共同研究報告書

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1 一 般 社 団 法 人 電 子 情 報 通 信 学 会 信 学 技 報 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, IEICE Technical Report INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS PRMU ,SP ,WIT ( ) 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 方 式 梁 建 娟, 朱 碧 蘭, 熊 谷 太 郎, 中 川 正 樹 東 京 農 工 大 学 情 報 工 学 科, 東 京, 日 本 三 菱 電 機 株 式 会 社 自 動 車 機 器 開 発 センター あらまし 本 論 文 では 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 方 式 について 述 べる. 車 載 のタッチパネルなど での 利 用 を 想 定 し, 重 なりながら 文 字 幅 の 半 分 程 度 横 方 向 に 進 めながら 筆 記 される 文 字 列 パターン, 完 全 に 重 ね 書 きされる 文 字 列 パターンなどを 疑 似 的 に 作 成 し, 従 来 のオンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 に 改 造 を 加 えたうえで 認 識 実 験 を 行 った. 従 来 のオンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 では,ストロークの 切 れ 目 を 非 切 出 しポイント, 不 確 定 ポイ ント,そして, 切 出 しポイントに 区 分 し, 候 補 ラティスを 構 築 していた. 本 では,この 分 類 を 認 識 対 象 に 合 わ せて 学 習 し 直 す と,すべての 切 れ 目 を 不 確 定 ポイントとして 扱 う を 検 討 する. 候 補 ラティスから,Viterbi で 最 適 な 文 字 列 認 識 を 探 索 する 際 には, 文 字 認 識 の 確 からしさや 幾 何 学 的 文 脈 および 言 語 的 文 脈 の 確 からしさ に 加 えて,SVM モデルによる 各 文 字 の 切 出 し 確 からしさも 評 価 する. 生 成 した 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 データベースで 評 価 実 験 を 行 い,すべての 切 れ 目 を 不 確 定 にすることで, 一 部 を 確 定 する 方 法 より 高 い 認 識 率 を 達 成 し, 認 識 速 度 も 実 用 上 問 題 がないことを 確 認 した. キーワード 文 字 位 置 自 由 手 書 き 文 字 列,オンライン 手 書 き 文 字 列 認 識, 候 補 ラティス,SVM 分 類 Position-Free On-line Hanwritten Tet Recognition Jianjuan LIANG,Bilan ZHU,Taro KUMAGAI,Masa NAKAGAWA Department of Computer an Information Sciences, Toko Universit of Agriculture an Technolog, Naka-cho, Koganei-Cit, Toko, , Japan Mitsubishi Electric Corporation, Automotive Electronics Development Center, , Miwa, Sana-Cit, Hogo , Japan Abstract The paper presents a metho of position-free on-line hanwritten tet recognition esigne to allow a user to overla characters without confirming previousl written characters in such situations as uring riving. This metho sets each off-stroke as unecie an evaluates the segmentation probabilit b a SVM moel. Then, the optimal segmentationrecognition path can be effectivel foun b the Viterbi search in the caniate lattice, combining the scores of character recognition, geometric features, linguistic contet, as well as the off-stroke segmentation. We test this metho on variousl overlai sample patterns artificiall prepare an verif that