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

基于加权特征值距离的超高精度手写字符识别系统研究

基本信息

批准号：
11780295
负责人：
加藤寧
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Tohoku University
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：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11780295/
关键词：
手書き文字認識固有値高精度文字認識重み認識システム

项目摘要

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。

手写的角色识别系统以及语音识别系统在实现人类友好的多媒体信息社会中发挥了重要作用，并且在日本和国外，对基础手写角色识别方法的研究正在广泛地进行。在以日语为目标的手写字符的认可中，应处理的角色多样性以及作者的个性具有很大的影响，从而造成了实现高度准确的识别系统的障碍。在这项研究中，我们提出了加权特征值距离作为一种新的距离度量，并进一步改善了手写字符识别系统的性能。今年，我们一直按照原始研究计划进行研究，并获得了以下研究结果： - 使用1999年创建的标准模式，我们使用拟议的距离制定了识别计划。当识别时，为每种字符类型准备的标准模式（可能是多个）是匹配的，并且最匹配的字符之间的距离定义为字符类型和相应字符类型之间的距离。此外，通过学习缩短识别时间的标准模式数量来开发一种动态还原方法。具体而言，首先，为每种字符类型准备的所有标准模式都以识别系统的初始状态排列。然后，将学习样本用于学习，并根据字符类型之间的距离合并标准模式，并确定每种字符类型的标准模式的最佳数量。 - 该程序是加速的，并进行了高速，高精度原型的手写字符识别算法。该研究结果还广泛发表在电子，信息和通信工程师研究所杂志上。