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J-GLOBAL ID：201702234373790432   整理番号：17A0116157

接触中国語手書き認識のためのHMMに基づく過剰セグメンテーション法【Powered by NICT】

An HMM-based Over-Segmentation Method for Touching Chinese Handwriting Recognition

著者 (4件)： Xu Liang ,  Fan Wei ,  Sun Jun ,  Naoi Satoshi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICFHR  ページ： 343-348  発行年： 2016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： 接触文字のセグメンテーションは,オフライン中国語手書き認識における挑戦的な問題である。一つの実行可能解は,単一特性内の隣接特性間の正確なカットと冗長カットの中程度のレベルの高い再現を維持する過剰セグメンテーション戦略である。以前の冗長カットフィルタリング法は,純粋な発見的方法に依存するか,または正しいカットの幾何学的特性を学習した。本研究では,単一カットレベルからベース学習カットフィルタリング法を拡張した隠れMarkovモデル(HMM)による配列レベルを削減する。確率的逐次モデリングツールとして,HMMは隣接カットの配列間の個人カットの特性だけでなく左右時間的文脈と空間依存性を利用することができる。大接触特性データセット上での実験結果により,提案した方法は,過剰セグメンテーションに有効であり,従来の方法よりも優れた性能を与えることを示した。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： 隠れMarkovモデル ,  *中国語 ,  発見的方法 ,  空間依存性 ,  *セグメンテーション ,  学習
準シソーラス用語： 幾何学的特徴 ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国語 ,  手書き認識 ,  HMM ,  セグメンテーション