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1 オンライン 手 書 き 文 字 認 識 の 最 新 動 向 Recent Trends in Online Handwritten Character Recognition 朱 碧 蘭 中 川 正 樹 筆 記 過 程 の 情 報 に 基 づいて 手 書 き 文 字 パターンを 認 識 するオンライン 手 書 き 文 字 認 識 は,スマートフォンやタブレット 端 末 の 爆 発 的 普 及 とともに, 今 後 広 く 実 用 化 されていくことが 期 待 されている. 筆 記 済 みの 画 像 情 報 を 用 いるオフライン 文 字 認 識 との 共 通 点 や 相 違 点 等 も 含 めて,オンライン 手 書 き 文 字 認 識 技 術 の 最 新 動 向 について 解 説 する. キーワード: 手 書 き 文 字 認 識,オンライン 認 識, 文 字 列 認 識, 確 率 モデル.は じ め に 近 年,スマートフォンやタブレット 端 末 の 爆 発 的 普 及 に 伴 い, 筆 記 過 程 から 手 書 きを 認 識 するオンライン 手 書 き 認 識 に 再 び 注 目 が 集 まっている. 実 は,オンライン 手 書 き 認 識 のプラットホームはそれ 以 前 から 多 様 化 が 進 み,ペン PC,ゲーム 機,そして, 実 際 の 紙 にペンで 書 かれた 筆 跡 を 時 系 列 情 報 として 取 り 込 むデバイスも 数 種 類 実 用 化 されている. 大 形 の 電 子 ボードも 含 めると, 直 接 指 示 直 接 操 作,そして, 書 ( 描 )ける 情 報 環 境 は 着 実 に 拡 大 している. 一 方,そのアプリケーションに 目 を 向 けると, 文 字 入 力, 帳 票 入 力,アノテーションやメモ,デザイン, 学 習 教 育,ゲーム, 医 療 ( 電 子 カルテ), 電 子 書 籍,コ ミュニケーション, 情 報 発 信 等 に 及 ぶ. オンライン 手 書 き 認 識 は,いわゆるアナログ 行 為 とし ての 手 書 きを 情 報 処 理 できる 対 象 に 変 換 するディジタル 化 のプロセスである.1964 年 に RAND タブレットが 発 明 されて 以 来, 英 数 字 の 認 識 から 始 まり,1970 年 代, 1980 年 代 には 日 本 語 の 文 字 認 識 も 多 く 発 表 され,1984 年 には 手 書 きワープロ,1990 年 代 には 携 帯 情 報 端 末, そして,ペン PC と 何 度 かの 波 を 経 験 してきた.この 間 に 認 識 技 術 は 着 実 に 進 歩 してきている. 本 稿 では,オンライン 手 書 き 認 識 のうち, 特 に 手 書 き 日 本 語 文 字 認 識 に 焦 点 を 絞 り,2000 年 頃 までの 研 究 紹 介 は 先 行 文 献 に 委 ね, 最 近 の 技 術 動 向 や, 先 行 文 献 で 取 り 上 げられなかった 実 用 化 にまつわる 課 題 と その 克 服 について, 平 易 な 解 説 を 試 みる..オンライン 認 識 とオフライン 認 識 時 系 列 の 筆 点 座 標 列 から 手 書 きを 認 識 する 手 法 をオン ライン 認 識 と 呼 び, 画 像 から 認 識 するオフライン 認 識 と 対 比 される. 図 1 はそれぞれの 手 法 が 対 象 とするパター ンを 示 し, 表 1は 各 手 法 の 長 所 短 所 を 示 している.し かし,オンライン 認 識 では, 筆 点 座 標 系 列 を 画 像 情 報 に 変 換 してオフライン 認 識 を 適 用 することも 可 能 であり, 両 者 を 融 合 することもできる.その 先 駆 的 な 発 表 が 田 中 らによりなされている (4).また,どちらかの 認 識 方 式 に, 他 方 で 用 いる 特 徴 を 含 める( 例 えば,オンライン 認 朱 碧 蘭 正 員 東 京 農 工 大 学 大 学 院 情 報 工 学 科 zhubilan@cc.tuat.ac.jp 中 川 正 樹 正 員 :フェロー 東 京 農 工 大 学 大 学 院 情 報 工 学 科 nakagawa@cc.tuat.ac.jp Bilan ZHU, Member and Masaki NAKAGAWA, Fellow (Department of Computer and Information Science, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei-shi, Japan). 電 子 情 報 通 信 学 会 誌 Vol.95 No.4 pp 年 4 月 電 子 情 報 通 信 学 会 2012 図 オンライン 手 書 きパターンとオフライン 手 書 きパターン 解 説 オンライン 手 書 き 文 字 認 識 の 最 新 動 向 335

