Abstract
現在，オンライン文字を認識するための手法が多数提案されている．しかし，これらの手法の多くは文字のストローク全体を比較しているため，ノイズの混在や筆順の変動に適切に対応できないという問題が生じる．そこで本研究では，文字ストロークを多数の局所部分に分けて認識処理を行い，全局所部分の認識結果を統合して，文字全体のクラスを決定する手法を提案する．具体的には，局所部分から抽出した特徴，すなわち局所特徴を，事前に学習データから抽出した局所特徴と比較することで，局所部分の識別を行う．その後，全局所部分の識別結果のうちで最も多く識別されたクラスを入力文字のクラスに決定する．
| Translated title of the contribution | Online Character Recognition with Local Features |
|---|---|
| Original language | Undefined/Unknown |
| Pages (from-to) | 373-373 |
| Number of pages | 1 |
| Journal | 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 |
| Volume | 2011 |
| Issue number | 0 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 2011 |