余弦整形変換を用いた手書き文字認識アルゴリズム  [in Japanese] Recognition of Handwritten Characters Using Pattern Transformation Method with Cosine Function  [in Japanese]

Search this Article

Author(s)

Abstract

手書き文字認識の高精度化を妨げている大きな障害の一つに,筆記者それぞれの書き方による文字パターンの不規則な変形が挙げられる.手書き文字の個人差の影響を軽減するために,特徴量抽出やマッチング時にパターンをぼかす手法が提案されている.しかし,これらの手法は文字の変形が大きい場合,有効な手法となり得ず,限界があることは一般的に知られている.本論文では,手書き文字の個人差による変形を矯正し,高精度に認識する新しい手法として余弦整形変換を利用した手書き文字認識アルゴリズムを提案する.提案する余弦整形変換は,入力パターンに対し,余弦関数の部分的な非線形特徴を利用することによって,文字が上下左右のどちらかに偏っている場合に整形する機能と,最も情報量が集中している文字の中心部分を拡張する機能をもっている.提案アルゴリズムの有効性を検証するために,ETL9Bを用いて認識実験を行った.実験では,100次元程度の低次元特徴量を用い,約60万字について認識実験を行った.その結果,学習データセット(奇数セット)では93.24%,未学習データセット(偶数セット)では91.63%,平均で92.44%と高い認識率が得られた.余弦整形変換を使用しない場合に比べ,平均して5%以上認識率が高くなっていることおよび品質の悪いデータセットほど認識率の上昇度が大きいことから,提案する余弦整形変換は手書き文字認識において極めて有効であることがわかった.

Journal

  • The Transactions of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers.

    The Transactions of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers. 76(4), 835-842, 1993-04-25

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  7

Cited by:  12

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003228123
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN1007132X
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09151923
  • NDL Article ID
    3818391
  • NDL Source Classification
    M055(データ処理・計算機器)
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-1853
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
Page Top