ストローク間の位置関係の文法記述に基づくオンライン手書き漢字認識 On-Line Recognition of Handwritten Kanji Characters Based on Grammatical Description of Relative Positions between Strokes

この論文をさがす

著者

    • 大田 郁実 OTA Ikumi
    • 東京大学 大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
    • 山本 遼 YAMAMOTO Ryo
    • 東京大学 大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

抄録

本論文では、オンライン手書き漢字認識において構造を文法記述する手法を検討する。本手法では、文字部品やストローク(画)で構成される漢字の階層構造に着目し、すべての漢字が確率文脈自由文法(SCFG)で生成できるとした。ストローク認識結果と文字部品間の相対的な位置関係の両方を構文木を生成する過程で用いることによって、ストロークと位置関係の誤認識を相互に補償することが期待できる。さらに、位置関係を数種類の簡単なモデルで表現し、異なる漢字と共有することによって、少ない学習データでも十分な認識精度を出すことが可能になり、また、未学習の漢字に対しても、生成規則を書き込むことによって対応できるようになる。本手法を、JAIST(北陸先端科学技術大学院大学)のオンライン手書き漢字データベースに含まれる、筆順通りに比較的丁寧に書かれた新旧教育漢字1,016字のデータセットを用いて評価したところ、未学習文字に対しても既学習文字と比べて遜色ない認識率が得られた。

In this paper, we propose a new method for online handwritten Kanji character recognition. In this approach, we turn attention to the hierarchical structure of Kanji which consist of character-parts and strokes, and consider all character patterns to be generated by stochastic context-free grammar (SCFG). As we use both result of stroke recognition and position relationship between character-parts in process of parsing, we can expect that error in stroke and position can be mutually compensated. Furthermore, by expressing position in simple models and share with different Kanji, it enables to make effective results with a few training data, and it becomes possible to recognize untrained Kanji, just by writing down the rules for them. Through our experiment using propsed method, we indicated that the recognition error rate of non-trained Kanji is not inferior to that of trained Kanji, using 1,016 handwritten Kanji written carefully in correct order, which contained in JAIST(Japan Advanced Institute of Science and Technology) online handwritten Kanji database.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 106(606), 49-54, 2007-03-09

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  6件中 1-6件 を表示

被引用文献:  1件中 1-1件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110006248964
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10541106
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    8707383
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
ページトップへ