ストローク単位の確率文脈自由文法を用いたオンライン手書き数式認識

摘要

本論文ではオンライン手書き数式認識のための新しい手法を提秦する．我々は，手書き数式を，ストローク列を生成する確率文脈自由文法としてモデル化し，数式の文法構造と2次元構造，シンボル内の構造を全て1つの文法で統一的に記述する手法を提案する．この手法によりシンボル認識·構造認識·数式文法解析といった独立の認識ステップを経ずに，これらの情報を同時に利用して数式認識を行うことができ，頑健な数式認識が期待できる．また数式の2次元構造モデルとして，さまざまな形状の非終端記号を統一的に扱うために，隠れ筆記領域という概念を提案し，これを用いて「シンボル形状に依存しない位置」をモデル化する．このモデルはデータからのパラメタ学習が可能であるため，十分な学習データが存在すれば頑健なモデルとなる期待がある．同一筆者が入力した，学術論文における中程度複雑さの8種80数式による評価実験の結果，数式のシンボル·構造の同時推定によってシンボル分割·認識精度が向上することが確かめられた．隠れ筆記領域は学習データが非常に限定されていた中で，シンボルのベースライン正解率約95％が得られた．