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J-GLOBAL ID：201702230953703539   整理番号：17A1918994

強化された間伐と曲率ヒストグラムに基づく方法を用いたシンハラ語手書き文字認識【Powered by NICT】

Sinhala handwritten character recognition by using enhanced thinning and curvature histogram based method

著者 (3件)： Madushanka P. T. C. (Department of Information Technology, Faculty of Information Technology, Moratuwa, Sri Lanka) ,  Bandara R. (Department of Information Technology, Faculty of Information Technology, Moratuwa, Sri Lanka) ,  Ranathunga L. (Department of Information Technology, Faculty of Information Technology, Moratuwa, Sri Lanka)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSIP  ページ： 46-50  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,間伐特性の離散特徴抽出に基づく手書き非草書体Sinhara文字認識手法を提案した。円形,混乱形状とシンハラ語手書き文字における改質剤連結性の複雑さにアクセスし敏感にできる認識のためのスケルトン手書き文字と曲率に基づいたパターンマッチングとヒストグラム形成法のための隣接画素連結性に基づく細線化アルゴリズムを提案した。考案した特徴ベクトルは,より大きな性能を持つ特徴分類におけるその強度を示した。提案した方法は90%以上の精度で21手書きシンハラ語文字を認識することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *間伐 ,  *手書き文字認識 ,  細線化 ,  *曲率 ,  カオス ,  画素 ,  アルゴリズム ,  *文字認識 ,  *ヒストグラム ,  特徴抽出 ,  パターンマッチング ,  連結性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化 ,  間伐 ,  曲率 ,  ヒストグラム ,  手書き文字認識