it prouces competing recognition rate as the normal tet without the serious problem in spee for practical applications. Kewors Position-Free Hanwritten Tet, On-line Hanwritten Tet Recognition, Caniate Lattice, SVM Classification 1. はじめに 近 年,スマートフォンやタブレット, 電 子 ペンなどの 爆 発 的 普 及 に 伴 い,オンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 に 再 び 注 目 が 集 まっている. さらに, 車 載 情 報 環 境 として, 大 型 のタッチパネルが 開 発 され 販 売 されるようになっている.そこでは, 行 先 を 指 書 き し, 認 識 させるなどが 考 えられる.この 場 合, 通 常 のタブレ ット 環 境 のように 筆 跡 を 確 認 しながら 筆 記 することは 期 待 で きない.その 結 果, 文 字 位 置 は 非 常 に 不 安 定 になることを 想 定 しなければならない. 本 論 文 では,こうした 条 件 での 利 用 を 想 定 し, 文 字 位 置 制 限 を 緩 和 あるいは 解 除 して 手 書 き 文 字 列 を 認 識 する 方 式 を 述 べる. オンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 においては, 様 々な が 提 This article is a technical report without peer review, an its polishe an/or etene version ma be publishe elsewhere. Copright 2015 b IEICE

2 案 されている. 日 本 語 の 場 合 は, 村 瀬 らによって, 切 出 しの 不 確 定 性 を 候 補 文 字 ラティスとして 表 現 し, 文 字 認 識 の 確 か らしさを 加 算 して, 最 適 のパスの 認 識 結 果 とする が 提 案 された[1].その 後, 多 くの 提 案 がなされているが, 最 近 では, 朱 らは, 文 字 列 パターンから 隣 接 ストローク 間 の 重 なりや 距 離 などの 特 徴 値 によって 基 本 切 出 しパターンに 過 分 割 し, 基 本 切 出 しパターンと 結 合 して 生 成 された 候 補 文 字 パターンを 文 字 認 識 し,それらを 組 み 合 わせことで 候 補 ラティスを 構 築 する.そして, 経 路 評 価 においては 文 字 認 識 の 確 からしさ, 文 字 切 出 しの 確 からしさ, 幾 何 的 な 確 からしさと 言 語 文 脈 の 確 からしさを 総 合 し, 動 的 計 画 法 で 最 適 な 認 識 結 果 を 探 索 す る[2].この はスマートフォンや 各 社 のタブレットに 採 用 されている. 一 方, 非 常 に 小 さい 筆 記 面 を 想 定 して, 文 字 を 重 ね 書 きし て 認 識 させる 方 式 が 提 案 された. 下 平 らは 文 字 の 切 出 しを 必 要 としないサブストローク HMM と 文 字 構 造 辞 書, 文 字 bigram の 言 語 モデルを 用 いる 方 式 を 提 案 した[3], 漢 字 1016 字 種 と 平 仮 名 71 字 種 に 対 して, 自 由 な 筆 順 で 69.2%, 正 しい 筆 順 で,88.0%の 認 識 率 を 報 告 している. 登 内 らは, 漢 字 を 書 く 負 担 を 低 減 するために, 平 仮 名 だけの 重 ね 書 きを 対 象 に, 離 散 HMM モデルに 基 づいて 1 画 ごとに 逐 次 処 理 する 方 式 を 提 案 した[4]. 認 識 された 平 仮 名 は 手 書 きジェスチャによって 仮 名 漢 字 変 換 することもできる. 英 語 では, 英 単 語 を 対 象 に, Bharath らは 英 単 語 のトライ 辞 書 を 用 いた 方 式 を 提 案 した[5]. 語 彙 数 が2 万 のトライ 辞 書 の 場 合 は 89%の 認 識 率 を 報 告 して いる. 中 国 語 では 漢 字 を 対 象 に,Zou らはニューラルネット ワークを 用 いてストローク 列 から 文 字 を 仮 切 出 しし,この 仮 切 出 しを 重 ね 書 きされた 古 いストローク 列 の 消 去 と 文 字 認 識 の 高 速 化 に 利 用 し, 文 字 ごとの 認 識 の 確 からしさと 文 字 bigram の 言 語 モデルに 基 づいて 重 ね 書 き 文 字 列 を 認 識 する 手 法 を 提 案 している[6].