著者

上田 佳祐 薗頭 元春 飯山 将晃

出版者

京都大学学際融合教育研究推進センター高大接続科学教育ユニット

雑誌

ELCAS Journal

巻号頁・発行日

vol.3, pp.88-90, 2018-03

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紙媒体や画像上の文字を計算機により自動認識する文字認識の技術は, ビジネス文書などの自動処理だけでなく人文科学の研究などにおいてもデータ処理にかかる人的資源を削減できるという点で有用である. 本研究では古典文献などのくずし文字の認識を目的とし, 現代文字の認識で高い精度が得られている畳み込みニューラルネット(CNN)による識別と, くずし文字特有のアスペクト比を用いた識別を組み合わせた認識手法を提案する. 実験の結果, 提案手法により, 単にCNNを用いた場合より高い精度の認識性能が得られた.