CH-005
紙面の色と見開きの歪みを考慮した光学文字認識の実装と評価

◎比留川翔哉・丸山一貴（明星大）

近年，様々な光学文字認識サービスが利用できるが，歪み補正や，平滑化などの適切な補正が行われず精度低下の原因になる．本研究は，書籍の様々な文字に近似した文字画像を生成し，畳み込みニューラルネットワークを用いて文字認識を行う．学習データは，文字色・背景色とフォント，解像度を12通り作成する．その後，各学習データの精度を算出し，歪んだ文字の認識に必要な要件を考察し評価する．提案手法の精度は，既存手法より精度が高い書籍と低い書籍に分かれる結果となった．今後は，学習画像を生成する要件を最適化し，生成画像のバリエーションを増やすことで精度向上につなげる．