オンライン手書き文字認識アルゴリズムR.A.V.認識率を向上させるストローク位置対応の考慮
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概要
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オンライン手書き文字認識アルゴリズム、R.A.V.(Reparametrized Angle Variations)は、入力文字データのストロークに対し主として角度情報に着目した距離基準とDPマッチング手法を用いて高速で良好な認識を可能にしている。特に続け文字に強力であるが、一方、角度情報を中心としているため、例えば「夕」「欠」「久」「父」などのストロークの方向が非常に似ている文字群は識別に困難が伴うことがしばしばみられた。本研究では、これまでの角度情報に加えストロークの位置の対応関係をも考慮した識別を新たに行なうことで認識率の向上を図った。認識実験では、最近東京農工大の中川研究室の主導により作成され、我々もこれに参画したオンライン文字パターンデータベースkuchibue_d-96-02を用いて、ひらがな46文字に対し平均認識率94.25%、教育漢字881文字に対し平均87.80%を得、認識率が改善されたので報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
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