多画文字のオンライン認識に関する研究

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 14780301
• Research Institution: The University of Aizu
• Principal Investigator: 愼 重弼 会津大学, コンピュータ理工学部, 講師 (40315677)
• Keywords: 多画文字 / オンライン文字認識 / 画間相互情報 / 個別画情報

Research Abstract

本研究では、多画文字のオンライン認識において、手書きの筆順変動・画数変動・大幅な変形(形状・位置・回転)に対しても安定で、精度の高い認識を実現することを目的にした。この目的で今年度の計画は成功裏で達成された。研究実績の概要は次のとおりである。
文字の幾何学的特徴として、画間相互情報(画の間の相対位置、相対的長短)と個別画情報(各画の形状・位置座標・動きの変化)を検出しそれを利用することにより、精度の高い認識が可能になることを示した。認識システムのシミュレーションによる認識性能評価のため、およそ120名程度の手書き文字データを収集した。これらのデータは自然にノートに書くような字として書くように指示し、液晶型のタブレットを使って、筆記者がその場で確認しながら書いた文字の2次元データを取り込む。次に、認識システムを構成した。認識システムは次の段階で行った。(1)入力処理:筆順・画数の制限のない条件で、タブレット上で人間の手で文字を書き、その平面座標の系列が入力される。大きさの正規化、スムージング、標本化を行う。(2)対応サーチと画間相互情報の評価:前処理で抽出した入力パターンと予め用意された標準パターンとのマッチングによって、標準パターンの最適な画対応を探索する。この相違度の計算では、個別画情報の評価にくわえて、画間相互情報の評価を行いながら、最適画対応をサーチする。これにより、筆順自由・画数自由で、変形パターン・回転パターン・類似パターンについても高精度な詳細識別が実現できる。(3)認識結果の判定:(2)の画対応サーチと画間相互情報の評価をすべての標準パターンについて行う。その結果、相違度のうち、最小の相違度を持った標準パターンを探索し、強制判定で認識結果とする。今後は、アルゴリズムの最適化を試みる。そのため、統計的な分析を行い、多画文字の総合的な環境での高性能の認識システムを開発する予定である。

Research Products

• [Publications] Jungpil Shin: "Optimal Stroke-Correspondence Search Method for On-Line Character Recognition"Pattern Recognition Letters. Vol.23. 601-608 (2002)
• [Publications] Jungpil Shin: "Stroke Order-and Number-Free On-Line Character Recognition Using Intra-and Inter-Stroke Information"International Journal of Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems. Vol.6,No.2. 72-79 (2002)
• [Publications] Jungpil Shin: "On-Line Handwriting Character Recognition Using Stroke Information"Proceeding of the 15-th International Conference on Industrial & Engineering Application of Artificial Intelligence & Expert Systems. 703-714 (2002)