情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

甲骨文字は、3000年以上前の中国殷代で使用された象形文字で、解読と認識は、非常に重要であるが、長い年月を経て劣化し、認識が困難である。画像処理を用いた認識による先行研究では、ノイズが原因で誤認識する問題がある。本研究では、深層学習の一種である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて高精度な甲骨文字認識を目指す。実験に使用する甲骨文字を114種1358枚収集し、回転・切り取り等のデータ増強を行い、学習に使用する画像枚数を550万枚まで増やす。また、ネットワーク構造やパラメータの最適化を行い、認識実験では、テスト画像538枚に対して94.4%の認識率を達成した。