[論文レビュー] Offline Handwritten MODI Character Recognition Using HU, Zernike Moments and Zoning

Sadanand A. Kulkarni, Prashant L. Borde+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2014

Handwritten Text Recognition Techniques参考文献 5被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、回転不変性と形状の正確さを活かして、従来のHuモーメントを凌駕する回転不変性と形状精度を備えたZernikeモーメントとゾーニングを用いた、オフライン手書きMODI文字認識システムを提案する。この手法は、特徴抽出と文字画像の空間的分割を組み合わせることで、草書体で複雑なMODI script文字の認識精度を向上させる。

ABSTRACT

HOCR is abbreviated as Handwritten Optical Character Recognition. HOCR is a process of recognition of different handwritten characters from a digital image of documents. Handwritten automatic character recognition has attracted many researchers all over the world to contribute handwritten character recognition domain. Shape identification and feature extraction is very important part of any character recognition system and success of method is highly dependent on selection of features. However feature extraction is the most important step in defining the shape of the character as precisely and as uniquely as possible. This is indeed the most important step and complex task as well and achieved success by using invariance property, irrespective of position and orientation. Zernike moments describes shape, identify rotation invariant due to its Orthogonality property. MODI is an ancient script of India had cursive and complex representation of characters. The work described in this paper presents efficiency of Zernike moments over Hu 7 moment with zoning for automatic recognition of handwritten MODI characters. Offline approach is used in this paper because MODI Script was very popular and widely used for writing purpose till 19th century before Devanagari was officially adopted.

研究の動機と目的

• 草書体で複雑な手書きMODI文字を認識する課題に対処する。MODIは現在あまり使われていない古代インド文字体系である。
• 手書き文字認識システムにおける形状同定と特徴抽出を改善する。
• Zernikeモーメントが回転不変特徴表現に優れているかどうかを評価する。
• モーメントベースの特徴とゾーニング技術を組み合わせることで認識精度を向上させる。
• 歴史的文書分析に適した、堅牢なオフライン認識システムを開発する。

提案手法

• 本手法は、分離済みの手書きMODI文字から回転不変特徴を抽出するためにZernikeモーメントを用いる。
• Zernikeモーメントは直交性と固有の回転・スケーリング不変性のため採用された。
• 特徴の空間的分布を向上させ、識別能を高めるために、文字画像をゾーンに分割する。
• ゾーニングアプローチにより画像を部分領域に分割し、局所的な形状特徴をより効果的に捉える。
• Zernikeモーメントとゾーニングからの特徴ベクトルを組み合わせ、標準分類器を用いて分類する。
• システムはオフライン認識アプローチを採用し、手書きMODI scriptの静的デジタル画像を処理する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Zernikeモーメントを用いた特徴抽出は、手書きMODI文字認識においてHuモーメントと比べてどのように異なるか？
• RQ2 ゾーニングは、モーメントベース特徴の識別力にどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ3 Zernikeモーメントは、草書体のMODI scriptにおける回転や方向の変化を効果的に処理できるか？
• RQ4 ゾーニングとモーメント不変量を組み合わせた場合、認識精度にどのような影響を与えるか？
• RQ5 提案手法は、MODIのような歴史的手書き文字体系のオフライン認識に適しているか？

主な発見

• Zernikeモーメントは、回転不変性と形状の正確さのおかげで、Huモーメントよりも手書きMODI文字認識において優れた性能を示した。
• Zernikeモーメントとゾーニングの統合により、特徴の識別能が向上し、認識精度が向上した。
• 本手法は、不変かつ空間的に分散された特徴を用いて、MODI文字の複雑な草書体構造を効果的に捉えた。
• オフライン認識アプローチは、MODI scriptで書かれた歴史的文書の分析に有効であることが示された。
• Zernikeモーメントは、類似したMODI文字を区別する上で重要な形状特徴を、Huモーメントよりも効果的に捉えた。
• ゾーニングとZernikeモーメントの組み合わせは、手書きMODI文字における方向および位置の変化に対処する堅牢なソリューションを提供した。