| 講演名 | 2019-10-18 深層ニューラルネットワークによる手書き文字の運筆情報復元 中村 汐翼(東京農工大), グエン トゥアン クーン(東京農工大), 中川 正樹(東京農工大), |
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| 抄録(和) | 本稿は，深層ニューラルネットワークを用いて手書き文字の運筆情報を復元する方式を提示し，復元した運筆情報を手書き文字認識に利用する有効性を検討する．オフライン手書き文字認識は静的な二次元画像から得られる字形情報だけから認識を行う必要があるため，動的な運筆情報を利用できるオンライン手書き文字認識よりも識別精度が低くなりがちである．そこで，オフライン手書き文字から運筆情報を復元することができれば，動的な情報をオフライン手書き文字認識に利用できることとなり，文字認識率の向上が期待できる．また，古文書などで劣化が著しい文字の解読にも有益であることが期待できる．運筆情報の復元はAttention機構を導入したEncoder-Decoderモデルによる．本稿では，その定性的評価を行うともに，復元した運筆情報をオンライン手書き文字認識に利用し，元の文字画像に対するオフライン手書き文字認識と統合ことで，識別精度への効果を考察する． |
| 抄録(英) | This paper presents a method to recover a dynamic trajectory from a handwritten character image using a deep neural network and consider whether the dynamic trajectory is useful for handwritten character recognition. Recognition rate of off-line handwritten characters is lower than that of on-line handwritten characters because off-line character patterns are recognized only by static information from their two-dimensional images. Therefore, the recognition rate of off-line character patterns could be improved if their trajectories were recovered from their images. Moreover, the trajectory recovery may help archaeologists decode degraded character patterns on historical documents. We recover the trajectory by an Encoder-Decoder model with the attention mechanism. In this paper, we evaluate our trajectory recovery qualitatively as well as quantitatively by combining online recognition of the recovered dynamic trajectories with offline recognition of the original character images. |
| キーワード(和) | オフライン手書き文字 / 運筆情報復元 / 深層学習 |
| キーワード(英) | offline handwritten character pattern / trajectory recevery / deep neural network |
| 資料番号 | PRMU2019-41 |
| 発行日 | 2019-10-11 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2019/10/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMU技術の最前線俯瞰、クロス/ マルチモーダルな認識理解、深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 玉木 徹(広島大) / 木村 昭悟(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Akisato Kimura(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス) |
| 幹事氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(OMRON SINICX) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内田 祐介(DeNA) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Uchida(DeNA) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層ニューラルネットワークによる手書き文字の運筆情報復元 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recovering Dynamic Trajectory from a handwritten character image using a Deep Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | オフライン手書き文字 / offline handwritten character pattern |
| キーワード(2)（和/英） | 運筆情報復元 / trajectory recevery |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 汐翼 / Tsubasa Nakamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | グエン トゥアン クーン / Nguyen Tuan Cuong |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中川 正樹 / Masaki Nakagawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 発表年月日 | 2019-10-18 |
| 資料番号 | PRMU2019-41 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-235 |
| ページ範囲 | pp.53-58(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-11 (PRMU) |