手書き電気シーケンス図面における文字記号の自動認識に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-247

グループ名: 【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集

発行日: 2005/03/15

タイトル(英語): Research on Auto Recognition of Character and Symbol in Handwriting Sequence Diagram

著者名: 長谷川 真司(舞鶴工業高等専門学校),川田昌武 (徳島大学),松村 司郎(中電コンピュータサービス),武藤 健司(中部電力)

著者名(英語): Shinji Hasegawa(Maizuru National College of Technology),Masatake Kawada(Tokushima University),Shiro Matsumura(Chuden Computer Service),Kenji Mutoh(CHubu Electric Co.Inc)

キーワード: 電気シーケンス図面|画像処理|ニューラルネット|手書き文字

要約(日本語): 以前に設計された電気シーケンス図面は手書きされており，その図面から問題のある箇所を探すといった作業は，熟練者でなければ非常に困難を要することから，手書き図面を自動的に電子データに置換する必要がある。著者らは線分間に存在する記号の認識のうち標本データ間に大きな差異がある場合は有効な「ヒストグラムの相関法を用いた自動認識法」を提案したが，標本データ間に大きな差異がない場合や手書きによる個人差より認識が容易ではなかった。本論文では，文字・図記号・線分を図面からヒストグラムおよびパターンマッチングを用いて切り出しを行い，ニューラルネットを用いて認識を行う手法を用いたところ，以前より精度が向上したのでその結果報告を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 829 Kバイト