手書き文字の固有変形の抽出とその文字認識における利用に関する研究

手写字符独特形变提取及其在字符识别中的应用研究

基本信息

批准号：
14780293
负责人：
内田誠一
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題に関する本年度の研究実績は以下の通りである.1.タブレット等を介して時系列データとして入力される,いわゆるオンライン手書き文字データに対して,本手法(固有変形法)の適用を試みた.これに伴い,認識問題の新たな定式化ならびにアルゴリズムの開発を行った.2.上記1のアルゴリズムをさらに発展させ,オンライン文字認識問題を,パターン認識の分野で広く用いられているベイズ識別の枠組みにおいて定式化することに成功した.従来,ベイズ識別は固定次元数のパターンを対象としていた.このため,筆記速度等によりパターン次元数が変動するオンライン文字はその対象とされていなかった.これに対し,本研究では弾性マッチングによりパターン次元数の正規化処理を行なうことで,ベイズ識別理論の適用を可能にした.3.オンライン手書き文字ならびにオフライン手書き文字(スキャナ等で画像として入力される文字データ)の代表パターン選定法として,弾性マッチングとクラスタリング法を組み合わせた手法を開発・実装した.それにより得られた各カテゴリの代表パターンを辞書パターンとして認識実験において利用した.4.以上の技術をすべて利用し,実際のオンライン文字データの認識実験を行なった.実験には,世界的に公開されているデータベース(UNIPEN)を利用した.このデータベース中の文字は非常に乱雑に書かれたものが多いということで知られているが,我々の方法では,約98%の認識率を達成した.これは当分野で最も権威ある学術雑誌に最近掲載された関連論文の認識率を上回るものであった.5.本手法(固有変形法)と,パターン認識で頻繁に利用される部分空間法との併用形態を幾つか検討し,その問題点を把握した.6.適宜国内外での発表を行なった(雑誌論文6件,国際会議4件,紀要2件,研究会9件,他に全国大会,支部大会など多数).

今年有关该研究主题的研究结果如下：1。我们试图将此方法（特定转换方法）应用于所谓的在线手写字符数据输入作为时间序列数据，通过平板电脑等。与此结合使用，我们为识别问题制定了新公式，以解决识别问题并开发了算法。 2。我们进一步开发了上面的算法，并在贝叶斯识别框架中成功地提出了在模式识别领域广泛使用的在线角色识别问题。通常，贝叶斯识别针对具有固定尺寸的模式。因此，不包括在线字符，其图案尺寸因写作速度等而有所不同。相反，在这项研究中，我们通过弹性匹配对模式维数进行了归一化处理，从而可以应用贝叶斯鉴定理论。 3。在线手写字符和离线手写字符（使用扫描仪的字符数据输入作为图像等）作为选择代表性模式的方法，我们开发并实现了一种结合弹性匹配和聚类的方法。我们将每个类别的代表性模式用作识别实验中的字典模式。4。我们使用上述所有技术来执行实际的在线角色数据识别实验。该实验是使用全球发布（UNIPEN）的数据库进行的。众所周知，该数据库中的许多字符都是以非常混乱的方式编写的，但是我们的方法的识别率约为98％。这超出了最近在该领域最负盛名的学术期刊上发表的相关论文的认可率5。我们检查了该方法的几种组合（特定转换方法）和经常用于模式识别的子空间方法，并解决了问题。6。我们适当地在日本和国外进行了演讲（6篇期刊文章，4次国际会议，2篇期刊文章，9个研究会议以及许多其他国家会议，分支会议等）。