二種類のSVMを用いたオンライン類似数式文字識別(テーマセッション,文字認識・文書理解)
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概要
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数式を効率よくコンピュータに入力する方法として、手書きの数式を認識し、コンピュータで利用可能な形式に変換するシステムの開発が望まれている。しかし、数式中の文字や記号の認識は一般の文字と異なりrとγ、wとωのような類似文字が多く存在するため困難である。そこで本稿では2種類のSVM(Support Vector Machine)を使い分け、類似の文字を精度よく識別する手法を提案する。二種類のSVMとは(1)画像を入力として用いるSVMと(2)ペンの位置の時系列情報を入力とするSVMGDTW(SVM Gaussian Dynamic Time Warping)である。本手法によりrとγは86.7%、wとωは85.6%で判別できることを確認した。また本手法をDTWとテンプレートマッチングからなる認識手法と併用したところ、数字・英字・ギリシア文字・数式記号からなるサンプル(全106文字)に対して91.1%の認識率を得た。
- 2006-02-16
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