Size Reduction of an On-Line Handwritten Character Recognizer Combining On-Line and Off-Line Recognizers
Hideto Oda, Bilan Zhu, Motoki Onuma, Junko Tokuno, Masaki Nakagawa · 2007
あらまし 本論文では,オンライン日本語手書き文字認識において,非常に少ないメモリ容量で高速な認識が 実現でき,標準的なオンライン手書き文字データベース:Kuchibue dにおいて,最高水準の認識性能を与えるオ ンライン/オフライン統合文字識別器を提示する.オンライン/オフライン統合文字識別器は,字形の崩れに頑健 なオンライン手法と筆順や画数変動に頑健なオフライン手法を併用することによって高性能な認識が実現できる ため,近年注目されている.しかし,オフライン手法のプロトタイプ辞書のサイズは非常に大きく,また,文字 ごとにプロトタイプを用意するため,字種数が多い日本語文字認識では統合によるメモリ消費量や認識速度の悪 化は著しい.この問題に対し,我々は両手法の特質を考慮し,オフライン手法に用いる特徴量及び,修正二次識 別関数の固有値の数を削減することによって,辞書サイズを従来の 91.8MByte から 9.7MByte まで削減した. 認識実験の結果,統合システムでは辞書サイズの削減による認識率の低下はほとんどなく,1 位認識率 91.4%を 達成した.また,後処理として文脈処理を用いた場合,91.8MByte の辞書と同じ認識率 98.6%を実現した. キーワード 手書き文字認識,オンライン手法,オフライン手法,識別器統合,評価値の正規化