| 題名 | 認識率の低い文字を含む手書き宛名画像を対象とした文書理解システム |
| 著者 | *森本 隼人, 岡村 健史郎 (大島商船高等専門学校), 田中 裕貴 (豊橋技術科学大学), 齋藤 誠 (アンリツエンジニアリング（株）) |
| Page | pp. 111 - 112 |
| Keyword | 文書理解, 郵便宛名, 手書き文字 |
| Abstract | 認識率の低い文字を含む手書き宛名画像を対象とした文書理解システムについて述べる。筆者らが提案するシステムは、比較的精度の高い文字切り出し処理によって、切り出しの候補を一通りに固定することで、処理時間を短縮するとともに、認識下位候補を含む文字認識結果を用いて検索精度を向上させる特徴を持つ。具体的には、住所データベースと複数の認識結果間の一致度を、文字切り出しの位置を基にして求める大分類を行う。更に、大分類の結果に対して、認識順位という要素を加えた動的計画法によって詳細な検索を行う。これらの手法によって、精度を低下させる事なく、処理量を小さく抑えることを可能としている。 |
| 題名 | マハラノビス距離を用いた古文書文字認識に関する検討 |
| 著者 | *森山 裕介, 堀内 匡, 加藤 聡 (松江工業高等専門学校) |
| Page | pp. 113 - 114 |
| Keyword | 古文書, 文字認識, マハラノビス距離, 方向線素特徴量 |
| Abstract | 歴史学研究において古文書の翻刻は重要な基礎的作業である．文字認識技術を用いて古文書の翻刻作業を支援するようなシステムを開発できれば，歴史学研究において有用な道具になると考えられ，古文書の翻刻支援を実現するための研究が数多く進められている．本研究では，古文書文字を対象とした個別文字認識に注目し，日本語手書き文字認識で提案されている方向線素特徴量とマハラノビス距離を用いた手法をもとに，古文書文字認識に関する基礎的な検討を行う． |
| 題名 | 文字認識技術を用いた古文書読解支援システムの検討 |
| 著者 | *陶山 早紀, 堀内 匡, 加藤 聡 (松江工業高等専門学校) |
| Page | pp. 115 - 116 |
| Keyword | くずし字, マハラノビス, k-NN法, 平仮名 |
| Abstract | 日本には多くの古文書がある．これらの原本はくずし字で書かれており，一般の人には読むことは困難である．しかし，古文書を読む会に参加する人など，専門家以外でも古文書を読みたいと思う人は多い．また，古典文学を専攻する大学院生や専門家はくずし字を読解する技術が必要であるが，最初はなかなか読解できない． そこで，くずし字に関しての初心者がくずし字を読解するための支援システムの実現を目指す．本研究では，対象を平仮名に限定して，ユーザが読解困難な文字に対する読みの候補文字を複数個ユーザに提示するシステムを開発する． |
| 題名 | 自己組織化マップを用いたモジュール型ニューラルネットワークによる古文書文字認識 |
| 著者 | *加藤 聡 (松江工業高等専門学校 情報工学科), 森山 裕介 (松江工業高等専門学校 専攻科 電子情報システム工学専攻), 堀内 匡 (松江工業高等専門学校 情報工学科), 伊藤 良生 (鳥取大学工学部 電気電子工学科) |
| Page | pp. 117 - 118 |
| Keyword | モジュール型ニューラルネットワーク, 自己組織化マップ, 古文書文字認識 |
| Abstract | モジュール型ニューラルネットワーク（以下，モジュール型NN）は，大分類部と細分類部による段階的な認識候補クラスの絞り込みができるため，誤認識を抑制できるという利点を持つ．しかしながら，モジュール型NNの大分類部では，各クラスにおける学習データの平均ベクトルが一般的に用いられるため，特徴空間における各クラスの母集団が，それぞれ1つの平均ベクトルだけで近似されてしまうことにより，認識候補クラスの信頼性が低下するおそれがある．本報告では，自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)を用いて，各クラスを複数の代表ベクトルで近似することによって，モジュール型NNの大分類部の信頼性を高めることを検討する． |
| 題名 | 自己組織化マップを用いた輪郭抽出手法の検討 |
| 著者 | *植田 拓也, 鷲見 育亮 (鳥取環境大学大学院), 薮木 登 (津山工業高等専門学校), 松前 進, 福本 善洋 (鳥取環境大学), 築谷 隆雄 (松江工業高等専門学校), 副井 裕 (鳥取大学) |
| Page | p. 119 |
| Keyword | 自己組織化マップ, 輪郭抽出, SOM |
| Abstract | 画像認識の分野において画像中に存在する物体から輪郭を抽出することは重要な問題であり，多くの論文において取り上げられている．輪郭を抽出する手法としては，動的輪郭モデルやアクティブネットがあり，N.N.を用いたもの，Hopfieldネットワーク，自己組織化マップを用いたものが提案されており，盛んに研究されている．本論文では，自己組織化マップを用いた輪郭抽出手法の応用として，道路標識の形状抽出への適用の検討を行い，また，濃淡画像に対しても適用できるように改良したアルゴリズムについて述べる． |
| 題名 | 動的ネットモデルによる形状識別手法の検討 |
| 著者 | *難波 福弥 (鳥取環境大学), 植田 拓也, 鷲見 育亮 (鳥取環境大学大学院), 薮木 登 (津山工業高等専門学校), 副井 裕 (鳥取大学) |
| Page | p. 120 |
| Keyword | 形状認識, 動的輪郭モデル, ActiveNet |
| Abstract | 画像認識の分野において画像中に存在する物体から輪郭を抽出することは重要な問題であり，多くの論文において取り上げられている．その輪郭線を抽出する手法として現在までに動的輪郭モデルやActiveNetなど多くの手法が提案されている．本研究ではActive Netによる領域抽出から得られた輪郭線に対してP型フーリエ記述子を適用し，輪郭形状に対して数値化を行い自己組織化マップ(SOM)による形状識別の手法を検討した． |