ここでは,ニューラルネットワークの 出 力 値 から, 一 つ 文 字 として 統 合 するか,2つに 文 字 に 分 離 するかを 確 定 している.Wan らは,SVM によって 切 出 し,こ の 確 からしさに 文 字 bigram による 言 語 モデルと 外 接 矩 形 の 重 なり,そして, 文 字 認 識 のスコアを 統 合 して 文 字 ペアを 評 価 する 方 式 を 提 案 し, を 総 合 的 に 最 適 化 するパス 探 索 よりも 高 い 文 字 切 出 し 率 および 文 字 認 識 率 を 報 告 してい る[7].Lv らは,SVM によって 文 字 列 から 文 字 ごとへ 過 分 割 し, 文 字 認 識 の 確 からしさと 文 字 bigram による 言 語 モデル, そして, 字 種 非 依 存 の 文 字 パターン 単 独 および 連 接 の 幾 何 学 的 確 からしさを 統 合 して 最 適 な 文 字 列 認 識 結 果 を 探 索 する 方 式 を 提 案 している.ただし,ここでも,SVM の 出 力 値 に 応 じ て, 統 合 の 確 定 を 行 っている[8]. 本 論 文 では, 重 ね 書 きに 留 まらず, 文 字 位 置 が 不 安 的 なオ ンライン 手 書 き 文 字 列 を 対 象 とする. 以 下 は 文 字 位 置 自 由 オ ンライン 手 書 き 文 字 列 と 呼 ぶ. 本 論 文 で 提 案 する は, 従 来 のオンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 を 基 に,SVM によって 各 文 字 に 仮 切 出 しし, 仮 切 出 しポイントをすべて 不 確 定 にすること,および, 切 出 しと 認 識 の 候 補 を 表 現 する 候 補 ラティスの 中 で 候 補 文 字 列 の 評 価 に 仮 切 出 しポイントの 評 価 を 含 めることを 提 案 し,その 効 果 を 示 す. 以 下,2 章 では 文 字 位 置 自 由 手 書 きデータベースを 生 成 す るについて,3 章 では 提 案 した 文 字 位 置 自 由 手 書 き 文 字 列 認 識 方 式 について,4 章 では 提 案 した 認 識 方 式 の 性 能 について 報 告 する. 最 後 に,5 章 において 結 論 を 示 す. 2. 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 きデータベース まず, 複 数 の 被 験 者 に, 肘 をつけずに,かつ, 筆 跡 を 確 認 せずにタブレットで 筆 記 してもらった. 例 を 図 1に 示 す.お おむね 水 平 右 方 向 に 移 動 しながら, 文 字 が 筆 記 されるが, 途 中 で 中 断 したりすると 文 字 が 重 なったり, 離 れたりする. 一 方, 文 字 のなかでは, 筆 画 の 位 置 は 比 較 的 安 定 している. 図 1. 手 を 浮 かせて 目 視 なしに 書 かれた 文 字 列 パターン 現 状 では, 運 転 しながら, 車 載 タッチパネルに 筆 記 するこ とができなので, 上 に 模 して, 従 来 のオンライン 手 書 き 文 字 列 パターンデータベースから 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 パターンを 次 のいくつかの 条 件 で 生 成 する.これらに は, 上 で 採 集 したものに 近 いパターン,より 厳 しく 重 なるパ ターン,そして, 小 さい 筆 記 面 に 文 字 を 完 全 に 重 ねて 書 かれ るパターンも 含 めることにする.なお, 前 述 の 重 ね 書 き 文 字 認 識 の 文 献 でも 採 用 されているように,これらに 共 通 して 句 読 点 は 除 く.これは, 位 置 情 報 なしに, 句 読 点 を 認 識 するこ とが 非 常 に 難 しく( 多 くの 場 合, 前 後 の 文 字 に 統 合 される), また,ソフトキーボードやジェスチャ 入 力 などの 別 の 方 法 で 入 力 可 能 だからである. (1) データセット 1 文 字 単 位 に, 文 字 間 の 横 方 向 と 縦 方 向 の 距 離 を 式 (1)に 示 す 範 囲 でランダムに 生 成 する.つまり, 文 字 間 隔 を 重 ねから1 文 字 分 まで, 平 均 して 半 分 の 文 字 幅 程 度 横 方 向 に 進 めながら, 縦 方 向 に 上 限 1 割 まで 変 動 して 筆 記 される 文 字 列 パターンを 疑 似 的 に 作 成 した. 一 様 乱 数 と 正 規 乱 数 を 比 較 したところ, 一 様 乱 数 のほうが 先 の 手 書 きパターンに 近 かったため, 以 後, 一 様 乱 数 を 用 いる.ここで, は 文 字 の 平 均 幅, は 文 字 の 平 均 高 さである. 以 下 も 同 じである. [ 0.5*, 1.0* ] [ 0.1*, 0.1* ] (1)

