抄録H-002
semi-CNFによる手書き日本語文字列認識の弱教師学習
semi-CNFによる手書き日本語文字列認識の弱教師学習
◎田中瑛一・木村俊一・越 裕（富士ゼロックス）
本稿では，semi-Markov conditional random fields（以下，semi-CRFとする）による文字列認識に関して，conditional neural fields（以下，CNFとする）の適用と，文字どうしの境界が不要な弱教師学習手法を提案する．手書き日本語文字列画像データに対する文字単位のrecallを評価した結果，教師あり学習ではCNF適用前 = 91.9942% に対してCNF適用後 = 98.1857% を示した．また，提案手法の弱教師学習では CNF適用後 = 98.1064% を示し，提案手法の弱教師学習と教師あり学習で同等の性能が得られることが示された．
