重み付き固有値距離を用いた超高精度手書き文字認識システムに関する研究

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手書き文字認識システムは、音声認識システムと共に、ひとにやさしいマルチメディア情報化社会の実現に重要な役割を担っており、その基礎となる手書き文字認識手法に関わる研究は国内外で盛んに行われている。日本語を対象とする手書き文字認識では、取り扱うべき字種の多様性と筆者の個性が強く影響し、高精度な認識システムを実現する障害となっている。本研究では、新しい距離尺度として、重み付き固有値距離を提案し、手書き文字認識システムの更なる性能向上を図った。今年度では、当初の研究計画通りに研究を進め、以下の研究成果を得ている。・平成11年度に作成された標準パターンを用いて、提案距離尺度を用いた認識プログラムを開発した。認識の際には、字種ごとに用意された標準パターン(複数個の場合もある)と照合させ、最も一致するものとの距離を該当字種との距離として定義した。さらに、標準パターン数の学習による動的削減方式を開発し、認識時間の短縮を図った。具体的には、まず、認識システムの初期状態において字種ごとに準備されたすべての標準パターンを配置する。そして、学習サンプルを用いて学習を行い、字種間の距離をもとに標準パターンの統廃合を行い字種ごとの最適な標準パターン数を決定した。・プログラムの高速化行い、高速、高精度な手書き文字認識アルゴリズムのプロトタイピングを行った。また、研究成果を電子情報通信学会論文誌の掲載により広く公表を行った。