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Ⅱ　論 考 編

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変体仮名の認識

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I I   ‑ 2   研 究 成 果 の 活 用 と 関 連 研 究

I I   ‑ 2   ‑ 1  変 体 仮 名 の 認 識

Hung Tuan Nguyen,  Nam Tuan Ly,  Kha Cong Nguyen,  Cuong Tuan Nguyen,  中 川 正 樹

1、はじめに

木 簡 の 文 字 の 認 識 と 並 行 し て 、 変 体 仮 名 の 認 識 に 取 り 組 ん だ。す な わ ち 、 電 子 情 報 通 信 学 会 パ タ ー ン 認 識 ・ メ デ ィ ア 理 解 研 究 会 (PRMU) が 主 催 し た 「 第21回 ア ル ゴ リ ズ ム コ ン テスト」 (I)に お い て 、 変 体 仮 名 を 認 識 す る 課 題 に 取 り 組 み 、 難 易 度 の 高 い レ ベ ル2と レ ベ ル3"'で 優 秀 な 認 識 性 能 を 示 し 、 コ ンテス トに応 募 さ れ た ア ル ゴ リ ズムの う ち、 最 も優秀 と 判 定 さ れ たアル ゴ リ ズム を 考 案 し た 者 1件 に 贈 呈 さ れ る 「PRMUアルゴリ ズム コ ンテス ト 最 優 秀賞」 を 受 貨 し た (2017年 12月16日 ） 。 ま た 、 情 報 処 理 学 会 人 文 科 学 と コ ン ピ ュ ー 夕 研 究 会 か ら 、 CH賞 を 受 賞 し た (2018年 1月27日 ） こ れ に 先 立 ち 、 11月 に 開 催 さ れ た4th International Workshop on H.istorical  Document Imaging and Processing  (HIP  2 0 1 7)での発表（3)に 対 し て も 、 最 優 秀 論 文 賞 を 受 賞 し た。

(1)ア ル ゴ リ ズ ム コ ン テ ス ト の 概 要 ： パ タ ーン認 識 ・ メ デ ィ ア 理 解 分 野 の 若 手 研 究 者 ・ 学 生 の 育 成 お よ び 研 究 会 活 動 の 活 性 化 を 目 的 と し て 、 毎 年 開 催 さ れ て い ま す。提示される課題には、代表的・

基 礎 的 な 研 究 課 題 が 取 り 上 げ ら れ 、 応 募 さ れ た ア ル ゴ リ ズ ム は 、 そ の 性 能 ・ 独 創 性 ・ 処 理 時 間 の 観 点で評価されます。（詳細： https://sites.google. com/view/alcon 2 0 17 prmu) 

(2)第21回 ア ル ゴ リ ズ ム コ ン テ ス ト の 課 題 と レ ベ ル ： 図40 42の よ う に 、 古 典 籍 画 像 の 指 定 領 域 に 含まれる＜ずし字を認識して、コードを出力します。

l

. 課 題 の 難 易 度 ・ 

外 接 す る 長 方 形 に 含 ま れ る 文 字 数 に 応 じ て 課 題 の 難 易 度 を 設 定 し て い ま す。レベル 1は1―文字、

レベル2は縦方向の 3文字、レベル3は縦横方向の 3文字以上の文字を含んでいます。 2. 認識対象の文字

認識対象の文字は変体かな50種程度です。漢字は含みません。

(3) Hung Tuan Nguyen, Nam Tuan Ly, Cong Kha Nguyen, Cuong Tuan Nguyen, Masaki Nakagawa: 

Attempts to  recognize anomalously deformed Kana in Japanese historical documents,  Proc.  of the 20 

1  7 

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ヽ

図40課題の3レベル．レベル1は1 文字，レベル2は縦方向の3文字，

レベル3は縦横方向の3文字以上

か [ K a ] う [ u ]

異なる字種にも関わらず似た字形

図41人文学オープンデータ共同利用センターが 公開している日本古典籍字形データセット

に [ n i ]

同一文字の異なる字形 囮42人間でも読みにくい文字の組

2、 方 式

レ ベ ル2の た め に は 、 こ れ ま で に 提 案 さ れ て い る い く つ か のニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を 検討し、 Convolutional Neural  Network  (CNN: 畳込みニューラルネットワーク）、 Bidirectional Long Short‑term Neural Network (BLSTM:双 方 向 長 ・ 短 期 記 憶 ニ ュ ー ラ ル ネッ トワーク）、そし て、 ConnectionistTemporal Classification  (CTC:コネクシ ョ ニ ス ト 時 系 列 識 別 法）を3層 に 組 み 合 わせ、 DeepConvolutional Recurrent Network  (DCRN:深 層 畳 込み 再 帰 ネ ッ トワーク）を構成する