2 表 オンラインとオフライン 認 識 手 法 の 長 所 短 所 長 所 短 所 手 法 長 所 短 所 オンライン 認 識 手 法 筆 画 の 続 けや 崩 しに 頑 健 筆 順 誤 り, 重 ね 書 きに 不 安 定 オフライン 認 識 手 法 筆 順 誤 り, 重 ね 書 き に 影 響 されない 続 けや 崩 しに 不 安 定 識 に 筆 点 近 傍 の 画 像 特 徴 を 入 れる,または,オフライン 認 識 に 運 筆 の 方 向 情 報 を 入 れる)ことも 行 われている. オフライン 認 識 手 法 としては, 欧 米 では 音 声 認 識 で 発 達 した 隠 れマルコフモデル(HMM : Hidden Markov Model)が 主 流 であるが, 漢 字 文 化 圏 では, 木 村 らに (5) よって 提 案 された 修 正 二 次 識 別 関 数 が 主 流 である.. 文 字 ごとの 認 識 オンライン 手 書 き 文 字 認 識 では 一 般 的 に,まず 最 初 に, 入 力 パターンを 標 準 サイズに 線 形 正 規 化 あるいは 非 (6) 線 形 正 規 化 し, 次 に, 筆 点 列 から 特 徴 点 を 抽 出 するこ (7) とが 多 い.それには Ramner の 方 法 やその 変 形 が 利 用 される. 例 を 図 2(a)に 示 す.まず, 各 ストロークの 最 初 と 最 後 の 筆 点 を 特 徴 点 として 抽 出 する.そして,2 隣 接 特 徴 点 の 連 結 線 からそれらの 間 にある 筆 点 への 距 離 を 求 め,しきい 値 を 超 える 最 遠 の 筆 点 を 特 徴 点 として 選 択 する. 全 ての 2 隣 接 特 徴 点 に 対 して,その 連 結 線 からそ の 間 の 筆 点 への 距 離 がしきい 値 を 超 えなくなるまで 特 徴 点 抽 出 を 再 帰 的 に 繰 り 返 す. 特 徴 点 を 抽 出 した 後, 図 2(b)に 示 すように 特 徴 点 の 対 応 付 けモデル 化 と 認 識 を 行 う( 図 は 一 番 単 純 化 した 一 画 の 場 合 を 示 す. 多 画 の 場 合 は,それらを 連 結 して, 運 筆 が 表 出 する 確 率 を 考 慮 した 対 応 付 けを 行 う). 特 徴 点 の 対 応 付 けには,DP マ ッ チ ング,そして HMM (8) (10) が 使 われてきた.しかし, 特 徴 点 間 の 関 係 を 考 慮 しないため,その 効 果 には 限 界 があった (11). MRF(Markov Random Field)は HMM を 包 含 する モデルであり, 対 応 付 けの 評 価 において, 筆 点 間 の 2 項 間,3 項 間 等 の 特 徴 も 確 率 的 に 考 慮 できる (12).MRF は 既 にオフライン 手 書 き 文 字 認 識 とオンラインのストロー ク( 筆 画 )の 分 類 において 成 功 を 収 めている (13), (14). Cho らは BN(Bayesian Network)に 基 づくオンライ ン 手 書 き 文 字 認 識 手 法 とその 効 果 を 示 した (15).BN は MRF と 類 似 していてグラフモデルの 一 つであるが, BN は 有 向 グラフ 構 造 により 隣 接 する 特 徴 点 間 の 関 係 を 条 件 付 き 確 率 でモデル 化 するのに 対 して,MRF は 無 向 グラフ 構 造 により 隣 接 する 特 徴 点 間 の 関 係 を 事 前 確 率 で モデル 化 する. 生 成 的 手 法 である MRF モデルは, 重 みパラメータを 導 入 し CRF(Conditional Random Field) (16) や MCE 図 特 徴 点 の 抽 出 と 対 応 付 け オンライン 筆 点 列 から 特 徴 点 を 抽 出 する. 入 力 パターンの 特 徴 点 と 辞 書 クラスの 特 徴 点 を 対 応 付 けて 評 価 することで 認 識 する. (The Minimum Classification Error) (17) 等 の 識 別 的 な 手 法 により,それらの 重 みパラメータを 最 適 化 することで 更 なる 認 識 性 能 向 上 を 図 れる (18).オンライン 手 書 き 日 本 語 文 字 認 識 においても,CRF により 最 適 化 される 重 みパラメータを 導 入 した MRF モデルは, 伸 縮 マッチン グ 等 の 従 来 手 法 や HMM より 高 い 認 識 率 を 達 成 でき る (19).. 文 字 列 認 識 文 字 列 を 認 識 する 場 合, 文 字 ごとの 認 識 だけではな く, 文 脈 を 利 用 することができる. 図 3に 示 すように, 文 字 ごとの 認 識 により, 各 文 字 パターンに 対 して, 類 似 度 が 高 い 順 に 複 数 の 候 補 文 字 クラスが 得 られ, 文 字 認 識 候 補 ラティスとして 表 現 される. 文 脈 処 理 は, 文 字 クラ スから 文 字 クラスへの 連 接 を 評 価 する. 候 補 内 の 文 字 ク ラスだけでなく, 候 補 外 のものを 復 活 させることもあ る. 文 字 列 認 識 は,このラティスにおいて, 類 似 度 と 文 字 連 接 の 累 積 値 の 小 さい 経 路 を 探 索 することになる. 文 脈 処 理 の 手 法 には, 文 字 連 接 情 報 を 用 いる 方 法 と 単 語 連 接 情 報 を 用 いる 方 法 の 2 種 類 がある (20). 図 4に 示 すように, 文 脈 処 理 は 文 字 列 C の 確 からしさ P(C)を 評 価 する.ここでは,C は 文 字 系 列 {c 1, c 2, }か 単 語 系 列 {w 1, w 2, }からなる. 文 字 連 接 情 報 を 用 いる 方 法 は, 候 補 文 字 列 に 対 して 文 336 電 子 情 報 通 信 学 会 誌 Vol. 95, No. 4, 2012

