伸縮変形モデルを用いた手書き文字認識

加藤 毅  大町 真一郎  阿曽 弘具  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J83-D2   No.12   pp.2578-2586
発行日: 2000/12/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像処理,画像パターン認識
キーワード: 
伸縮変形モデル,  多重解像度,  文字認識システム,  ETL8B,  ETL9B,  

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あらまし: 
本論文では,文字をストロークの集合とみなし,そのストロークを少数のパラメータで表現できるスプライン曲線によって文字を表す伸縮変形モデルを提案する.提案するモデルは,平行移動,回転,拡大縮小といった線形変換のほか,筆記者の癖などによるひずみなどの多様な変形に対しても柔軟に対応できる.入力画像とのフィッティングに多重解像度法を適用する手法を提案し,良好な解を安定して取得できることを示す.また,これにより濃淡文字画像を直接対象とできた.また,このモデルを用いた効果的な文字の認識手法について述べる.更に,二つの手書き文字データベースETL8B,ETL9Bの平仮名46字種を対象に認識実験を行った結果,ETL8Bでは99.10%,ETL9Bでは98.20% が得られ,このモデルの有効性が確認された.