二種類のSVMを用いたオンライン類似数式文字識別

摘要

数式を効率よくコンピュータに入力する方法として、手書きの数式を認識し、コンピュータで利用可能な形式に変換するシステムの開発が望まれている。 しかし、数式中の文字や記号の認識は一般の文字と異なりrとγ、Wとωのような類似文字が多く存在するため困難である。 そこで本稿では2種類のSVM (Support Vector Machine)を使い分け、類似の文字を精度よく識別する手法を提案する。 二種類のSVMとは(1)画像を入力として用いるSVMと(2)ペンの位置の時系列情報を入力とするSVMGDTW (SVM Gaussian Dynamic Time Warping)である。 本手法によりrとγは86.7％、Wとγは85.6％で判別できることを確認した。 また本手法をDTWとテンプレートマッチングからなる認識手法と併用したところ、数字·英字·ギリシア文字·数式記号からなるサンプル（全106文字）に対して91.1％の認識率を得た。