3 (2) データセット 2 文 字 単 位 に 文 字 間 の 横 方 向 と 縦 方 向 の 距 離 を 式 (2)に 示 す 範 囲 でランダムに 生 成 する.つまり, 文 字 間 隔 の 横 方 向 の 範 囲 はデータセット 1 より 広 くして, 文 字 間 隔 を 重 ねから 1.5 文 字 分 まで 横 方 向 に 進 めながら, 縦 方 向 に 上 限 1 割 まで 変 動 し て 筆 記 される 文 字 列 パターンを 疑 似 的 に 作 成 した. (3) データセット 3( 重 ね 書 き) 文 字 単 位 に, 文 字 間 の 横 方 向 と 縦 方 向 距 離 を 式 (3)に 示 す 範 囲 にランダムに 生 成 する.つまり, 文 字 間 隔 を 左 右 上 下 に1 割 程 度 変 動 させて 重 ね 書 きで 筆 記 される 文 字 列 パターンを 擬 似 的 に 作 成 した. [ 0.4 *, 1.5* ] [ 0.1*, 0.1* ] [ 0.1*, 0.1* ] [ 0.1*, 0.1* ] (4) データセット 4 文 字 単 位 に, 文 字 間 の 横 方 向 と 縦 方 向 距 離 を 式 (4)に 示 す 範 囲 にランダムに 生 成 する.つまり, 文 字 間 の 左 右 上 下 に1 文 字 分 程 度 まで 変 動 を 許 して 筆 記 される 文 字 列 パターンを 作 成 し た.これが 最 も 広 い 範 囲 で 変 動 するパターンである. [ 1.0 *, 1.0 * ] [ 1.0 *, 1.0 * ] 生 成 した4つのデータセットの 一 例 を 図 2に 示 す. (a) 正 常 な 手 書 き 文 字 列 (b) 生 成 したデータセット 1 (c) 生 成 したデータセット 2 () 生 成 したデータセット 3( 左 )とデータセット 4( 右 ) 図 2. 文 字 位 置 自 由 手 書 きデータベースの 例 (2) (3) (4) 3. 処 理 の 流 れ ここで,まず 幾 つかの 用 語 を 定 義 する.ストロークはペン を 筆 記 面 に 付 けてから 離 すまでの 筆 点 座 標 系 列 であり,オフ ストロークはペンを 離 してから 再 び 筆 記 面 に 付 けるまでのベ クトルを 表 す. 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 パターンに 対 する 認 識 処 理 の 流 れを 図 3に 示 す. 次 に 処 理 ごとに 詳 細 に 述 べる. 文 字 位 置 自 由 手 書 き 文 字 列 仮 切 出 し 候 補 ラティスの 構 築 探 索 と 認 識 最 適 な 認 識 結 果 図 3. 認 識 処 理 の 流 れ 3.1 仮 切 出 し (1) 仮 切 出 しポイント 従 来 のオンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 方 式 [2]で,まず 隣 接 ス トローク 間 の 距 離 や 重 なりなどの 幾 何 的 な 特 徴 値 により, 非 切 出 しポイントと 仮 切 出 しポイントに 区 分 する.そして, 仮 切 出 しポイントから 抽 出 した 20 次 元 の 特 徴 値 に SVM モデル を 適 用 することで, 一 部 を 切 出 しポイントとして 確 定 する. 最 後 に 各 オフストロークは, 非 切 出 しポイント, 切 出 しポイ ントと 不 確 定 ポイントに 分 類 する. 非 切 出 しポイントは 1 つ の 文 字 パターンの 内 部 に 存 在 すると 判 断 されたものに 対 して, 切 出 しポイントは 2 つの 文 字 間 にあると 判 断 されたものであ る. 不 確 定 ポイントは 切 出 しポイントであるか 非 切 出 しポイ ントであるかを 決 定 できないポイントのことである.したが って, 不 確 定 ポイントは, 非 切 出 しポイントあるいは, 切 出 しポイントの 両 方 の 可 能 性 を 評 価 する. しかし, 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 パターンに 対 して, 文 字 間 隔 が 非 常 に 不 安 定 であるので,このままでは 利 用 できない.そこで,オフストロークから, 従 来 以 上 に 幾 何 学 的 な 特 徴 値 を 抽 出 する.これまでの 文 献 を 調 査 し,すべ てを 網 羅 できるように 56 次 元 の 特 徴 値 を 設 定 した. 詳 細 は 次 項 に 述 べる. 従 来 のオンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 では,オフストロ ークを 非 切 出 しポイント, 不 確 定 ポイント,そして, 切 出 し ポイントに 区 分 していたことは 上 に 述 べた.この 扱 いについ て, 本 論 文 では, 比 較 のために,2 つ を 検 討 する. 第 一 の は, 各 オフストロークに 対 する SVM の 出 力 値 を2つ の 閾 値 と 比 べて,それぞれを 非 切 出 しポイントと 不 確 定 ポイ ント,そして 切 出 しポイントに 分 類 する. 非 切 出 しポイント と 切 出 しポイントは 確 定 し, 不 確 定 ポイントでは, 従 来 と 同

