情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

パターン認識システムは、文字認識や音声認識など様々な分類システムが構築されているが、これらは、いずれも高次元のパターン空間に測定もしくは採取したパターンが分布している。これらの空間は一般的に次元数が高い多次元空間であり、これらのパターンの分布状態を可視化できるツールは、ほとんど存在せず、情報科学の初心者にとっては理解が難しい。そこで、加重方向指数ヒストグラム法の多次元パターンの主成分得点を3次元空間にマッピングすることによって辞書構造を可視化し、さらに辞書データの追加と削除による認識率の変化をインタラクティブに示すことで、最適辞書の生成過程を簡単に体感できる理解促進教育用文字認識システムを開発することが本研究の目的である。