方向特徴の相関を用いた手書き漢字認識の一検討
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概要
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手書き漢字認識では, 文字線の局所的な方向に基づいた特徴の有効性が報告されている. しかしこれらの特徴は, 絶対的な傾き角度に基づいているため, 学習パターンよりさらに傾いた文字の認識は難しい. 手書き文字では縦方向もしくは横方向の線分同士は, 相対的な平行度が保たれたまま書かれる場合が多く, 線分の平行度を特微として抽出することにより, 前記変形を部分的に吸収/改善できると思われる. また, 文字における線分同士の平行度は各カテゴリらしさを表現する重要な情報の一つと思われる. 線分の平行度等を抽出する特徴としては過去に例が存在するが, 今回新たに特別な特微抽出を検討するのではなく, すでに抽出済みの特徴から新しい特徴を生成する観点から検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
-
若原 徹
Nttサイバーソリューション研究所
-
若原 徹
日本電信電話株式会社 Nttサイバーソリューション研究所:(現)法政大学
-
若原 徹
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
小倉 健司
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
森 稔
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
小倉 健司
NTTインテリジェントテクノロジ株式会社
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