4 様 に 両 方 の 可 能 性 を 検 討 する.この を 切 出 し 候 補 と 呼 ぶ. 一 方, 第 二 の では, 各 オフストロークをすべて 不 確 定 ポイントとする.これを 不 確 定 と 呼 ぶ. そして, 両 者 に 共 通 して, 各 オフストロークに 対 する SVM の 出 力 値 から 切 出 しの 確 からしさを 求 め, 文 字 列 候 補 パスの 評 価 に 利 用 する. 切 出 しポイントと 不 確 定 ポイントを 仮 切 出 しポイントとす る. 仮 切 出 しポイントによって 切 り 出 されたストローク 列 を 仮 切 出 しユニットと 呼 び, 仮 切 出 しユニットでその 中 に 仮 切 出 しポイントを 含 まないものを 最 小 仮 切 出 しユニットと 呼 ぶ. 不 確 定 ポイントは, 仮 切 出 しにも 使 われるが, 切 り 出 さない 可 能 性 もあるので,その 両 側 をまとめて 仮 切 出 しユニットと して 扱 われる 場 合 もある. 不 確 定 での 仮 切 出 しユニット を 図 4に 示 す.すべての 矩 形 が 仮 切 出 しユニットになる.こ のうち, 赤 い 線 に 繋 ながれた 仮 切 出 しユニット 列 が 正 しい 切 出 しを 示 している. 図 4. 仮 切 出 しユニット(すべての 矩 形 ) (2) SVM 分 類 文 献 [8]と[9]に 使 われた 特 徴 値 から 統 合 した, 各 オフストロ ークから 56 個 の 特 徴 値 を 抽 出 する.これらには,オフストロ ークの 両 側 のストロークの 中 心 点,サイズと 横 縦 比 などが 含 まれる.すべての 特 徴 値 は 平 均 文 字 サイズを 用 いて 正 規 化 す る. 平 均 文 字 サイズ acs は, 各 ストロークの 外 接 矩 形 におけ る 長 い 方 の 辺 長 を 求 め, 全 てのストロークについてその 辺 長 をソートし,そして,それらの 辺 長 の 中 においての 長 い 方 か ら 3 分 の 1 のものに 対 して 平 均 を 取 ることによって 求 める. 学 習 パターンに 対 して, 切 出 しポイントに 教 師 信 号 1, 非 切 出 しポイントに 教 師 信 号 -1 を 与 えて,SVM を 学 習 させる. 3.2 候 補 ラティスの 構 築 図 5に 示 すように 仮 切 出 しユニットごとに 認 識 候 補 を 列 挙 し,それらをリンクした 候 補 ラティスを 構 築 する. 候 補 ラテ ィスにおいては, 各 ノードは1つの 仮 切 出 しユニットに 関 し て 文 字 認 識 によって 生 成 される 1 つの 文 字 認 識 候 補 を 示 し, 各 連 結 線 は1つの 仮 切 出 しポイントを 文 字 の 境 として 文 字 列 の 連 接 を 示 す. 文 字 パターンサイズの 確 からしさ, 文 字 パタ ーン 内 分 割 の 確 からしさ, 文 字 認 識 の 確 からしさ, 単 一 文 字 パターン 位 置 の 確 からしさ, 連 接 する 2 文 字 パターン(ペア 文 字 パターンと 呼 ぶ)の 位 置 の 確 からしさ, 文 字 仮 切 出 しポ イントの 確 からしさと 言 語 文 脈 の 確 からしさからなる 尤 度 を 評 価 するスコアは 各 連 結 線 とノードに 与 えられる.そして 閾 値 より 低 い 確 からしさを 持 つノードを 削 除 する. 3.3 探 索 と 認 識 文 献 [2]で 最 初 に 報 告 し, 文 献 [10]で 定 式 化 した 経 路 評 価 基 準 を 用 いて, 候 補 ラティスから Viterbi 探 索 で 最 適 な 認 識 結 果 を 決 定 する. 文 字 列 パターン X に 対 して,ある 切 出 しSS = SS 1 SS 2 SS ii SS nn を 選 択 して,ある 文 字 列 CC = CC 1 CC 2 CC ii CC nn に 認 識 するとする(n は 仮 切 出 しユニットの 数 ). 仮 切 出 しユニットSS ii はCC ii に 対 応 し ている. 文 字 列 候 補 パスの 尤 度 評 価 は 次 の 通 りになる. f ( X, C) = ( λ11 + λ12( Ci 1, Ci 2) + ( λ21 + λ22( bi ) + ( λ31 + λ32( ) n ( λ41 + λ42( Si ) + ( λ51 + λ52( ) i= 1 b ( λ61 + λ62( pi, Ci + ji + 1 λ71 log P( g j Sb) + λ P g j Sw i 72 log ( ) j = ji + 1 log P( qi ) + u log P( p + i ) + λn 式 (5)においては,kk ii は 仮 切 出 しユニットSS ii の 中 で 含 まれる 最 小 仮 切 出 しユニットの 数.λ i1 (i=1~7)と λ i2 (i=1~7),λ は 重 みパ ラメータであり, 最 小 分 類 誤 り 学 習 を 用 いて, 学 習 文 字 列 パ ターンでその 最 適 化 を 行 う. 各 は 次 の 通 りである. PP(CC ii CC ii 1, CC ii 2 )は, 言 語 文 脈 tri-gram の 確 からしさである. 式 (6)に 示 す.パラメータβ 1,β 2,β 3 は tri-grams の 学 習 用 のテ キストから 学 習 する. ( C C, C ) P i i 1 i 2 = β1p( C i Ci 1, Ci 2 ) + β2p( C i Ci 1) + β3p( C i) subject to β + β + β = 1 (6) PP(bb ii CC ii )は, 文 字 パターンサイズの 条 件 確 率 である.bb ii は acs で 正 規 化 された 文 字 パターン 外 接 矩 形 の 幅 と 高 さからなる 幾 何 的 な 特 徴 ベクトルである. (5) 図 5. 仮 切 出 しユニット 列 ( 青 )に 対 する 候 補 ラティス 図 6. 幾 何 学 的 特 徴

