手書き漢字認識のためのGabor特徴 Gabor Features for Handprinted Chinese Character Recognition

文字認識において、人間の視覚系を模倣したモデルに基づく特徴を用いることで、人間の認識性能に近い結果が期待できる。本研究ではこのような観点から、人間の視覚系をモデル化したGaborフィルタに着目し、それに基づく特徴抽出法を検討する。また、本手法と、他の特徴抽出法とを誤識別率の観点から比較し、本手法の有効性を明らかにする。

A method for handprinted Chinese character recognition based on Gabor filters is proposed.The Gabor approach to character recognition is intuitively appealing because it is inspired by a multi-channel filtering theory for processing visual information in the early stages of the human visual system.The performance of a recognition system using Gabor features is demonstrated. Experimental results show that Gabor features yielded an error rate of 2.4 % versus the error rate of 4.4 % obtained from the other feature extraction method.