2000 Fiscal Year Annual Research Report
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12780290
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
愼 重弼 会津大学, コンピュータ理工学部, 講師 (40315677)
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| Keywords | ハングル / オンライン文字認識 / セグメンテーション / 最適化 |
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| Research Abstract |
本研究では、「走り書きのハングルをオンラインで認識すること」を目的とし、精度の高い認識の実現を試みる。この目的で今年度の計画は成功裏で達成された。研究実績の概要は次のとおりである。
認識の準備として、予備実験で認識の評価のためのハングルデータを収集した。このため、液晶型のタブレットに使って、筆記者がその場で確認しながら書いた文字の2次元データを取り組んだ。次はこれらのデータを認識用と標準パターン生成用に分け、標準パターン生成用のデータから字素単位でセグメンテーションして、その字素の平均を取り、ハングルの6タイプそれぞれについて作成した。また大幅な変形を持った字素を選択し、基本字素と別の変形字素として同様に作成した。タブレットから離れた時のペンの動き、または走り書きによって発生する連結線の情報を用いる。連結線は類似するものが多いので、k-meansアルゴリズムによって上記の標準パターンに基づき、大幅にパターンの低減ができた。上記のものを用いて、予備実験の認識システムを構成した。その構成は(1)入力処理、(2)前処理、(3)2段DPマッチングと画間相互情報の評価、(4)認識結果の判定の段階である。
今後の課題としては実際の認識システムの生成および性能の確認、改善などがあげられる。認識の手法として、(1)ハングルの独特の特徴を生かして、2段DPマッチングにおいてハングル音素構成のシンタックスを適用し、(2)ハングル文字の6タイプに分けてマッチングを行う、(3)個別画情報と画間相互情報を用いて音素の評価をより詳細に行う、(4)大幅な変形のために変形パターンの音素を登録する、とのことにより、精度の高い認識が可能になると予想される。
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[Publications] Jungpil shin,Jintae lee,and shunji Mori: "Segmentation Algorithm for On line Cursive Hangul Recognition"Proceedings of the third International conference on Human and Computer (HC-2000). 115-120 (2000)
