局所的複雑度を利用した漢字の構成要素の分割手法

姉川 正紀
志久 修
中村 彰
黒田 英夫

本論文では, 一つの漢字全体を認識するのではなく, 偏や旁などの構成要素に分割して認識する手書き漢字認識システムを対象とした, 漢字の構成要素の分割手法を提案し, その評価を行う. まず, 漢字の局所的複雑度を新たに定義し, これを用いた適応型Laplacian-Gaussianフィルタ処理を提案する. これによって, 従来試行錯誤的に決定していたパラメータを, 局所ごとに自動的に適切に決定するフィルタ処理を実現し, 漢字の構成要素の構造パターンの認識に必要なマクロな特徴と個々の構成要素の抽出に必要なミクロな特徴を同時に抽出することを可能にする. また, このフィルタ処理は, 処理の高速化にも有効であることを示す. 更に, このフィルタ処理の結果を, 漢字の局所的複雑度より抽出した分割候補点と組み合わせることによって構成要素の分割点を自動抽出する方法を示し, その有効性を明らかにする.

電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム 2-情報処理

一般社団法人電子情報通信学会

http://ci.nii.ac.jp/naid/110003227440
https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=200902108051482120
http://ci.nii.ac.jp/ncid/AN1007132X