筆順変動を表現するHMMとそのオンライン文字認識への応用

摘要

本論文では，筆順フリーなオンライン文字認識の高精度化を目指し，（i）筆順変動の統計的モデルrnの構築，及び（ii）その認識における利用，の2点について検討する?一般に筆順フリー化には不自然な画対応のrn許容による誤認識の問題があるが，提案する筆順変動モデルを用いることでそれらを抑制できる．この筆順変動rnモデルは，筆順フリー認識のためのグラフモデル（キューブグラフ）の確率的拡張として定式化され，結果的にrn文字形状に関するゆう度と筆順のゆう度を同時に扱うことが可能な隠れマルコフモデル（HMM）の一種となる.rn公開されているオンライン文字データベース“HANDS-kuchibue_d-97-06-10”を用いた認識実験により，筆順rn変動モデル導入の有効性及び妥当性を明らかにした．