| 研究課題/領域番号 |
25330216
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
|---|
研究代表者 |
大町 方子 仙台高等専門学校, 専攻科, 准教授 (90316448)
|
|---|
| 研究分担者 |
大町 真一郎 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30250856)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| キーワード | 画像、文章、音声等認識 |
|---|
| 研究概要 |
本研究の目的は、画像データの構造的特徴を反映させたデータの自動構築を行なう手法、および、それらのデータを活用する画像認識手法を開発することである。データを表す特徴ベクトルの要素をクラスタリングし、クラスタごとにガウス混合分布モデルをあてはめて認識を行なう統計的パターン認識の手法を利用して、データの構造を反映して構造ごとにモデルを構築する手法について検討を行った。その最初のステップとして、文字画像を対象として特徴ベクトルをデータ化し、可視化により分布形状を解析した。高次元の特徴ベクトルを低次元にマッピングし、クラスタの状況や個々の文字パターンの座標を可視化することで、文字の構造とクラスタの関係やクラスタどうしの関係を把握した。最適性を考慮し、クラスタリングにはグラフカットを利用した。その結果、データの構造を反映したクラスタリングができていることを確認した。この結果を踏まえ、データを特徴ベクトルで表現して特徴ベクトルの要素をクラスタリングし、各クラスタをモデル化する手法を検討した。また、これと並行して、アピアランスベースのデータ構築方法についても検討を行った。データ収集の容易さ、結果の評価のしやすさなどから、文字パターンを対象とし、少数の文字パターンを与えることで大量の文字パターンを発生させる手法について検討した。生成された文字パターンを用いて文字認識実験を行い、生成がない場合と比べて認識精度が向上することを確認した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成25年度の計画である、データの取得および解析を行ってデータの自動構築法の開発に着手するという点について、予定通り達成されている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成25年度の検討結果を受け、引き続きデータの自動構築法を開発する。また、様々なデータで検証実験を行い、開発した手法の適用範囲や限界について検討する。そして、構築されたデータを活用する画像認識手法を開発する。
|
| 次年度の研究費の使用計画 |
次年度使用額は、当初計画していた成果発表を次年度に延期することによって生じたものである。
成果発表に必要な旅費として平成26年度請求額と合わせて使用する予定である。
|