3 図 文 字 認 識 候 補 ラティス 各 文 字 パターンに 類 似 度 が 高 い 順 に 最 大 m 個 の 候 補 文 字 が,それぞれの 類 似 度 とともに 与 えら れ, 文 字 認 識 候 補 ラティスを 構 成 する. 図 文 脈 処 理 の 手 法 文 字 連 接 情 報 を 用 いる 方 法 は 文 字 と 文 字 の 連 接 の 確 からしさを 評 価 する. 単 語 連 接 情 報 を 用 いる 方 法 は 単 語 と 単 語 の 連 接 確 からしさを 評 価 する. 字 と 文 字 の 連 接 の 確 からしさを 評 価 する.1 文 字 だけの 出 現 確 率 (ユニグラム),2 文 字 のそれのバイグラム,3 文 字 のトリグラム, 一 般 に n 文 字 の n-グラムが 利 用 で きる. 実 用 化 においてはユニグラムとバイグラム,トリ グラムの 重 み 付 きの 線 形 統 合 により 推 定 誤 差 とメモリ 容 量 の 問 題 を 効 率 的 に 解 決 できている. 我 々の 実 験 では, 文 字 筆 記 枠 がある 条 件 で, 元 の 認 識 率 92.9% から,バイグラムを 利 用 することで 5ポイン トの 認 識 率 向 上,トリグラムを 利 用 することで 更 に1ポ イントの 向 上 が 得 られている.また, 後 述 する 文 字 枠 な しの 条 件 で, 元 の 認 識 率 81.3% から,バイグラムを 利 用 することで 10 ポイントの 向 上,トリグラムを 利 用 す ることで 更 に 3ポイントの 向 上 が 得 られている. 単 語 連 接 情 報 を 用 いる 方 法 は, 形 態 素 解 析 等 により 候 補 文 字 列 を 単 語 に 分 解 し, 単 語 と 単 語 の 連 接 確 からしさ を 評 価 する.ここでも,1 単 語 だけの 出 現 確 率 (ユニグ ラム),2 単 語 のバイグラム,3 単 語 のトリグラム, 一 般 に n 単 語 の n-グラムが 利 用 できる.この 方 法 では, 未 知 語 への 対 応 や 単 語 辞 書 の 容 量 等 が 問 題 になるが, 永 田 は, 未 知 語 にも 対 応 し, 手 書 き OCR のシミュレーショ ンで 誤 認 識 の 2/3 以 上 を 救 済 している (21). また, 電 子 ドキュメント 処 理 システムにおいては, 特 定 語 句 の 認 識 が 頻 出 する. 住 所, 人 名, 日 付, 部 署 名 等 図 切 出 し 方 法 暗 黙 的 な 切 出 し 手 法 は 文 字 列 パターンを 一 定 幅 のフレームに 分 割 し, 分 割 されたフレームから 特 徴 値 を 抽 出 しフレーム 列 に 字 種 クラスのラベルを 付 ける. 明 示 的 な 切 出 し 手 法 は 明 示 的 に 文 字 列 を 基 本 切 出 しパターンに 過 分 割 し,そのまま, あるいは 結 合 して 生 成 された 候 補 文 字 特 徴 値 から 文 字 として 認 識 する. はその 例 である. 上 に 述 べた 一 般 的 な 文 脈 処 理 を 用 いる とある 程 度 の 認 識 率 向 上 が 見 られるが, 特 定 語 句 の 語 彙 集 合 に 含 まれないものへの 誤 認 識 がよくあるため, 特 定 語 句 の 情 報 を 利 用 することで,それらの 認 識 精 度 を 著 し く 向 上 させることができる. 特 定 語 句 認 識 において, 研 究 が 最 も 進 んでいるのは 住 所 認 識 である (22).その 方 式 では 住 所 のトライ 辞 書 の 中 でビームサーチによりサーチスペースを 展 開 する 文 字 同 期 方 式 が 採 用 されている. 一 方 で, 時 間 同 期 方 式 で 手 書 き 病 名 認 識 を 行 う 研 究 もある. 共 に, 高 い 認 識 率 と 高 速 化 が 報 告 されている.. 文 字 枠 なしの 認 識 タブレット PC,パッド PC, 電 子 白 板,そして, Anoto ペンや e-pen 等 のペン 入 力 インタフェースの 発 展 に 伴 い, 人 々はより 大 きい 記 入 面 に 自 由 に 書 けるよう 解 説 オンライン 手 書 き 文 字 認 識 の 最 新 動 向 337

