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  [in Japanese] On-Line Recognition of Handwritten Kanji Characters Based on Grammatical Description of Relative Positions between Strokes  [in Japanese]

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Author(s)

    • 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

Abstract

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.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 106(606), 49-54, 2007-03-09

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  6

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110006248964
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10541106
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    8707383
  • 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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