弾性マッチングと固有変形を用いたオンライン文字認識

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  • ダンセイ マッチング ト コユウ ヘンケイ オ モチイタ オンライン モジ ニンシキ
  • Online Character Recognition Using Elastic Matching and Eigen-deformations
  • 画像処理

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DP マッチングなど，いわゆる弾性マッチングに基づくオンライン文字認識においては，合わせ過ぎによる誤認識が発生する．たとえば，入力パターンが“1” であっても，マッチングによって水平部が非線形伸縮しながら対応付けられた結果，“7” に誤認識される場合がある．本論文では，こうした誤認識の低減手法を提案する．合わせ過ぎの発生原因としては，弾性マッチングが本来そのカテゴリでは起こりえないような変形も補償対象としていることがあげられる．そこで本手法では，あらかじめ各カテゴリに生じやすい変形（固有変形）を統計的手法により求めておき，認識の際のマッチングの結果が固有変形からどれぐらい逸脱しているかを評価する．その逸脱量が大きければ，そのマッチングにより合わせ過ぎが起きていると判断できる．オンライン数字データを用いた認識実験により，本手法の有効性を確認した．

In online character recognition based on elastic matching, such as DP matching, many of misrecognitions are often due to overfitting, which is the phenomenon that a wrong reference pattern is closely fitted an input pattern by the matching. In this report, a technique to reduce those misrecognitions is proposed, where frequent deformations of each category, called eigen-deformations, are employed. In case of overfitting, the matching between the two patterns will not be expressed by the eigen-deformations of the category of the reference pattern. Thus, the overfitting can be detected by evaluating the divergence of the matching result from the eigen-deformations. The results of recognition experiment showed the usefulness of the proposed technique.

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