パターンマッチング法のための非線形正規化手法の検討
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概要
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手書き漢字認識の精度を改善するには、手書き変動を吸収する必要がある。手書き変動は、筆記者の癖や、筆記用具の状態などによってさまざまに変化する。本報告では、手書き変動を吸収する一手段としての文字の正規化について検討する。文字の投影ヒストグラム中の値の高い部分を拡大し、投影方向に平行なストローク部分を拡大することで、手書き変動を吸収する非線形正規化法を提案する。本手法を評価するための認識アルゴリズムとして、細線化やエッジ抽出を必要としない、綿密度スペクトル法を用いた。認識においては、30字種から構成される類似文字群を用いて詳細分類実験を行い、未知データに対し96.4%の平均詳細分類率を得た。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-10-15
著者
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