[論文レビュー] Off-Line Arabic Handwriting Character Recognition Using Word Segmentation

Manal Abdullah, Lulwah M. Al-Harigy+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2012

Handwritten Text Recognition Techniques参考文献 8被引用数 23

ひとこと要約

この論文では、文字認識の正確性を向上させるために単語分離を用いた新しいオフラインアラビア文字手書き認識システムを提示する。事前処理を施した分離済み文字を、類似度閾値（45–55%）を用いて独自に構築したデータベースと照合することで、81%の認識正確性を達成するとともに、誤認識率（FAR）を完全に排除する。

ABSTRACT

The ultimate aim of handwriting recognition is to make computers able to read and/or authenticate human written texts, with a performance comparable to or even better than that of humans. Reading means that the computer is given a piece of handwriting and it provides the electronic transcription of that (e.g. in ASCII format). Two types of handwriting: on-line and offline. The most important purpose of off-line handwriting recognition is in protection systems and authentication. Arabic Handwriting scripts are much more complicated in comparison to Latin scripts. This paper introduces a simple and novel methodology to authenticate Arabic handwriting characters. Reaching our aim, we built our own character database. The research methodology depends on two stages: The first is character extraction where preprocessing the word and then apply segmentation process to obtain the character. The second is the character recognition by matching the characters comprising the word with the letters in the database. Our results ensure character recognition with 81%. We eliminate FAR by using similarity percent between 45-55%. Our research is coded using MATLAB.

研究の動機と目的

• 分離に基づく前処理を用いた、オフラインアラビア手書き文字を高信頼性で認識する手法の開発。
• ローマ字スクリプトよりも複雑な連続的形状と文脈的変化を有するアラビア文字スクリプトの複雑さに対処すること。
• 認識中に類似度ベースの閾値設定機構を用いて、誤認識率（FAR）を排除すること。
• 学習および評価のための認識システムを支援するための独自のアラビア文字データベースの構築。
• 2段階の認識パイプライン（分離による文字抽出およびデータベース照合による認識）の実装と評価。

提案手法

• 分離の前に、コントラストを向上させ、ノイズを除去するための入力単語画像の前処理。
• 幾何学的および投影プロファイル解析を用いて、接続されたアラビア文字スクリプトから個々の文字を分離するための単語分離の適用。
• 比較のための特徴抽出を、分離済み文字に対して形態的および構造的分析を用いて実施。
• 類似度メトリックを用いて、各分離済み文字を独自に構築したアラビア文字データベースと照合。
• 曖昧な一致を除外し、誤認識（FAR）を排除するために、類似度閾値範囲を45–55%に設定。
• プロトタイプ作成および評価のため、MATLABを用いてシステム全体を実装。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オフライン状況下で、単語分離は接続された手書きアラビア語単語から個々のアラビア文字を効果的に分離できるか？
• RQ2 類似度閾値範囲（45–55%）は、アラビア文字認識における誤認識率（FAR）にどのように影響するか？
• RQ3 独自に構築した文字データベースは、オフラインアラビア手書き認識システムにおける認識正確性をどの程度向上できるか？
• RQ4 分離と類似度ベース照合を組み合わせた場合、アラビアスクリプトで達成可能な認識正確性はどの程度か？
• RQ5 提案手法は、オンライン動的特徴に依存せずに、信頼性の高い認証を達成できるか？

主な発見

• 提案手法は、独自に構築したアラビア文字データベース上で81%の文字認識正確性を達成した。
• 類似度閾値範囲を45–55%に設定することで、誤認識率（FAR）が完全に排除された。
• 分離に基づく前処理は、連続的アラビア語単語から個々の文字を効果的に分離し、信頼性の高い特徴抽出を可能にした。
• 特定の手書きスタイルに適合した独自のデータベースの使用は、汎用データセットと比較して認識性能を向上させた。
• システムはMATLABで完全に実装されており、学術的および応用的研究における実現可能性と再現性を示した。
• 類似度閾値メカニズムにより、曖昧またはノイズの多い文字照合に対する耐性が確保され、システムのセキュリティと信頼性が向上した。