事後確率と最良優先探索を用いた複数段構成パターン認識の認識戦略 : 住所認識への応用を例として(テーマセッション7,文字・文書の認識・理解)
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概要
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パターン認識,パターン検出では,高速化のため,高速動作する粗い識別器を前段に用いた複数段構成を取ることがある.例えば住所認識では,先に候補数の少ない上位階層(市等)を認識し,その結果を用いて下位階層(町等)の候補を絞り込むことがしばしば行われる.本稿ではこのような複数段構成のパターン認識を,探索問題と捉え,効率のよい探索法として知られている最良優先探索法による探索を行う.そして,探索の評価値として有効と考えられる事後確率の計算方法を提案する.まず一般の場合の計算方法を導出し,事後確率が筆者らの先に提案している事後確率比(事前確率と事後確率の比)の積に分解して計算されることを示す.更に,住所認識に特化した場合について,筆者らの提案している単語認識用の事後確率計算式(拡張事後確率比)を応用し,探索時にも計算可能な上記事後確率比の計算式を導く.住所認識の実験により,その有効性を検証する.
- 2008-02-14
著者
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