| 研究課題/領域番号 |
04831011
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| 研究機関 | 豊田工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
竹下 鉄夫 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 助教授 (20149933)
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| 研究分担者 |
野澤 繁之 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (10043184)
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| キーワード | 手書き文字 / 文字認識 / 手書き文字認識 / 筆者識別 / 認知 / 多次元正規分布 / マ・ハラノビス距離 / 識別関数 |
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| 研究概要 |
人間による筆者識別実験と計算機による筆者識別実験を組織的かつ大規模に行なった。
文字認識の手法として提案されている正規化方法にしたがい、手書き文字を正規化し、この2値化合成文字パターンを用紙にプリントアウトした。これを被験者に提示して、コンピュータ合成文字に対する、ヒトによる筆者識別実験を行なった。
その結果、計算機による文字認識実験で高い認識率を得ている文字の方向成分に着目した特徴量を用いているだけでは、ヒトの持つ統合的認知能力を備えた筆者識別機構が実現できないことを明らかにした。
文字の方向成分のような、文字のカテゴリーに強く依存する成分と、大きさのような個人性に依存する成分とを統合して、二つの異なる性質の情報を統合して、コンピュータによる筆者識別をするために必要な実験を試み、成果を上げることができた。
筆者識別では認識すべき対象となる特徴パターンの次元数に比較して、学習標本数が十分に確保できないことが多い。このような状況下におけるパターン認識に共通する問題として、最適な識別関数の選択や有限の学習標本数に起因する認識率の低下の問題がある。
これらの問題の解決のため、多次元正規分布の場合につき、二次識別関数の値を実質的に支配するマハラノビス距離について、学習標本数が限定されるために起こる理想状態からのずれを解明し、マハラノビス距離の推定値の確率分布に関する性質のいくつかを明らかにした。
さらに、学習標本数が限定されるために起こる認識率の低下について、モンテカルロ・シミュレーションにより母集団の分布と識別関数との間の関係を実験的に明らかにした。
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