5 図 7. 文 字 内 分 割 PP(qq ii CC ii )は, 文 字 パターン 内 分 割 の 条 件 確 率 である.qq ii は 図 7に 示 すqq iiii (k=1~6)からなる 幾 何 的 特 徴 ベクトルである. qq iiii (k=1~3)は 各 垂 直 の 分 割 での 垂 直 方 向 の 射 影 におけるギャ ップの 長 さを acs で 除 することで 正 規 化 した 値,qq iiii (k=4~6)は 各 水 平 の 分 割 での 水 平 方 向 の 射 影 におけるギャップの 長 さを acs で 除 することで 正 規 化 した 値 である. PP(pp uu ii CC ii )は, 単 一 文 字 パターン 位 置 の 条 件 確 率 である.pp uu ii は 図 6に 示 す 2 つの 要 素 からなる 幾 何 的 な 特 徴 ベクトルである. 2 つの 要 素 は,それぞれ 文 字 パターンの 上 部 から 文 字 列 の 水 平 な 中 心 線 までの 距 離 を acs で 正 規 化 された 値 と 文 字 パター ンの 底 部 から 文 字 列 の 水 平 な 中 心 線 までの 距 離 を acs で 正 規 化 された 値 である. PP pp bb ii CC ii, CC ii 1 は,ペア 文 字 パターン 位 置 の 条 件 確 率 である. pp bb ii は 図 6に 示 すように,2 つの 隣 接 文 字 パターンの 間 におけ るペア 文 字 パターン 位 置 の 幾 何 的 な 2 次 元 特 徴 ベクトルであ る.それぞれ 2 つ 文 字 パターンの 上 部 同 士 の 距 離 を acs で 正 規 化 した 値 と 底 部 同 士 の 距 離 を acs で 正 規 化 した 値 である. 以 上 の 幾 何 的 な 特 徴 値 bb ii, qq ii, pp uu ii, pp bb ii は 全 て 二 次 判 別 関 数 (QDF)を 用 いて, 得 られるスコアから log 尤 度 スコアまで 変 化 する. PP(SS ii CC ii )は, 仮 切 出 しユニットの 条 件 確 率 である.SS ii は 文 字 パターンとしての 仮 切 出 しユニットの 特 徴 ベクトルを 示 す. PP(SS ii CC ii )は 単 独 文 字 認 識 のスコアから 近 似 できる. PP gg jj ii Sbb は, 文 字 パターン 間 の 空 間 がgg jj を 生 じる 条 件 確 率 である.PP gg jj Sw (j=j i +1~j i +k i 1)は, 文 字 パターンの 内 部 の 空 間 がgg jj を 生 じる 条 件 確 率 である.gg jj は 各 オフストローク から 抽 出 した 56 次 元 の 幾 何 的 な 特 徴 ベクトルである. 不 確 定 ポイントは Sb と Sw 両 方 の 可 能 性 に 解 釈 され, 文 字 パターン 間 では Sb として,1 つの 文 字 パターン 内 では Sw として 処 理 される. 一 方, 切 出 しポイントは Sb として, 非 切 出 しポイン トは Sw として 処 理 される. PP gg jj ii Sbb とPP gg jj Sw は SVM を 用 いて 近 似 する. 4. 認 識 実 験 我 々は 研 究 室 で 収 集 したオンライン 手 書 き 日 本 語 文 字 列 パ ターンデータベース konate(100 人 )を 利 用 する.ただし, 車 載 環 境 では 長 文 を 書 かれることはないので,30 個 以 上 の 文 字 からなる 文 字 列 を 除 外 する.そうして 得 られた konate デー タベースの 情 報 を 表 1に 示 す.そして, 第 2 節 に 述 べたよう に,4つの 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 パターンデ ータセットを 生 成 した. 各 データセットにつき,100 人 のデータを4つに 分 割 し,3 つ 分 (75 人 分 )を 学 習 セットとし, 残 り(25 人 分 )を 評 価 セ ットとする.さらに, 提 案 の 学 習 には, 各 データセット の 学 習 セットをすべて 統 合 し,つまり,75 人 分 4 セットを 利 用 し, 評 価 はデータセットごとの 評 価 セットを 用 いる.そし て,この 学 習 と 評 価 を4 回 繰 り 返 して 平 均 をとる4 分 割 交 叉 検 証 法 を 採 用 する. データセットごとに 提 案 を 学 習 し, 評 価 することも 可 能 であるが, 認 識 システムをデータセットごとに 作 ることは, データセットが 予 測 できないときには 性 能 が 著 しく 下 がる 危 険 があるので, 上 の 選 択 をした. 表 1.