4 になった.その 結 果, 文 字 枠 等 がない 記 入 面 に 自 由 に 筆 記 された 手 書 き 文 字 列 認 識 に 関 心 が 高 まっている. 文 字 ごとの 認 識 や 文 字 枠 が 設 けられた 文 字 列 認 識 と 比 べて, 文 字 ごとへの 切 出 しが 問 題 となる. 日 本 語 の 文 字 列 においては, 文 字 間 の 間 隔 が 不 安 定 で ある 上 に, 文 字 の 大 小 もあり( 漢 字 は 大 きくなり 仮 名 は 小 さくなりがち), 多 くの 文 字 は 複 数 の 部 首 からなり, それらも 文 字 として 存 在 し 得 るので, 文 字 ごとへの 確 定 的 な 切 出 しは 極 めて 困 難 である.その 切 出 しの 曖 昧 性 を 克 服 するために 切 出 しと 認 識 の 統 合 手 法 がよく 利 用 され ている.そこでは, 図 5に 示 すように, 暗 黙 的 な 切 出 し 方 法 と 明 示 的 な 切 出 し 方 法 の 2 種 類 がある (11). ほとんどの 暗 黙 的 切 出 し 方 法 は HMM による 認 識 を 利 用 し, 文 字 列 パターンを 想 定 される 文 字 幅 より 小 さい 一 定 幅 の 基 本 切 出 し(フレーム)に 分 割 し,HMM の 状 態 遷 移 に 従 って, 分 割 されたフレームの 幾 つかの 列 に 字 種 クラスのラベルを 付 けることで 認 識 を 行 う (23).この 方 法 では, 個 々にフレームの 形 状 を 評 価 しているため, 文 字 パターンの 形 状 情 報 が 有 効 に 評 価 されない 欠 点 があ る.しかし, 英 語 の 続 け 字 認 識 のように, 次 の 明 示 的 な 切 出 しが 非 常 に 難 しい 続 けにも 対 処 できる 利 点 がある. 一 方, 明 示 的 な 切 出 し 方 法 による 認 識 は 仮 切 出 しと 経 路 評 価 の 2 ステップからなる.そこでは,まず 文 字 列 パ ターンは 基 本 切 出 しパターンに 仮 切 出 しされる. 文 字 を 分 割 しすぎることがあっても, 文 字 の 切 れ 目 を 切 らない ことがないように 過 分 割 する. 基 本 切 出 しパターンのま ま,あるいは 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 わせることで, 図 6 に 示 す 文 字 切 出 し 認 識 候 補 ラティスを 生 成 する. 文 字 認 識 と 幾 何 的 な 特 徴 値,そして 文 脈 の 確 からしさを 総 合 的 に 考 慮 す ることで 候 補 ラティスにおける 候 補 文 字 列 の 経 路 を 評 価 し 最 適 な 文 字 列 を 探 索 する. しかし, 明 示 的 な 切 出 し 方 法 においては,いかに 候 補 文 字 列 の 経 路 を 評 価 するかが 重 要 な 問 題 となる. 基 本 切 出 しパターンから 抽 出 した 特 徴 値 系 列 が 唯 一 である HMM による 認 識 方 法 と 違 い, 候 補 ラティスでは,それ ぞれ 違 う 長 さの 経 路 があり, 各 経 路 は 各 々の 特 徴 値 系 列 を 持 っている.そのため,HMM による 認 識 方 法 のよう にベイズ 決 定 理 論 に 基 づいて 経 路 の 比 較 を 行 うことがで きない.それを 解 決 するために, 近 似 的 な 評 価 尺 度 が 利 (24), (25) (26) 用 されている.そこには 累 積 尺 度 と 正 規 尺 度 の 2 種 類 がある. 累 積 尺 度 は 文 字 ごとの 評 価 を 累 積 してい るため, 長 い 文 字 列 が 短 いものより 小 さい 評 価 値 を 持 つ 傾 向 がある.その 結 果, 二 つ 以 上 の 文 字 は 一 つの 文 字 に 誤 認 識 される 過 結 合 の 問 題 点 がある.その 一 方, 正 規 尺 度 は 切 り 出 された 文 字 の 数 で 累 積 した 評 価 値 を 正 規 化 す るため, 長 い 文 字 列 が 短 いものより 大 きい 評 価 値 を 持 つ 傾 向 がある.その 結 果, 一 つの 文 字 は 二 つ 以 上 の 文 字 と して 誤 認 識 される 過 分 割 の 問 題 点 がある. 図 文 字 切 出 し 認 識 候 補 ラティス 文 字 列 パターンは 基 本 切 出 しパターンに 仮 切 出 しされる. 基 本 切 出 しパターンのまま,あ るいは 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 わせることで, 文 字 切 出 し 認 識 候 補 ラティスを 生 成 す る. この 問 題 に 対 して, 経 路 評 価 を 基 本 切 出 しパターンに 対 して 累 積 し,また, 適 切 なパラメータの 導 入 により, 切 り 出 された 文 字 の 数 に 影 響 されない 方 式 による 認 識 率 向 上 が 発 表 されている (27).. 標 本 文 字 パターンデータベース パターン 認 識 の 研 究 開 発 において, 認 識 アルゴリズム における 多 数 のパラメータを 最 適 化 し, 認 識 性 能 を 高 め るには, 標 本 文 字 パターンを 大 量 に 収 録 したデータベー スが 不 可 欠 である.