サポートベクターマシンを用いた古文書文字認識の試み

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-043

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): A Preliminary Study on Japanese Historical Character Recognition using Support Vector Machine

著者名: 加藤聡 (松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Satoru Kato(Matsue College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue College of Technology)

キーワード: 古文書文字認識|サポートベクターマシン|方向線素特徴量|改良型マハラノビス距離|マルチテンプレート法

要約(日本語): 古文書の翻刻は歴史学研究において重要な基礎的作業であるが，翻刻作業の習熟には古文書読解の訓練が相当期間必要である．そこで本研究では，現代手書き文字の認識技術を用いて，古文書の読解を支援するようなシステムの開発を進めている．本稿では，2クラス識別問題において高い認識精度が得られるサポートベクターマシン（SVM）を，前述した古文書読解支援システムの認識器として用いることを検討し，SVMを古文書文字認識に適用した場合の認識精度について，マハラノビス距離を用いた最近傍識別法や，マルチテンプレート法との比較とともに報告する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,770 Kバイト