構造に注目した神経力学モデルを用いた漢字の筆跡ダイナミクスの学習

摘要

近年，文字認識に関する研究が盛hに行われているが，その多くは文字全体を1 つの画像として認識しており，筆跡のダイナミクスを考慮したものはほとhどない．大田らは，文字部品やストローク(画) など漢字の階層構造に注目し，確率文脈自由文法を用い，少ない学習データでも十分な認識精度が得られることを示した．梅田らは，手書き漢字を対象に正規化した特徴量の抽出を行いニューラルネットワークで学習を行うことにより，人間の学習，認知過程をモデル化した認識システムを提案し，そのシステムの有用性を示した．本研究では，ペンの持ち上げを考慮した神経力学モデルを用い，漢字全体を執筆する動作を1 つのダイナミクスとした学習手法を提案する．