手書き線画像からの筆順情報復元とその応用に関する研究

• Project/Area Number: 09680357
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Intelligent informatics
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 保原 信 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 教授 (70017359)
• Project Period (FY): 1997 – 1998
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1998)
• Budget Amount: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000); Fiscal Year 1998: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000); Fiscal Year 1997: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
• Keywords: 手書き文字認識 / マトローク / 線画 / 筆順情報 / オイラーパス / ストローク / 筆順 / トレース

Research Abstract

タブレットなどの入力装置を用いるオンライン型手書き文字認識に比べると、スキャナーなどから入力された2次元画像情報だけを頼りとしなければならないオフライン型手書き文字認識には大きな困難が伴う。もし、手書き文字画像データから筆順情報を復元することができればオフライン手書き文字認識をオンライン手書き文字認識の問題に帰着させることが可能となる。本研究は筆順情報の復元とその応用を狙った研究である。2年に渡る研究として出発したが、初年度の平成9年度では、ダブルトレースを含むような複雑な文字画像でも、一筆書きの手書き文字画像の場合には、正確に筆順を復元することが可能であると言う結果をえた。第2年度の本年度は、更に一筆書きと言う制約を外して、多画文字を対象にすることを考え、ある条件の元に比較的容易に目的を達成することができた。この問題は、片仮名や漢字等のように多画の手書き文字の認識では、必須の課題である。過去にも本研究に関連する研究は、特に海外で見受けられたが、多画文字までを対象として解決を与えた研究は我々のものが最初である。更に応用として、手書き文字認識の予備実験を行ってみたが、データベースが2000字程度で小さいものの、96%近い認識率が得られた。データベースにはかなり崩された手書き文字が多く含まれていることを考えると、満足できる結果であると考えられる。これらの研究成果は、1999年夏の国際会議で発表する予定である。また、米国IEEE学会誌に投稿準備中である。