高次局所自己相関特徴を用いた古文書の自動文字認識

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS11-7

グループ名: 【C】平成26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: 2014/09/03

タイトル(英語): Character recognition of block book with Higher-order Local Autocorrelation

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: 古文書|文字認識|高次局所自己相関特徴高次局所自己相関特徴|japanese ancient manuscripts|character recognition|higher-order local autocorrelation

要約(日本語): 歴史的事実を知る重要な手がかりとなる“古書の解読”は、その時代の書法に関する高い専門知識が求められるため、活字に直され発行された古書は、全体の約1%に留まっている。これに対し、自動的に古書を読み取る技術を確立することで、特別な知識を必要とすることなく、古書が一般図書として幅広く活用されることが期待される。しかしこれまでの一般的な自動文字認識では、認識対象の画像から一字ずつ切り出した後に字種を判別する手法が主流であるのに対し、筆で書かれた文書では一字一字が連続して書かれるため、文字の区切りが不明瞭となり一文字ずつの自動切り出しが困難とされてきた。そこで本研究では画像全体に含まれる字種の推定と、その位置の推定という二段階の文字認識を行うことで、一文字ずつの区切りを行うことなく、文字の自動認識を試みた。

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