オフライン 手 書 き 文 字 認 識 では, 電 子 技 術 総 合 研 究 所 ( 現, 産 業 技 術 総 合 研 究 所 )の ETL データベース (28) や 電 子 情 報 技 術 産 業 協 会 の JEITA-HP, 郵 政 総 合 研 究 所 の ITPT (29) 等 が 果 たしてきた 役 割 は 大 き い. 海 外 では,カナダ コンコーディア 大,ニューヨー ク 州 立 大 バッファロー 校, 米 国 国 立 標 準 技 術 研 究 所 (NIST) 等 のデータベースがある. オンライン 手 書 き 文 字 パターンでは,ほぼ 時 を 同 じく して, 海 外 では Unipen, 国 内 では 当 研 究 室 を 中 心 にし て TUAT データベース (30) の 収 集 と 公 開 が 行 われた.そ の 後,オンラインとオフラインのパターンを 同 時 に 収 集 したフランス ナント 大 の IRONOFF,そして 最 近 で は, 中 国 科 学 院 の 劉 らによる CASIA 手 書 きデータベー スが 公 開 されている.TUAT データベースは, 文 章 に 338 電 子 情 報 通 信 学 会 誌 Vol. 95, No. 4, 2012

5 沿 って 筆 記 された 自 然 な 変 形 を 含 む 文 字 パターンを 300 万 パターン 収 録 している.10 以 上 の 海 外 研 究 機 関 を 含 めて,50 以 上 の 機 関 に 利 用 されている. ただし, 標 本 文 字 パターンの 収 集 はコストが 高 いこと から, 収 集 されたパターンに 多 様 な 変 形 を 施 して 数 百 倍 のパターンを 生 成 することが 一 般 的 になりつつある. ETL を 活 用 した 研 究 も 報 じられている (31).. 実 用 化 ワープロ 専 用 機 が 汎 用 PC のワープロソフトに 置 き 換 わる 直 前 では,ほとんど 全 てのワープロ 専 用 機 にペンが 付 いていた. 手 書 き 認 識 ができなくても, 絵 が 書 ける 機 能 が 徐 々に 浸 透 したためであろう.そのような 状 況 で, 手 書 き 文 字 認 識 をうたったワープロが 松 下 電 器 から 1984 年 に 発 売 され, 日 刊 工 業 新 聞 から 10 大 新 製 品 に 選 ばれた.ただ, 販 売 は 伸 びなかった( 後 年, 手 書 き 文 字 認 識 ソフトモジュール 楽 ひら として 花 開 いている). そして,1990 年 にはソニーから Palmtop が 発 表 され, 携 帯 PC のためにキーボードに 代 わる 入 力 手 段 としてペ ン 入 力 と 手 書 き 文 字 認 識 が 採 用 された.PC 業 界 でもデ スクトップかつキーボードが 有 効 でない 市 場 開 拓 のため に,1991 年 には GO 社 のPen Point オペレーティングシ ステムや Microsoft Windows for Pen が 発 売 された.そ して,これらを 搭 載 した PC はペン PC と 総 称 された. そこにはメーカー 各 社 の 手 書 き 文 字 認 識 が 搭 載 された. しかし, 期 待 や 予 想 に 反 してそのシェアは 伸 びなかっ た. 一 方,1993 年 には,Apple 社 から Newton,そして シャープから Zaurus が 発 売 され,PDA という 新 しい 情 報 端 末 の 概 念 とともに 一 世 を 風 びした.PC で GUI 環 境 が 普 及 し, 文 字 認 識 に 制 限 があったとしても,ペンで 操 作 できる PUI(Pen UI)へのバリアは 少 なくなって いた.しかしながら,キラーアプリケーションがなく, 次 第 に 尻 すぼみになっていった.1990 年 代 末 は, 我 が 国 の 社 会 全 体 との 沈 滞 期 と 重 なり, 新 規 技 術 開 発 への 挑 戦 も 少 なくなっていた.その 頃, 仮 名 漢 字 変 換 で, 仮 名 が 分 からない 文 字 入 力 のために, 手 書 き 文 字 認 識 が 組 み 込 まれた. 例 えば, 一 太 郎 には, 日 立 情 報 システムズの TEMOLIB-P が 搭 載 された.2000 年 代 に 入 っても 経 済 の 沈 滞 は 続 いたが,そうした 中 で, 任 天 堂 のDS は, 手 書 き 認 識 の 利 用 分 野 として 20 年 間 いわれ 続 けていた 教 育 への 利 用 を 脳 トレというコンセプトで 結 実 させた. そして,インターネット,WWW, 携 帯 電 話,その 進 化 等, 革 命 的 な 技 術 開 発 が 連 続 する 中 で,Apple 社 から 2007 年 に iphone,そして 2010 年 に ipad が 発 売 され, 一 気 に 花 開 いた.Apple 社 は ios として 統 一 し,これ に 対 して Google 社 はAndroid で 対 抗 している.