テキスト独立型筆者認識システムの研究

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1.研究に必要なハードウェア及びソフトウェアのマニュアルを購入した。2.汎用機で実現していた筆跡に基づく識別照合論理をワークステーションに移植した。3.「筆者情報の視覚化」プログラムを新たにワークステーション上にC言語で開発した。これはデータベース内の筆記者、文章を指定すると特徴次元の相対頻度分布を表示し、更に特徴番号を指定すると特徴パターン及びそれが現れる部分に色付けするものである。そこで次の点を検討確認した。1)同一筆者の同一文章に現れる特徴は同じか。:同一筆記具で書かれていれば殆ど同様に現れる。しかし筆記具が異なり太さが異なるような文字の文章にたいして円弧の頻度は一様に多くなる。2)同一筆者の異なる文章に現れる特徴は同じか。:同一筆者の異なる文章はひらがなやカタカナ、漢字などの字種の混ざり具合が同一程度なら同様な特徴頻度の分布になる。漢字が多く入っている場合は縦線部分や横線部分の特徴が多くなる。3)異なる筆者による同一文章に現れる特徴はどの程度異なるか。:異なる筆者による同一文章に現れる特徴は異なる特徴分布をする。即ち局所円弧特徴は、右上がり、左上がり、湾曲性などの個人性情報を把握している。これまで、局所円弧特徴による認識の結果を認識率で数値的に表しその有効性を主張してきたが、筆記具による違い、平仮名と漢字の混ざりかたの異なる文章による違いなどが視覚的に確認できるものとなった。その結果、問題点として太さ対策が不十分であることが分かった。4.この間、国内外で、“Text-independent Off-line Writer Recognition for Japanese and Korean Sentence"でテキスト独立型筆者認識手法の提案、“Partitition of Documents Based on a Complexity Measure for the Purpose of Text-identification"でテキスト独立型筆者認識において同じような字種の文章どうしの方が認識率は高くなること、をそれぞれまとめて発表した。