局所特徴を用いた認識に基づく文字切出し(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では,産業用インクジェットプリンター(IIJP:Industrial Ilnk Jet Printer)の印字検査用OCR(Optical Character Reader)に適した高速かつ高精度な文字切出し法を提案する.筆者らは任意の識別器の振舞いを線形回帰木によって模倣し,これを識別器として使用することで,高速なOCRを構築し,このOCRを用いて,トップダウン的に文字認識と切出しを実行する手法CCS(Classification based Character Segmentation)を提案した.しかしながら,CCSでは印刷された文字が水平かつ等間隔に配置されていることを前提としており,個々の文字の大きさや二次元的な位置の変動には対応できない.この問題を解決するために,局所特徴を用いてボトムアップ的に文字領域候補をあらかじめ抽出しておき,これらの各領域に対する文字認識の評価値の和を最大化する組合せ最適化計算を行うMCCS(Modified CCS)を提案する.局所特徴には,本研究で開発したFast-Hessian-Affine regionsを使用する.実験では,まず様々な局所特徴を比較することでFast-Hessian-Affine-regionsが文字切出しに適した特徴であることを示し,次に多様な二次元的変動をもった印字に対してMCCSを適用した結果から,提案手法の有効性を明らかにする.
- 2012-04-01
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