大局的構造情報を用いたオンライン数字認識(テーマセッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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本稿では,文字認識における文字の大局的構造情報の重要性について議論する.ストロークから抽出される特徴を用いた多くの文字認識技術では,ストロークを離散化して得られた各点のxy座標値や局所的な方向情報の組や時系列を,局所的特徴として用いる.ストロークは局所情報の系列としての軌跡である為,これらの特徴を用いるのは自然な発想である.しかし,局所的特徴により文字の大局的な構造や成立過程を直接表現することは,明らかに不可能である.例えば,局所特徴の時系列では,クラス"0"における開始点と終点が近接した位置に存在するという情報を,直接表現できない.本稿では,各クラスの字形における大局的な構造を表現する大局的特徴を提案する.局所的特徴を含めた特徴選択を用いた実験により,大局的特徴の重要性を検証する.特にAdaBoostを用いた特徴選択の枠組みにおいて,認識精度の向上に対し,局所的特徴より大局的特徴の方がより多く選択されることを述べる.また,オンライン数字データを用いた認識実験において,大局的特徴を用いることで認識精度が向上することを述べる.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2011-11-17
著者
-
坂野 鋭
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
坂野 鋭
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
(株)nttデータ
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
森 稔
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
森 稔
東京女子医科大学ireiims:nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
坂野 鋭
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
-
坂野 鋭
Nttデータ通信株式会社
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ情報科学研究所
-
坂野 鋭
(株)nttデータ マルチメディア技術センタ
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
坂野 鋭
NTTデータ通信株式会社 情報科学研究所
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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