版本の文字認識における高次局所自己相関特徴

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-2

グループ名: 【C】平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2013/09/04

タイトル(英語): Higher-order Local AutoCorrelation on character recognition of block book

著者名: 安達 直美(大阪府立大学),吉岡 理文(大阪府立大学),西田 正宏(大阪府立大学)

著者名(英語): Naomi Adachi(Osaka Prefecture University),Michifumi Yoshioka(Osaka Prefecture University),Masahiro Nishida(Osaka Prefecture University)

キーワード: 版本|文字認識|高次局所自己相関特徴高次局所自己相関特徴|block book|character recognition|Higher-order Local AutoCorrelation

要約(日本語): 草庵集の版本を対象に, 高次局所自己相関特徴を用いた文字認識を行った. 高次局所自己相関特徴は文字の位相的な特徴を反映し, 画像内での加法性をもっているため, 厳密に一文字ずつ切り出すことなく認識することが出来る. 版本は文字の大きさやくずしの程度が写本に比べ安定している点に着目し, 学習済み文字と未学習文字の認識率を比較して, 版本を対象とした文字認識における, 高次局所自己相関特徴の有用性を検証した.

PDFファイルサイズ: 2,158 Kバイト