著者

山田 奨治

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告人文科学とコンピュータ(CH) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1995, no.14, pp.21-30, 1995-01-27

被引用文献数

6

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古文書かな文字(変体かな)を自動認識する際に特有な諸課題(文字のくずし、散らし書き、連綿体など)を整理した。そしてこれらの課題に有効な特徴抽出方式である、高次局所自己相関特徴について述べ、それを利用した文字認識実験を行なった。高次局所自己相関特徴は、文字の位相的な特徴を反映し、位置に関して独立で、画像内での加法性を持っており、これらの特性を利用することで、変体かなを厳密に文字を切り出すことなく認識することができる。本方式は文書を限定した上で、システムが文字を学習しながら専門家の読解を支援してゆくシステムへの応用が期待できる。We arranged the problems of machine recognition of Japanese old Kana characters. The higher order local autocorrelation features, which is efficient to solve these problems, was described. We conducted some recognition experiments using this feature. The higher order local autocorrelation features reflects the topological features of characters. It is independent for position, and satisfies the low of addition. Using these features, old Kana could be recognized without strict character segmentation. Our method can be applied for specialists support system with auto character feature learning for single document.