データベースの 情 報 文 字 列 あたり データ 文 字 列 数 文 字 数 字 種 平 均 文 字 数 konate 15, ,076 1, 実 験 結 果 我 々は 提 案 した 2 つ と 従 来 のオンライン 手 書 き 日 本 語 文 字 列 認 識 方 式 [2]との 性 能 を 比 較 した. 文 字 列 パターンの 経 路 評 価 関 数 は,7 個 の からなる.その 中 で 文 字 仮 切 出 し だけを 更 新 した, 他 の は 同 じである. 単 独 文 字 認 識 は nakaosi と kuchibue データベースで 学 習 した. 幾 何 的 文 脈 モデルも nakaosi と kuchibue データベースで 学 習 した. 言 語 的 文 脈 モデルは 1993 年 の 朝 日 新 聞 と 2002 年 の 日 経 新 聞 の 記 事 から 作 成 した. 経 路 評 価 の 重 みパラメータは, MCE( 最 小 分 類 誤 り 学 習 )で 再 学 習 した. 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 パターンの 評 価 につ いては, 文 字 認 識 率 (RR cc )と 切 出 しポイントに 対 する F 値 (F)を 利 用 し, 評 価 実 験 を 行 った. 式 (7)に 文 字 認 識 率 を, 式 (8)に 切 出 しポイント 評 価 F 値 (F)を 示 す. 正 しく 認 識 された 文 字 数 R c = 全 て 文 字 数 2 F = 1/R + 1/P 正 しく 分 類 された 切 出 しポイント 数 R = 真 の 切 出 しポイント 数 正 しく 分 類 された 切 出 しポイント 数 P = 分 類 された 切 出 しポイント 数 ( 誤 ったポイントを 含 む) 実 験 環 境 は Intel(R) Core TM i であり 8.00GB メモリを 搭 載 している. (1) データセット 1 認 識 結 果 と 平 均 認 識 時 間 を 表 2に 示 す. 表 2.データセット 1 に 対 する 認 識 結 果 従 来 切 出 し 候 補 不 確 定 (7) (8)

6 (2) データセット 2 認 識 結 果 と 平 均 認 識 時 間 を 表 3に 示 す. 表 3.データセット 2 に 対 する 認 識 結 果 従 来 切 出 し 候 補 不 確 定 (3) データセット 3( 重 ね 書 き) 認 識 結 果 と 平 均 認 識 時 間 を 表 4に 示 す. 表 4.データセット 3 に 対 する 認 識 結 果 従 来 切 出 し 候 補 不 確 定 (4) データセット 4 認 識 結 果 と 平 均 認 識 時 間 を 表 5に 示 す. 表 5.データセット 4 に 対 する 認 識 結 果 従 来 切 出 し 候 補 不 確 定 考 察 前 節 の 実 験 結 果 から, 提 案 した 認 識 方 式 は, 切 出 し 候 補 手 法, 不 確 定 ともに, 従 来 の 認 識 方 式 と 比 べて, 大 幅 な 認 識 率 の 向 上 を 実 現 した. 特 に, 不 確 定 は 従 来 に 比 べ て,データセット1に 対 して 認 識 率 は 23.72%から 91.83%に 向 上 し,データセット 2 では,39.61%から 92.23%に,データ セット 3( 重 ね 書 き)では,0.00%から 92.34%に,そして, データセット 4 は 非 常 に 厳 しいパターンであるが, 認 識 率 は 0.04%から 84.97%に 向 上 した.なお, 従 来 のエンジンは, 通 常 のオンライン 手 書 き 文 字 列 を 認 識 する 場 合,92.80%の 認 識 率 がある[2].このことから, 不 確 定 は,データセット 4 を 除 いて, 従 来 エンジンが 通 常 のオンライン 手 書 き 文 字 列 に 対 して 実 現 している 認 識 率 と 同 程 度 であることがわかる. 実 際, 不 確 定 は, 選 択 した konate のデータセット(デ ータセット 0 と 呼 ぶ)に 対 して,92.95%の 認 識 率 を 達 成 して いる. 認 識 結 果 と 平 均 認 識 時 間 を 表 6に 示 す. 表 6.データセット 0 に 対 する 認 識 結 果 切 出 し 候 補 不 確 定 次 に 2 つの の 比 較 を 述 べる. 不 確 定 の 認 識 率 は, 切 出 し 候 補 と 比 較 して,データセット 1 で 1.88 ポイント, データセット 2 で 1.24 ポイント,データセット 3 で 1.03 ポイ ント,そして,データセット 4 で 1.71%ポイント 向 上 した したがって, 安 定 して 1 から 2 ポイント 認 識 率 を 向 上 させる ことがわかる.すべてのオフストロークを 不 確 定 にする 効 果 があることがわかる. 一 方, 認 識 時 間 については, 従 来 が 認 識 できないデー タセット 3 と 4 を 除 いて, 切 出 し 候 補, 不 確 定 とも に, 従 来 の 認 識 方 式 と 比 べて 10 倍 程 度 を 要 することがわかる. 切 出 し 候 補 でも, 多 くのオフストロークを 不 確 定 とし, 不 確 定 では,すべてのオフストロークを 不 確 定 にして 処 理 するために, 構 築 された 候 補 ラティスが 大 きくなるためで ある.