文字誤認識の傾向を考慮したスペルチェッカーによる単語認識の精度向上

摘要

本稿では，環境中のあらゆる文字·単語を認識する「全方位認識」の実現のために，厳しい射影歪みに対応する手法について検討する．我々は実時間認識可能，レイアウトフリー，射影歪みに頑健といった3つの要件を満たすカメラベースの単語認識手法を提案している．この手法は斜め45度から撮影した文字を認識できる頑健さを持つが，前述の全方位認識に際しては，射影歪みに対する更なる頑健性が求められる．そこで本稿では，前述の単語認識手法の文字認識誤りをオープンソースのスペルチェッカであるGNU Aspellを利用して補正する．その際，Aspellが持つ音素の類似性に基づくMetaphoneという仕組みを文字誤認識傾向に基くMetashapeに置き換える．提案手法を用いて実験を行った結果，文字が書かれた紙面に対して撮影角度が20度のときに単語認識精度には最大で約24％から約74％の向上が見られた．