生成型学習を用いた低品質なカメラ入力文字・シンボル画像の認識法に関する研究

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1.カメラ入力型文字認識に関する研究成果を国際ジャーナルに発表この研究は、携帯カメラを人力機器として用いた高精度な文字認識が目的である.これが実現されれば、カメラを文書にかざすだけで、文書の入力・翻訳を行うことができると考えられる.しかし、画像中の文字は画質の低下や手ブレの影響により低品質となりやすいため、高い精度を保障することは困難であった.発表論文では、画質低下に対し頑健な認識方法の検討をした.これにより、文字の分類性能向上に成功した.具体的には、I(大文字アイ)、1(小文字エル)、1(数字)のような形状が類似した字種でも高い精度に分類できることが明らかになった.また、文書を認識するためには、個々の文字が連結してできた文字列を認識する必要がある.そのためには、撮影した文字列の画像を精度良く文字単位に分割することが必要となる.そこで、分割のための画像特徴の利用方法と照合用テンプレートの生成方法を提案した.提案手法が文字列認識に有効であることを示し、国際論文誌に発表した.2.移動カメラからの文字認識に関する研究成果を国際会議で発表した.この研究は、移動するカメラから文字を追跡し認識することが目的である.携帯カメラを使って本棚中の本を検索するという応用例が考えられる.また、車載カメラにより看板や交通標識を認識する技術にも応用可能であると考えられる.そのために我々は、テンプレート画像と環境中の文字を逐次的に対応付けながら認識する手法を提案した.提案手法では、対応付けるテンプレート画像が正答カテゴリと異なる場合に早期にリジェクトすることにより高い分類性能を得た.提案した対応付け手法の分類性能の高さを実証し、国際会議にて発表した.