@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00127342,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {人工知能及び認知科学},
 month = {Mar},
 note = {郵便物の宛名住所のようにフリーピッチで書かれた手書き文字列は、字形が多様で、文字サイズにばらつきがあり、文字の接触・入組みなどもよく起きる。したがって、その読取りでは、誤切出し/誤認識によって欠落した正解文字を補完可能な知識処理が不可欠である。現在主流となっている知識処理の枠組みは、まず、各文字位置(セグメント)に複数通りの可能性(候補文字)を許した認識結果文字列と単語辞書とを照合し、さらに、単語の並びとしての妥当性を判定して読取り結果を決定する2段構成である。正解文字の欠落には、1段目の単語照合で虫食い照合を行うことで対処する。しかし、このような従来の枠組みは、フリーピッチ手書き文字列の読取りを正確かつ効率よく行うのに、まだ十分なものとは言えない。第一に、例えば「川崎市宮前区」の「市宮」が接触して1セグメントとされてしまったときなど、単語の境界位置を確定できないようなケースがうまく扱えない。第二に、2段目の単語列探索で最良解が保証されるように、1段目の虫食い照合で正解文字欠落のあらゆる可能性を求めておこうとすると、最悪の場合、単語辞書の全探索あるいは候補文字の組合せ爆発が起きる。そうでなければ、虫食い照合に1文字不一致のみのような制限を付けて、可能性を切り捨てることになる。1段目の単語照合に限ってみれば、各文字位置から単語へのインデックスをもつ松本らの手法が効率よい虫食い照合を可能にしているが、そのままではフリーピッチの単語列読取りには適用できない。本稿では、上記のような問題を解決するたの、従来の2段構成とはまったく異なる知識処理の枠組みとして、「文字タグ法」と名付けた新しいアルゴリズムを提案する。手書き宛名住所から都道府県名・市区郡名・町名の並びを読み取る応用を例に概要を紹介する。},
 pages = {65--66},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {手書き住所読取りのための町名検索アルゴリズム : 文字タグ法},
 volume = {第50回},
 year = {1995}
}