2024-03-29T05:47:13Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000536632023-04-27T10:00:04Z01164:04619:04748:04754
手書き漢字データベースETL - 9を用いた カテゴリ内クラスタリングの実験An Experiment on the Intra -category Clustering using Handprinted KANJI Character Data Base ETL- 9.jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00053663/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=53663&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1988 by the Information Processing Society of Japan岡山理科大学工学部電子工学科岡山理科大学工学部電子工学科大倉充塩野, 充文字認識の最も基本的な方法である重ね合わせ的手法は,文字の構造情報を全く評価しないため,従来は手書き文字認識には不適当とされていた.しかし最近になり,そのアルゴリズムの単純さ,些細な雑音に影響を受けにくいなどの理由から手書き文字認識への適用が活発化している.その手法の一つとして,手書きによる変形にも対処できる様に各カテゴリに複数個の辞書パターンを用意する方法が提案されている.しかしながら,その複数個の辞書パターンの最適な作成方法は確立されていない.本研究では,最適な辞書パターンを作成するために,種Rのクラスタリング手法を用いてカテゴリ内クラスタリングを行い,各クラスタリング手法の手書き漢字パターンに対する性能評価を分散比により行った.その結果得られた最も良いクラスタリング手法を採用して複数個の辞書パターンを作成し,多重辞書類似度法による手書き漢字認識実験を行った.The templet matching method has been regarded as inappropriate for handprinted character recognition so far. Recently the applications of this method, however, have been animated. As one of them, a method using multiple templets for each category to absorb the distortion of the character patterns caused by individuality has been proposed. The best means to make the multiple templets is not so evident. In this paper, we examined the various clustering methods for the intra-category clustering to make optimal multiple templets. We evaluated the efficiencies of each method with handprinted KANJI character patterns using the variances ratio, and executed the character recognition experiment with the multiple templets made by the best clustering method.AA11131797情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)19885(1987-CVIM-052)1111181988-01-212009-06-30