研究課題/領域番号 |
03650306
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
迫江 博昭 九州大学, 工学部, 教授 (30215701)
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研究分担者 |
片山 喜規 九州大学, 工学部, 助手 (00214338)
宮崎 明雄 九州大学, 工学部, 助教授 (70192763)
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キーワード | オンライン文字認識 / 筆順フリ- / 確率モデル / 神経回路モデル / 動的計画法 / DPマッチング |
研究概要 |
1.確率モデルを2次元に展開して入力文字の生成確率をDPによって評価するという方式を開発した。この方式は字形の変動を吸収する性能が高く、且つ筆順フリ-なアルゴリズムであるという点で、本研究の当初目標に適している。アラビア数字、英字アルファベットを対象として、モデルの学習実験と認識実験を行い、学習の収束性、認識の基本動作を確認した。認識率は90%程度であり、改良が必要とされるが、いくつかの改良案が提案されており、見通しは明るいと考えている。 2.神経回路モデルに関しては、恒等写像モデル、関数近似問題等に関する基礎的な検討を行なった。並行して、2次元文字パタ-ンから字画を分離抽出するモデルの検討を行なって基本的な性能を確認したが、神経回路モデルの規模、DPマッチングとの親和性に関して問題があることが明らかになった。また、机上検討の段階であるが、音声認識の分野で開発されたニュ-ラル予測モデルがオンライン文字認識に適用できるとの見通しを得た。平成4年度は、上記確率モデルの改良と並行して、本モデルの評価を進める予定である。 3.実験用に高速なパ-ソナルコンピュ-タを購入し、タブレットを接続するとともに、文字入力、文字デ-タベ-ス制御等の基本的ソフトを作成した。 4.数字、英字、仮名文字に関する、20名分の文字デ-タベ-スを作成した。
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