これら は 指 入 力 であり,ペン 入 力 ではないが, 直 接 指 示 直 接 操 作,そして, 書 ( 描 )けるインタフェースとして,ペ ンとは 多 くの 特 徴 を 共 有 している. 一 方 で, 電 子 ペー パーや 電 子 書 籍 も 米 国 を 中 心 に 普 及 してきており,Amazon 社 の Kindle 等 の 流 れと 融 合 し, 大 きく 展 開 する 様 相 を 見 せている.. 関 連 課 題 誌 面 の 都 合 上, 述 べられなかった 技 術 も 将 来 花 開 く 可 能 性 がある.オンライン 入 力 は, 文 字 列 としての 筆 記 過 程 が 得 られることから, 大 きな 筆 記 面 で 起 こりやすい 縦 書 き, 横 書 き, 斜 め 書 きの 混 在 認 識 もかなりのレベルで 可 能 である (25).また,ペン 入 力 の 利 点 として 図 や 数 式 と 文 字 列 の 混 在 入 力 が 容 易 なことから,それらの 分 離 と 認 識 も 興 味 深 い 課 題 である, 更 に, 電 子 インクをその 場 で 認 識 して 見 せなくても 後 から 検 索 できるようにするイ ンク 検 索 等 もある.ユーザインタフェースやアプリケー ションの 話 題 も 尽 きないが, 他 稿 に 譲 る..お わ り に 本 稿 では,オンライン 手 書 き 文 字 認 識 に 関 わる 最 近 の 技 術 動 向 や,その 実 用 化 にまつわる 話 題 を 紹 介 した. 技 術 の 詳 細 は 参 考 文 献 を 参 照 されたい. 学 会 では 終 わっ た 研 究 分 野 といわれながらも,40 年 の 長 きを 経 て, やっと 実 用 化 の 段 階 を 迎 えた 遅 咲 きの 技 術 である. 地 味 ではあるが,ペンで 書 く( 描 く)という 行 為 は 人 間 が 有 史 以 来 行 ってきたアナログ 的 行 為 であり, 非 常 に 長 期 的 な 視 点 でのディジタル アナログ 融 合 の 流 れを 受 けて, この 技 術 が 着 実 に 定 着 していくことが 予 想 される. 更 に, 書 くということが 思 考 を 表 現 し,それと 対 話 して 発 展 させる 手 段 であることから, 従 来 の PC が 作 業 支 援 に とどまっている 状 況 を 打 開 し, 人 間 の 思 考 や 発 想 を 支 援 するための 中 核 技 術 になることを 夢 見 たい. 文 C.C. Tappert, C. Suen, and T. Wakahara, The state of the art in on-line handwriting recognition, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 12, no. 8, pp , R. Plamondon and S.N. Srihari, On-line and off-line handwriting recognition : A comprehensive survey, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 22, no. 1, pp , C.-L. Liu, S. Jaeger, and M. Nakagawa, On-line recognition of chinese characters : The state of the art, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 26, no. 2, pp , H. Tanaka, K. Nakajima, K. Ishigaki, K. Akiyama, and M. Nakagawa, Hybrid pen-input character recognition system based on integration of on-line and off-line recognition, Proc. 5 th ICDAR, pp , F. Kimura, K. Takashina, S. Tsuruoka, and Y. Miyake, Modified quadratic discriminant functions and the application to Chinese character recognition, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 9, no. 1, pp , C.-L. Liu and X.-D. Zhou, Online Japanese character recognition using trajectory-based normalization and direction feature extraction, Proc. 10 th ICFHR, pp , 献 解 説 オンライン 手 書 き 文 字 認 識 の 最 新 動 向 339

