 邦夫

  神奈川大学 工学部 電気工学科

• 新井 武

  神奈川大学 工学部 電気工学科

• 天沼 博

  神奈川大学 工学部 電気工学科

• 熊谷 憲二

  神奈川大学工学部電気工学科

• 金子 真輝

  神奈川大学工学部電気工学科

• 栗原 雅明

  神奈川大学工学部電気工学科

• 栗原 雅正

  神奈川大学工学部電気工学科

• 金子 真輝

  神奈川大学 工学部 電気工学科

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