そして, 切 出 し 候 補, 不 確 定 ともに,データ セット 3 に 対 して 認 識 時 間 が 一 番 大 きい.しかし,その 場 合 でも, 一 文 字 あたり 0.3 秒,あるいは,0.6 秒 程 度 なので, 実 用 上 の 問 題 はあまりない. 5. まとめ 本 論 文 では 文 字 位 置 自 由 オンライン 手 書 き 文 字 列 認 識 方 式 について 報 告 した. 文 字 位 置 自 由 文 字 列 パターンを 通 常 の 文 字 列 に 近 い 精 度 で 認 識 できることが 確 認 できた. 今 後 は, 非 文 字 パターンに 対 して 単 独 文 字 認 識 の 頑 強 性 の 向 上, 特 徴 量 の 検 討, 候 補 ラティスからの 非 文 字 パターンの 削 除 を 検 討 し, 更 なる 認 識 率 の 向 上, 及 び 処 理 の 高 速 化 を 目 指 していきたい. 文 献 [1] 村 瀬 洋, 若 原 徹, 梅 田 三 千 雄, 候 補 文 字 ラティス 法 に よる 枠 無 し 筆 記 文 字 列 のオンライン 認 識, 信 学 論 (D), vol. J68-D, no.4, pp , April [2] B. Zhu, X.-D. Zhou, C.-L. Liu, an M. Nakagawa, A robust moel for on-line hanwritten the Japanese tet recognition, Int. J. Document Analsis an Recognition, vol. 13, no. 2, pp , June [3] H. Shimoaira, T. Suo, M. Nakai, an S. Sagaama, On-line overlai hanwriting recognition base on substroke HMMs, Proc. 7th ICDAR, pp , Aug [4] Y. Tonouchi an A. Kawamura, Tet input sstem using online overlappe hanwriting recognition for mobile evices, Proc. 9th ICDAR, pp , Sept [5] A. Bharath an S. Mahvanath, FreePa: a novel hanwriting-base tet input for pen an touch interfaces, Proc. 13th International Conference on Intelligent User Interfaces, pp , Jan [6] Y. Zou, Y. Liu, Y. Liu, an K. Wang, Overlappe hanwriting input on mobile phones, Proc. 11th ICDAR, pp , Sept [7] X. Wan, C. Liu, an Y. Zou, On-line Chinese character recognition sstem for overlapping samples, Proc. 11th ICDAR, pp , Sept [8] Y.-F. Lv, L.-L. Huang, D.-H. Wang, an C.-L. Liu, Learning-base caniate segmentation scoring for real-time recognition of online overlai Chinese hanwriting, Proc. 12th ICDAR, pp.74-78, Aug [9] B. Zhu an M. Nakagawa, Segmentation of on-line freel written Japanese tet using SVM for improving tet recognition, IEICE Trans. Inf. & Sst., vol.e91- D, no.1, pp , Jan [10] J. Gao, B. Zhu, an M. Nakagawa, Development of a robust an compact on-line hanwritten Japanese tet recognizer for han-hel evices, IEICE Trans. Inf. & Sst., vol. E96-D, no.4, pp , April 2013.

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31 33 17 3 31 33 36 38 42 45 47 50 52 54 57 60 74 80 82 88 89 92 98 101 104 106 94 1 252 37 1 2 2 1 252 38 1 15 3 16 6 24 17 2 10 252 29 15 21 20 15 4 15 467,555 14 11 25 15 1 6 15 5 ( ) 41 2 634 640 1 5 252

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