k-NN探索を用いた動的な学習パターン選択による低品質印刷漢字認識

摘要

印刷漢字の認識において，品質の良くない文字画像を対象とすると，認識の精度は大幅に低下する．本稿では，k-NN探索を用いた動的な学習パターン選択と部分空間法を用いることにより，未知パターンを高精度に識別する方法を提案する．この手法は，カテゴリごとに未知パターンに近い上位k個の学習パターンを選択し，それらの選択されたパターンをもとにして部分空間を求め，識別を行うものである．さらに，本稿では選択する学習パターンの個数を，未知パターンとカテゴリとの類似度によって最適化する方法について述べる．ディジタルカメラで撮影した低品質印刷漢字画像に適用した結果，k-NN法や部分空間法と比較して，提案手法の方が高い認識率を示すことが分かった．