異なる記述形式に対する機械学習を用いた手書き入力文字の認識結果の比較

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS23022

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2023/10/23

タイトル(英語): Comparing of machine learning-based handwritten character recognition for different description formats

著者名: 山崎 高弘(大阪産業大学),平松 綾子(大阪産業大学)

著者名(英語): Takahiro Yamasaki(Osaka Sangyo University),Ayako Hiramatsu(Osaka Sangyo University)

キーワード: ｅ－ｌｅａｒｎｉｎｇ|手書き文字認識|機械学習|自然言語処理|e-learning|handwritten character recognition|machine learning|natural language processing

要約(日本語): 日本語の運用能力を向上させるためのe-learningシステムの開発において，手書き原稿からの文章抽出の精度は重要となる．これまでの試みにおいて，原稿用紙に書かれた手書き文字の抽出は高い精度で実現が可能であることを確認している．本稿では，今後のシステム開発の前段階として，縦書き，横書き，フリーフォーマットなど、異なる記述形式でも同等の精度で文字を認識できるかを調査する．

要約(英語): In developing an e-learning system to improve Japanese proficiency, accurate extraction of text from handwritten manuscripts is essential. Our previous attempts have achieved high extraction accuracy from such manuscripts. This paper further explores the consistency of this accuracy across diverse writing styles, including vertical, horizontal, and free formats.

本誌: 2023年10月26日-2023年10月27日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 17-21 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,767 Kバイト