画素連結方向成分を利用した方向性HMMオフライン文字認識

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2002-12-15
• タイトル: 画素連結方向成分を利用した方向性HMMオフライン文字認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Off-line Hand-printed Character Recognition System Using Directional HMM based on Features of Connected Pixcels
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 画像情報
• 著者所属: 神奈川工科大学工学部情報工学科
• 著者所属: 神奈川工科大学工学部情報工学科
• 著者所属: 信州大学工学部情報工学科
• 著者所属: 信州大学工学部情報工学科
• 著者所属: 信州大学工学部情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Science, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Science, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Science, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Science, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Science, Kanagawa Institute of Technology
• 著者名: 西村, 広光; 堤, 正義; 丸山, 稔; 宮尾, 秀俊; 中野, 康明
• 著者名(英): Hiromitsu, Nishimura; Masayoshi, Tsutsumi; Minoru, Maruyama; Hidetoshi, Miyao; Yasuaki, Nakano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究の目的は，HMM（Hidden Markov Model）を利用して高い認識性能を有する実用的なオフライン文字認識システムを構築することである．現在までに，1次元HMM，2次元HMMを利用した認識システムが提案されているが，1次元HMMは認識性能が不十分であるため，2次元HMMはモデルが複雑であり，十分な汎化能力を保証するには膨大な数の学習サンプルを要するため，実用に至っていない．本研究では，ストローク方向成分を特徴として検出する方向性特徴抽出フィルタを用いることにより，1次元HMMを利用した認識系の性能向上を試みた．具体的には，4つの連結画素方向成分特徴抽出フィルタを利用しそれぞれフィルタで検出した特徴を利用して単純な構造の1次元HMM認識系を独立に構築し，それら4つの認識系を複合して新たな認識系を構築する手法を考案した．考案手法の評価のため常用手書き英文字サンプル（ETL6）を用いた認識実験を行い，提案手法による検査サンプルの認識率で，従来のHMM認識系よりも高い認識率1位正解率98.5%，3位累積正解率99.3%を確認した．加えて，提案する認識系構築手法は比較的単純な構造のため，認識速度の高速化や認識システムの構築に必要となる学習データ数の抑制にも効果が期待できる．これらの結果から，提案するオフライン文字認識手法は，実用的な手法として有効と考える．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of our research is to improve the recognition rate of an off-line hand-printed character recognition system using HMM (Hidden Markov Model),so that we can use the system for practical application.Due to the insufficient recognition rate of 1D HMM character recognition systems and the requirement for a huge number of learning samples to construct 2D HMM character recognition systems,HMM-based character recognition systems have not yet achieved sufficient recognition performance for practical use.In this research,we propose a directional HMM based character recognition method that integrates 4 simply structured 1D HMMs all of which are based on directional feature extraction using linear filters.The results of our evaluation experiment using the Hand-Printed Character Database (ETL6) showed that the first rank recognition rate of the test samples was 98.5% and that the cumulative recognition rate of top 3 candidates was 99.3%.Although our method is relatively easy to implement,it can work even better than 2D HMM method.These results show the proposed method is very effective.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 43, 号 12, p. 4051-4058, 発行日 2002-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764