part-basedオンライン文字認識における特徴表現に関する検討 (パターン認識・メディア理解)

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抄録

本研究では,従来のオンライン文字認識手法と異なるアプローチとして,パターンの大局的な情報を排除したオンライン文字認識,すなわちpart-basedオンライン文字認識の可能性について研究を行なっている.特に,パターンを時間的に断片化し,それらの断片の情報のみを用いた認識手法について検証している. part-basedオンライン文字認識では,大局的情報をあえて捨てることで,筆順変動や画数変動に頑健な認識が行えるという利点がある.本報告では,part-basedオンライン文字認識手法として,Bag-of-Featuresに加えて,スパースコーディングとプーリングを組み合わせた手法を比較する.漢字データベースを用いた認識実験の結果,Bag-of-Featuresを用いた場合に,プーリングの手法よりも高い約55%の認識率が得られた.また,従来手法であるDPマッチングとの比較により,part-based認識手法は認識精度は劣る一方で,学習パターンにない変動が生じたパターンを認識可能であることが分かった.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 112(495), 219-224, 2013-03-14

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009713442
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10541106
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    024425629
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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