| 研究概要 |
本研究は,手書きされた日本語単語を個々の文字に切り出すことなく,一括して認識する方法(ホリスティック法)の認識精度の向上を目的として行った。その結果、一括認識法が、接触文字や分離文字を多く含む手書き日本語単語認識に有効であることを明らかにした。具体的な実績を以下のとおりである。
(1)郵政研究所の手書き文字データベースIPTP CD-ROM2を実験データとして手書き単語の認識実験を行うためのシステムの構築を行った。
(2)手書き日本語単語の変形を吸収するための3段階の正規化方法を開発した。これらは、図形間隔の正規化(図形と図形の間隔を一定間隔にする),図形幅の正規化(単語中の各図形の横幅を一定幅にする)、および単語大きさの正規化(単語に外接する矩形の大きさを一定の大きさにする)である。
(3)3段階の正規化と、パターンの変形に強いDPマッチングを組み合わせた認識方法を開発した。
(4)1PTP CD-ROM2に格納されている1,655サンプルを用いて認識実験を行った結果、正読率96.50%が得られた。この結果は、従来方法(個別文字切り出し・認識・知識処理)における最良な切り出し条件での正読率と同じとなり、本方法が有効であることを明らかにした。
(5)認識部に隠れマルコフモデルを採用して認識性能を調べた。また、ニューラルネットワークについても検討した。
(6)この認識方法を高齢者向けコンピュータシステムの手書き入力手段への応用を検討中である。
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