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).

今年与该研究课题相关的研究成果如下： 1. 我们尝试将此方法（特定变形方法）应用于通过平板电脑等作为时间序列数据输入的所谓在线手写字符数据。为此，我们开发了一种新的识别问题表述和算法 2。我们进一步开发了上述算法 1，以使用贝叶斯分类来解决在线字符识别问题，该算法广泛应用于框架内定义的模式识别领域。的传统上，贝叶斯识别针对的是具有固定维数的模式。因此，它不适用于模式维数随书写速度等因素而波动的在线字符。在本研究中，我们对数字进行了归一化。 3.在线手写字符和离线手写字符（使用扫描仪等作为图像输入的字符数据）作为一种代表性模式选择方法，我们开发并实现了一种结合弹性匹配和聚类方法的方法。该方法获得的每个类别的代表性模式被用作识别实验中的字典模式。 4、我们进行了实际的识别实验。在线字符数据。为了进行实验，我们使用了一个向全球公开的数据库（UNIPEN）。据说这个数据库中的许多字符都是非常随机写入的。然而，我们的方法实现了大约98%的识别率，高于该领域最负盛名的学术期刊最近发表的一篇相关论文的识别率。5.这种方法（特征变换方法）和模式识别。我们研究了与子空间方法结合的几种形式，子空间方法经常用于（9个研究会议，许多其他国家会议，分会会议等）