| 研究課題/領域番号 |
23300072
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
内田 誠一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70315125)
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| 研究分担者 |
馮 尭楷 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教 (60363389)
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| 連携研究者 |
LIWICKI Marcus ドイツ人工知能研究所, 上級研究員
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
20,540千円 (直接経費: 15,800千円、間接経費: 4,740千円)
2013年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2012年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2011年度: 12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円)
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| キーワード | 手書き文字認識 / 局所特徴 / 手書き文字列認識 / セグメンテーション / 情景内文字認識 / パターン認識 / 文字認識 |
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| 研究概要 |
文字を断片化して認識するという，従来の文字認識技術からみれば逆転の発想とも言える手法により，手書き単文字(約95%程度の認識率，以下同)だけでなく，手書き文字列（65%），そして飾り文字フォント(75%)が機械認識できることを実証した．断片化して認識するということは，文字の全体的な構造特徴を利用しないことを意味している．従って，文字の全体的構造が変化してしまったような大きな変形を伴った文字でも認識できる．例えば，手書き文字列の場合，隣接文字が接触してしまったようなケースでも認識できる．この成果に基づき，さらに一般的な全体的構造を併用することで，極めて頑健な認識手法が実現できると期待される．
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