（図43)。第一層 で は 、 事 前 に 学 習 さ せ た CNNに よ っ て 縦 書 き の く ず し 字 か ら 特 徴 の 列 を 抽 出 し 、 第二番 目 の 再 帰 層 で は BLSTMに よ っ て 候 補 文 字 と 確 率 の 組 の 列 に 変 換 し 、 3番

目 の 層 の CTCで 文 字 列 に 変 換 す る 。

レ ベ ル 3では、 X‑Yカ ッ ト 法 と ボ ロ ノ イ ダ イ ア グ ラ ム を 使 っ．て 文 字 行 を 切 り 出 し 、 行 を

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変体仮名の認識

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た し

ナ ＇

一 ^t 

＇  

一

一

図43'

一 列 に つ な い で か ら

、

ふ. 

DCRNの構成

横 方 向 へ の 射 影 に よ っ て 空 白 を 見 つ け て 切 り 、 次に、

ふ

‑

1

再 帰 (BLSTM) 

特徴列

レベル

の方式を適用する。

カット法は、縦方向、 あるいは、

他 の 方 向 へ の 射 影 に お い て 空 白 を 見

切 れ な く な る ま で 繰 り 返 す 手 法 で あ る

ボ ロ ノ イ ダ イ ア グ ラ ム は 、 複 数 の 黒 画 領 域 に 等 距 離 の 白 画 素 内 の 点 を つ な い で で き る 分 割 図 で あ る

に 空 間 が あ る 場 合 で も 切 り 出 せ る と い

リットがあり、

カ ッ ト 法 で 分 離 で き な い も

ボ ロ ノ イ ダ イ ア グ ラ ム を 利 用 す る

3

、 各 レ ベ ル に お け る 結 果

・レベル

ー認識率：

ー認識時間：

文字あたり

秒

(I) Kha Cong Nguyen, Cuong Tuan Nguyen and Masaki Nakagawa: A segmentation Method of Single‑ and Multiple‑Touching Characters in Offline Handwritten Japanese Text Recognition, IEICE Trans. on  Inf. & Syst., Vol. ElOO‑D, No. 12, pp.2962‑2972, Dec 2017. 

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・レベル 3

ー認識率 ：39.1% (23チーム中2位）

ー認識時間： 1文字あたり 0.43秒 (23チ ー ム 中 5位）

4、 審 査 員 の 講 評

1点から 5点 の 採 点 で、3人 の 評価者 か ら 平 均 し て 、 新 規 性 4点 、 信 頼 性 5点、 明瞭さ 4. 33点 を 得 ま し た。明 確 な 文 字 の 切 出 し を 必 要 と し な い こ と 、 種 々 の 構 成 を 検 討 し て い る

こ と 、 レ ベ ル 3の た め の 複 数 行 の 検 出 と 統 合 、 総 合 的 な 構 成 が 評 価 さ れ て い ま す 。

5、 今 後 の 展 開

古 典 を 電 子 的 に 保 存 ・公 開 し 、 手 軽 に 分析で き る よ う に す る こ と は、歴史研究 に は 不 可 欠 で あ り 、 古 典 籍 で 使 用 さ れ る ＜ ず し 字 を 正 確 に 認 識 す る 技 術 開 発 を 進 め る こ と で 、 歴 史 研 究 の 発 展 に 寄 与 で き る と 考 え ら れ る 。

今回、 レ ベ ル 3の 認 識 率 が 低 かったのは、 1文 字 で も 誤 認 識 す る と 、 全 体 と し て 誤 認 識 に な る た め で あ る。文字 列 の な か に 混 同 し や す い 文 字 が あ る と 、 こ う し た 結 果 に な る。こ れ を 改 善 す る た め に は 、 当 時 の 言 語 統 計 か ら 文 字 と 文 字 のつ な が り や す さ （文脈）を利用 す る 方 法 が 効 果 的 で あ り 、 そ れ に よ って レ ベ ル 3の 認 識 率 は レ ベ ル2に 近 く な る こ と が 予 想される。 ・デ ー タ を さ ら に 大 量 に 蓄 積 す る こ と で 、 漢 字 を 含 め て 、 認 識 率 は さ ら に 高 ま る

こ と が 期 待 さ れ る。