オフライン識別器を統合したオンライン手書き文字識別器の小型化(画像認識,コンピュータビジョン)

概要

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本論文では,オンライン日本語手書き文字認識において,非常に少ないメモリ容量で高速な認識が実現でき,標準的なオンライン手書き文字データベース:Kuchibue_dにおいて,最高水準の認識性能を与えるオンライン/オフライン統合文字識別器を提示する.オンライン/オフライン統合文字識別器は,字形の崩れに頑健なオンライン手法と筆順や画数変動に頑健なオフライン手法を併用することによって高性能な認識が実現できるため,近年注目されている.しかし,オフライン手法のプロトタイプ辞書のサイズは非常に大きく,また,文字ごとにプロトタイプを用意するため,字種数が多い日本語文字認識では統合によるメモリ消費量や認識速度の悪化は著しい.この問題に対し,我々は両手法の特質を考慮し,オフライン手法に用いる特徴量及び,修正二次識別関数の固有値の数を削減することによって,辞書サイズを従来の91.8MByteから9.7MByteまで削減した.認識実験の結果,統合システムでは辞書サイズの削減による認識率の低下はほとんどなく,1位認識率91.4%を達成した.また,後処理として文脈処理を用いた場合,91.8MByteの辞書と同じ認識率98.6%を実現した.
2007-09-01