特徴ベクトル再配置法を用いたオンライン手書き文字認識
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概要
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ベン入力手書き文字を認識する機能を持つ電子手帳が,近年広く用いられるようになってきた.ユーザー層の拡大に伴って,さまざまに変形した文字に対する認識率を高めることが,ますます重要な課題になる.例えば、若原らは、筆順や画数が辞書中の参照文字と異る場合でも正しく認識するために,ストロークの対応付けアルゴリズムを提案した.一方,筆者は,画数変動に対処するために,ストロークを分割して得られた領域から特徴ペクトルを求めた.そして,筆順変動にも対処するために,時間順に並ぶ特徴ベクトルを筆記面の適当な方向(例えば上から下の方向)に従って再配置した.この特徴ベクトル列と隠れマルコフモデル(Hidden Markov model, HMM)を用いて認識を行う方式(特徴ベクトル再配置法)を提案し,漢字80字種に対する認識実験を行なった.本稿では字種を2384種類に増やし,特徴ベクトルを再配置する場合としない場合とを比較する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
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