6 U. Ramer, An iterative procedure for the polygonal approximation of plan closed curves, Comput. Graph. Image Process., vol. 1, no. 3, pp , L.E. Baum, T. Petrie, G. Soules, and N. Weiss, A maximization technique in the statistical analysis of probabilistic functions of Markov chains, Annals of mathematical Statistics, vol. 41, no. 1, pp , S. Gunter and H. Bunke, HMM-based handwritten word recognition : On the optimization of the number of states, training iterations and Gaussian components, Pattern Recognit., vol. 37, no. 10, pp , (10) 片 山 喜 規, 内 田 誠 一, 迫 江 博 昭, 座 標 特 徴 と 方 向 特 徴 の 選 択 的 利 用 に 基 づくオンライン 文 字 認 識 HMM, 信 学 論 (D), vol. J91- D, no. 8, pp , Ang (11) M. Cheriet, N. Kharma, C. -L. Liu, and C.Y. Suen, Character recognition systems, A Guide for Students and Practioners, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, (12) S.Z. Li, MarkovRandom Field Modeling in Image Analysis, Springer, Tokyo, (13) J. Zeng and Z.-Q. Liu, Markovrandom fields for handwritten Chinese character recognition, Proc. 8 th ICDAR, pp , (14) X.-D. Zhou and C.-L. Liu, Text/non-text ink stroke classification in Japanese handwriting based on Markovrandom fields, Proc. 9 th ICDAR, pp , (15) S.J. Cho and J.H. Kim, Bayesian network modeling of strokes and their relationships for on-line handwriting recognition, Pattern Recognit., vol. 37, no. 2, pp , (16) J. Lafferty, A. McCallum, and F. Pereira, Conditional random fields : Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data, Proc. 18th ICML, pp , (17) B.-H. Juang and S. Katagiri, Discriminative learning for minimum error classification, IEEE Trans. Signal Process., vol. 40, no. 12, pp , (18) W. Chou, Discriminant-function-based minimum recognition error pattern-recognition approach to speech recognition, Proc. IEEE, vol. 88, no. 8, pp , (19) B. Zhu and M. Nakagawa, A MRF model with parameters optimization by CRF for on-line recognition of handwritten Japanese characters, Proc. Document Recognition and Retrieval XVIII (DRR), vol. 7874, no. 6, USA, Jan (20) 高 尾 哲 康, 西 野 文 人, 日 本 語 文 書 リーダ 後 処 理 の 実 現 と 評 価, 情 処 学 論,vol.30, no. 11, pp , (21) 永 田 昌 明, 文 字 類 似 度 と 統 計 的 言 語 モデルを 用 いた 日 本 語 文 字 認 識 誤 り 訂 正 法, 信 学 論 (D-II), vol. J81-D-II, no. 11, pp , Nov (22) C.-L. Liu, M. Koga, and H. Fujisawa, Lexicon-driven segmentation and recognition of handwritten character strings for Japanese address reading, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 24, no. 11, pp , (23) T.