A Generative Learning Method for the Recognition of Blurred Characters Taken by Portable Cameras

あらまし 近年,ディジタルカメラ,カメラ付携帯電話が普及しており,それらの機器を用いた文字認識技術 の実用化が期待されている.しかし,撮影された画像は低解像度なものになりやすく,更にぼけやぶれなどの影 響を受けるため,高精度な認識は難しい.我々の提案する生成型学習法は,人工的に劣化を加えて生成した画像 を学習データとすることで,特に携帯ディジタルカメラで問題となる光学的ぼけ,手ぶれ,低解像度化に対処す るものである.従来は,学習データを撮影により収集する手法が用いられてきたが,撮影環境が異なるデータに 対応するために様々な条件のもとで学習データを収集する必要があり,実用上の難点がある.それに対し本手法 は,学習データを原画像から生成するため効率的である.また生成時のパラメータを変化させることで多種の劣 化に対応する学習データが生成できる.本手法を用い,実際の劣化を学習に反映させることで,ぼけやぶれを含 む低品質文字の認識率が向上することを実験によって示した. キーワード 生成型学習法,文字認識,低品質文字,部分空間法