文字の構造解析に基づく低品質手書き宛名の高精度認識アルゴリズムに関する研究

基于字符结构分析的低质量手写地址高精度识别算法研究

• 批准号: 10780267
• 负责人: 鈴木 雅人
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: Tokyo National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780267/
• 关键词: 低品質文字; 構造解析; 手書き文字認識; 手書き宛名認識; 方向線素特徴量; マハラノビス距離; 混合関数

本年度は,昨年度の研究成果を受けて,文字の構造解析に基づく手書き文字認識の高精度化と,その文字認識手法を手書き宛名認識に適用し,総合的な認識システムを構築することが目標であった.この目的を達成するため,本研究では2つの課題に的を絞り研究を行った.1つは手書き宛名を構成する個々の文字を高精度に認識するための手法に関する検討である.従来の手書き文字認識では,文字画像の解析によって文字を構成する縦線・横線・斜め線などの構成要素を抽出することが困難であったため,筆者の癖などによる崩し字の認識が非常に困難であった.この問題に対処するため,本研究ではオンライン手書き筆跡データを用いた新しい認識手法を提案した.筆跡データは,文字の形だけでなく,筆順が情報として含まれるので,各々の文字がどのようなストロークで構成されているのかを解析するのが容易であり,その結果として崩し字などの低品質文字に対して高精度な認識が可能となった.また,低品質文字の誤認識に良く見られる類似文字への誤認識についても非線形混合関数を用いた手法を提案し,認識率の改善を行った.2つめは,手書き宛名全体を高精度かつ高速に認識するための手法に関する検討である.手書き宛名認識では,書かれている文字列が住所であるという知識を用いて,住所録を併用した認識が有効である.しかし,全国の住所リストは数十万件にも上るため,認識結果と住所録とを照合するには膨大な時間が必要となる.本研究では,このような問題に対処するため,候補字種を動的に抽出し,候補宛名に優先度を付けることにより,高速で高精度な手書き宛名認識手法を提案した.以上の研究成果により,90%以上の精度で手書き宛名を認識することが可能となった.

This year, the research results of last year have been improved. The structure analysis of characters is based on the high precision of handwriting recognition. The method of character recognition is applicable to handwriting recognition. The comprehensive recognition system is constructed for this purpose. This study aims to achieve this goal. 2. The research on the subject of calligraphy and writing. 1. The composition of calligraphy and writing. 2. The method of understanding. 3. It is very difficult to extract the constituent elements of calligraphy and characters, and it is very difficult to understand the characters and images. This paper proposes a new method of understanding handwriting in order to solve this problem. Handwriting is easy to parse, and the result is easy to understand, because the information is contained in the text, and the text is composed of low quality characters. For example, if you want to improve the recognition rate of low-quality characters, you can use non-linear mixing techniques to improve the recognition rate of low-quality characters. Handwriting is the name of knowledge, writing is the character string of residence, knowledge is used, residence is recorded and used, knowledge is available. There are hundreds of thousands of people living in the country, and it is necessary to expand the time to understand the results and records. This study proposes a method for recognizing the candidate names with high speed and high precision. The above research results show that more than 90% of the accuracy of handwriting and name recognition is possible.

项目成果

鈴木雅人、加藤寧、根元義章、市村洋: "2次混合関数による類似文字識別に関する一考察"電子情報通信学会総合大会論文集. D-12-7. 12-7-12-7 (2000)

Masato Suzuki、Yasushi Kato、Yoshiaki Nemoto、Hiroshi Ichimura：“使用二次混合函数进行相似字符识别的研究”IEICE 大会论文集 D-12-7-12-7 (2000)。

鈴木雅人、加藤寧、根元義章、市村洋: "2次非線形項を考慮した類似文字識別に関する一考察"電子情報通信学会技術研究報告PRMU. 99-131. 221-228 (1999)

Masato Suzuki、Yasushi Kato、Yoshiaki Nemoto、Hiroshi Ichimura：“考虑二次非线性项的相似字符识别研究”IEICE 技术研究报告 PRMU 99-131 (1999)。

徳本一崇、鈴木雅人、加藤寧、根元義章: "候補宛名の優先度付けによる手書き宛名認識システムの高速化"電子情報通信学会技術研究報告PRMU. 99-132. 229-236 (1999)

Kazutaka Tokumoto、Masato Suzuki、Yasushi Kato、Yoshiaki Nemoto：“通过优先考虑候选地址来加速手写地址识别系统”IEICE 技术研究报告 PRMU 99-136 (1999)。

加藤寧,鈴木聡史,鈴木雅人,根元義章: "地名辞書の文字連結情報を利用した手書き宛名の切出し候補矩形削減" 情報処理学会論文誌. vol.39,No.11. 3009-3017 (1998)

Yasushi Kato、Satoshi Suzuki、Masato Suzuki、Yoshiaki Nemoto：“使用地名词典中的字符链接信息减少用于提取手写地址的候选矩形”，《日本信息处理学会汇刊》第 39 卷，第 3009-3017 期。 (1998)