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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-02-16 11:30 画像の微小スケール空間を活用した特徴点抽出に基づく手書き文字認識法に関する検討 ○鈴木雅人・北越大輔（東京高専）  ITS2017-83 IE2017-115 |
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| 抄録 | （和） | 局所画像特徴量を用いた認識手法は，画像中の一般物体認識に対する一つのアプローチである。画像中の手書き文字を物体と捉えてこの枠組みを適用することが可能であるが，その場合，文字の形の多様性により適切な局所特徴量を抽出することは難しい。本研究では，このような枠組みによって多様な字形を有する手書き文字の認識を行うため，特徴点を抽出する際のスケール空間に上限を設け，微小スケール空間からの特徴点抽出に基づいて文字の構造情報の抽出を試みる。また，多様な字形に対応した特徴点のマッチングを実現するため，特徴点のスケールを動的に変化させてマッチングを行う手法を提案する。本手法の有効性を検証する実験の結果，およそ8割程度の字種に対して文字の構造情報を抽出できたことが確認できた他，参照文字画像の種類によらず，従来法に比べて手書き文字の認識精度を改善できることが分かった。 |
| （英） | Recognition method using local feature extraction is one of the famous strategies to general object recognition. By considering the handwritten chinese characters in the picture as objects, it is possible to apply this algorithm to them. But in character recognition, it is difficult to extract an appropriate local features due to the variety of character shapes. In this report, in order to recognize the handwritten chinese characters in such a framework, we set an upper limit on the scale space for extracting characteristic feature points, and try to extract structure informations of the characters according to the feature extraction form small scale space. And we also suggest a matching method by dynamically changing the scale of characteristic feature points. In recognition experiments, it is found that we can extract the structure informations from about 80% of characters, and improve the recognition accuracy in comparison with the traditional algorithm regardless of the kind of the reference character pictures. | |
| キーワード | （和） | 局所特徴量 / 文字構造抽出 / 微小スケール空間 / 手書き文字認識 / / / / |
| （英） | Local Feature / Extraction of Character Structure / Small Scale Space / Handwritten Chinese Character Recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 432, IE2017-115, pp. 257-260, 2018年2月. | |
| 資料番号 | IE2017-115 | |
| 発行日 | 2018-02-08 (ITS, IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2017-83 IE2017-115 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-MMS ITE-HI ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2018-02-15 - 2018-02-16 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理および一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2018-02-ITS-IE-MMS-HI-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像の微小スケール空間を活用した特徴点抽出に基づく手書き文字認識法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Handwritten Chinese Character Recognition Method Based on Feature Points Extraction Using Small Scale Space |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所特徴量 / Local Feature |
| キーワード(2)（和/英） | 文字構造抽出 / Extraction of Character Structure |
| キーワード(3)（和/英） | 微小スケール空間 / Small Scale Space |
| キーワード(4)（和/英） | 手書き文字認識 / Handwritten Chinese Character Recognition |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 雅人 / Masato Suzuki / スズキ マサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業高等専門学校 (略称： 東京高専) National Institute of Technology, Tokyo College (略称： Tokyo Kosen) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北越 大輔 / Daisuke Kitakoshi / キタコシ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業高等専門学校 (略称： 東京高専) National Institute of Technology, Tokyo College (略称： Tokyo Kosen) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-02-16 11:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2017-83, IE2017-115 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.431(ITS), no.432(IE) |
| ページ範囲 | pp.257-260 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-02-08 (ITS, IE) |
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