抄録
入力がペンで行われるコンピュータ, ワードプロセッサ, 電子手帳等では, オンライン手書き文字認識が重要な役割を演じつつある.本論文は, 1文字内でのストロークの連結による続け字に対して非常に強力なオンライン手書き文字認識の新しいアルゴリズムReparameterized Angle Variations(RAV)を提案し, 初期的実験結果を報告する.提案アルゴリズムは, 次のような特徴を持つ:(i)タブレットから得られるペントラジェクトリーは角度変動トラジェクトリーに変換され, 単純かつ有効なresampleを行っている, (ii)2つの文字間の距離はペン角度変動とペンup/down情報を考慮した特別なものが用いられている, (iii)筆順変動に対応するための自動辞書作成アルゴリズムが用いられている.東京農工大中川研究室の主導により収集, 作成されたオンライン文字パターンデータベースkuchibue_d-96-02(mdb0001〜mdb0010)中の教育漢字881文字に対して平均認識率91.2%, 3位までの累積認識率96.2%である。
With the advent of popularity of pen input devices including PDA, PC, word processor, accurate on-line character recognition starts playing a vitally important role. This paper proposes a new algorithm for pen input on-line character recognition which is extremely robust against stroke connections(stroke number variations)while maintaining a reasonable degree of robustness against stroke order variations. The proposed algorithm RAV has several important features;(i)Raw date consisting of pen position trajectory is transformed into angle variation and resampled in a simple but very effective manner, (ii)A special distance function is proposed to evaluate distance between two characters taking into account the angle variations as well as pen up/down variations, and(iii)An automatic dictionary generation scheme is proposed in order to copr with stroke order variations. Against the kuchibue-database, recognition rate for 881 Kyoiku Kanji was 91.2% while cumulative top three recognition rate was 96.2%.
