情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

情景画像中から文字領域を抽出する際にエッジを利用して処理領域を作成し、さらにL*a*b*表色系によるクラスタリングによって領域を色ごとに分解し、色分解画像を得る。

色分解画像より取得した特徴量を利用してSVMにより識別を行うが、環境光や反射光などの要因によって同文字内で色が変化する場合、クラスタリングによって文字形状を崩す場合がある。

そこで本研究では色分解画像を2つ以上組み合わせて新しい候補画像を得る。各色分解画像は2値化されている為、組み合わせによって得られた画像は2つの色分解画像の黒画素を重ね合わせた画像となる。色分解画像を組み合わせることで元の文字形状を維持した、良好な特徴量抽出が可能な候補画像を得る。また、ストロークによる特徴量を用いて識別精度の向上を図る。