スケーラブルなオンライン・オフライン統合文字認識システムの提案と評価  [in Japanese] A scalable on-line and off-line combined recognition system  [in Japanese]

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Author(s)

    • 織田 英人 ODA Hideto
    • 東京農工大学 大学院 工学教育部 Graduate School of Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology
    • 耒代 誠仁 KITADAI Akihito
    • 東京農工大学 大学院 大学院共生科学技術研究部 Institute of Symbiotic Science and Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology
    • 朱 碧蘭 ZHU Bilan
    • 東京農工大学 大学院 工学教育部 Graduate School of Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology
    • 中川 正樹 NAKAGAWA Masaki
    • 東京農工大学 大学院 大学院共生科学技術研究部 Institute of Symbiotic Science and Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology

Abstract

本稿では,認識システムが出力する評価値を正規化する手法を用いて,オンライン手書き文字認識手法とオフライン手書き文字認識手法を統合する認識システムについて述べる.実現においては,オンライン手法の利点とオフライン手法の利点の融合を指針とした.統合の結果,オンライン手書き文字パターンデータベース「kuchibue」による実験では,150Kバイトのプロトタイプ辞書によるオンライン認識システム単独で87.8%,91Mバイトのプロトタイプ辞書によるオフライン認識システム単独で86.1%の1位認識率に対し,統合認識システムでは,91.3%の1位認識率,98.1%の5位累積認識率を達成した.また,オフラインプロトタイプ辞書を約1Mバイトに圧縮した場合,オフライン認識システム単独で74.2%の1位認識率に対し,同一サイズのオンライン認識システムとの統合認識システムでは1位認識率88.1%,5位累積認識率97.7%を達成した.

This paper describes an on-line/off-line combined recognition system using recognition score normalization. The goal of the combination is to exploit the merits of on-line recognition and off-line recognition. The combined system achieves 91.3% recognition rate and 98.1% 5th-cumulative rate to the on-line handwritten character pattern database "kuchibue" while the on-line recognizer using the 150KB prototype dictionary and off-line recognizer using the 91MB prototype dictionary perform 87.8% and 86.1% recognition, respectively. When the off-line recognizer with the reduced prototype dictionary of 1Mbyte is combined with the above on-line recognizer, the combined system achieves 88.1% recognition rate and 97.7% 5th-cumulative rate, though the reduced off-line recognizer alone performs 74.2% recognition.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 105(615), 135-140, 2006-02-24

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  19

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110004662990
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10541106
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7849839
  • 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.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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