重み付き多数決処理を用いたオンライン手書き文字認識における筆者適応過程の高速化(テーマセッション(3),文字認識・文書理解)
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概要
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特定の筆記者が使用するオンライン手書き文字認識システムでは,ユーザの筆記パターンを選択された正解文字コードとともに逐次記憶していくことにより,個々の筆記者に対する認識性能を徐々に向上させることができる.この仕組みは筆者適応(Writer Adaptation)と呼ばれているが,日本語のような大規模文字セットが対象の場合,充分に認識性能を向上させるにはユーザが大量の文字を入力する必要があり,実用上の課題となっている.本稿で述べる提案手法は,異なる筆記者に適応した辞書を参照して得られた複数の認識結果を重み付き多数決処理で統合しながら,個々の適応辞書を更新していく.これによって既存の筆者適応アルゴリズムと比較してより少ない入力文字数で筆者適応の効果が得られることを実験により示す.
- 2006-02-17
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