文字誤認識の傾向を考慮したスペルチェッカーによる単語認識の精度向上

言語	日本語
種類	研究会等の予稿
著者	浅田伸彦，岩村雅一，黄瀬浩一
論文名	文字誤認識の傾向を考慮したスペルチェッカーによる単語認識の精度向上
論文誌名	電子情報通信学会技術研究報告
発表番号	PRMU2010-268
発表場所	茨城県つくば市
査読の有無	無
発表の種類	口頭発表
年月	2011年3月
分野	パターン認識
キー	`Asada2011` (id=1202)

要約

本稿では，環境中のあらゆる文字・単語を認識する「全方位認識」の実現のために，厳しい射影歪みに対応する手法について検討する．我々は実時間認識可能，レイアウトフリー，射影歪みに頑健といった3 つの要件を満たすカメラベースの単語認識手法を提案している．この手法は斜め45 度から撮影した文字を認識できる頑健さを持つが，前述の全方位認識に際しては，射影歪みに対する更なる頑健性が求められる．そこで本稿では，前述の単語認識手法の文字認識誤りをオープンソースのスペルチェッカであるGNU Aspell を利用して補正する．その際，Aspell が持つ音素の類似性に基づくMetaphone という仕組みを文字誤認識傾向に基くMetashape に置き換える．提案手法を用いて実験を行った結果，文字が書かれた紙面に対して撮影角度が20 度のときに単語認識精度には最大で約24%から約74%の向上が見られた．

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出力結果

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