-H. Su, T.-W. Zhang, D.-J. Guan, and H.-J. Huang, Off-line recognition of realistic chinese handwriting using segmentation-free strategy, Pattern Recognit., vol. 42, no. 1, pp , (24) S. Senda and K. Yamada, A maximum-likelihood approach to segmentation-based recognition of unconstrained handwriting text, Proc. 6 th ICDAR, pp , (25) M. Nakagawa, B. Zhu and M. Onuma, A model of on-line handwritten Japanese text recognition free from line direction and writing format constraints, IEICE Trans. Inf. & Syst., vol. E88-D, no. 8, pp , Aug (26) C.-L. Liu, H. Sako, and H. Fujisawa, Effects of classifier structures and training regimes on integrated segmentation and recognition of handwritten numeral strings, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 26, no. 11, pp , (27) B. Zhu, X.-D. Zhou, C.-L. Liu, and M. Nakagawa, A robust model for on-line handwritten Japanese text recognition, Int. J. Doc. Anal. Recognit., vol. 13, no. 2, pp , (28) 斉 藤 泰 一, 山 田 博 三, 山 本 和 彦, JIS 第 1 水 準 手 書 漢 字 データ ベース ETL9 とその 解 析, 信 学 論 (D), vol. J68-D, no. 4, pp , April (29) T. Tsutsumida, T. Matsui, T. Noumi, and T. Wakahara, Results of IPTP character recognition competitions and studies on multi-expert system for handprinted numeral recognition, IEICE Trans. Inf. & Syst., vol. E79-D, no. 5, pp , May (30) M. Nakagawa and K. Matsumoto, Collection of on-line handwritten Japanese character pattern databases and their analysis, Int. J. Doc. Anal. Recognit., vol. 7, no. 1, pp , (31) K.C. Leung and C.H. Leung, Recognition of handwritten Chinese characters by critical region analysis, Pattern Recognit., vol. 43, no. 3, pp , ( 平 成 23 年 9 月 30 日 受 付 平 成 23 年 12 月 16 日 最 終 受 付 ) しゅ へきらん 朱 碧 蘭 ( 正 員 ) 平 15 東 京 農 工 大 工 情 報 コミュニケー ション 卒. 平 16 同 大 学 院 修 士 課 程 了. 平 19 同 大 学 院 博 士 課 程 了. 現 在, 同 大 学 院 助 教.オン ラインとオフライン 手 書 き 文 字 認 識,ドキュメ ント 認 識 処 理, 画 像 認 識 等 の 研 究 に 従 事. 工 博. なかがわ まさ き 中 川 正 樹 ( 正 員 :フェロー) 昭 52 東 大 理 物 理 卒. 昭 54 同 大 学 院 修 士 課 程 了. 同 大 学 在 学 中 英 国 Essex 大 留 学 (M. Sc. in Computer Studies). 昭 54 東 京 農 工 大 工 助 手. 現 在, 教 授.オンライン 手 書 き 文 字 認 識, 手 書 きインタフェース 等 の 研 究 に 従 事. 理 博. マンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンション 340 電 子 情 報 通 信 学 会 誌 Vol. 95, No. 4, 2012

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