クラスタ数の自動選択によるK-meansクラスタリングとサポートベクターマシンを用いた情景内カラー文字画像の2値化と認識

摘要

本稿では，情景内カラー文字画像を対象に，K-meansクラスタリングによる複数の2値化候補画像の生成，サポートベクターマシンを用いた文字·非文字分類による最適2値化文字画像の選択，輪郭方向分布特徴を用いた改良投影距離法による個別文字認識を行う手法を提案する．特に，カラー文字画像からK-meansクラスタリングによって複数の2値化候補文字画像を生成する際，クラスタ内分散和に対して閾値処理を施し，クラスタ数を自動選択する．情景内カラー文字画像の公開データセット“the Chars 74K”を用いた評価実験結果より，正2値化文字画像の生成率97.6％および選択率85.6％，最終的な文字認識率63.0％を達成し，提案手法の有効性を示した．