文字,図,数式を含むオンライン手書きパタンに含まれるストロークの分離手法

摘要

本報告では,オンライン手書きパタンに含まれる個々のストロークを,文字,図,数式パタンの構成要素に分離する手法を提案する。 本手法では,当研究室のデータベースから得られた,個々のストロークが持つ特徴,および密度の情報のヒストグラムから計算される評価値を利用する。 また,ストローク問の接触の有無によって,評価値の修正を行う。 「認識による分類」の戦略を部分的に採用し,同一パタンの構成要素として分類されたストローク列に対する文字,数式認識結果をストロークの分類に利用している。 最終的に,評価値の合計を元に個々のストロークを文字,図,数式に分類する。 以上の手法を用いて行った評価実験では,当研究室のデータベースに対して約81％の分類精度を示した。