曖昧な認識表現を用いた文脈依存型文字列認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-11-09
• タイトル: 曖昧な認識表現を用いた文脈依存型文字列認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A context-dependent character sequence recognition based on ambiguous recognition expression
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering,Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering,Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering,Wakayama University
• 著者名: 木本, 舟; 菅間, 幸司; 和田, 俊和
• 著者名(英): Shu, Kimoto; Koji, Kamma; Toshikazu, Wada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 通常，認識とはある入力に対してその所属クラスを決定するタスクとして捉えられてきたが，入力が何らかの変換を受けた場合に所属クラスが変化し得る．例えば，数字の ‘6’ を 180 度回転させたものは ‘9’ と読める．このような変換が起こりうる条件下で文字を正しく認識するためには，個々の文字に注目するだけでは不十分であり，前後の文脈からどのような変換がかかっているかを推定しつつ帰属クラスを決定する必要がある．そこで，本報告では，入力に対する「変換パラメータ」とそれが適用された時の「クラス」への帰属度によって認識結果を表す「曖昧な認識表現」を提案し，これを利用した文脈依存型の認識法を提案する．これにより，文字ごとに単独で認識することが難しい場合でも，連続的な変換パラメータに関する文脈情報を利用することにより妥当な認識ができるようになる．実験では，円弧状に並んだ文字列の認識を行う問題，およびランダムな回転が起きている数字が連番に並んだような文字列を認識する問題を扱い，これらの問題が提案手法によって精度良く解決できることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Classification is usually regarded as a task of determining the class to which a given input belongs, however, the class can be changed by the input rotation. For example, the number ‘6’ - when rotated by 180 degrees - can be classified to ‘9’. In order to classify such characters, it is necessary to estimate the parameter of applied transformations, rather than focusing on individual characters. In this report, we propose a classification representation, “ambiguous recognition expression.” An ambiguous recognition expression represents the scores over combinations of “class” and “transformation parameter”, where the score how likely the input belongs to the class under specified transformation. This enables valid character recognition assuming the contextual information on smooth character rotation, even when recognizing each character independently is difficult. Experimental results show that the proposed method can solve the classification problems of number images arranged in arcs and randomly rotated ascending/descending order number images.
• 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: AN10100541
• 書誌情報: 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学（CG）; 巻 2023-CG-192, 号 51, p. 1-6, 発行日 2023-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8949
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会