サポートベクターマシンを用いた古文書文字認識に関する基礎的研究

抄録

古文書の翻刻は歴史学研究において重要な基礎的作業であるが，翻刻作業の習熟には古文書読解の訓練が相当期間必要である．そこで本研究では，古文書の読解を支援するようなシステムの開発を進めている．本稿では，2クラス識別問題において高い認識精度が得られるサポートベクターマシン（SVM）を，前述した古文書読解支援システムの認識器として用いることを検討し，SVMをいくつかの典型的なカーネル関数とともに古文書文字認識に適用した場合について，その認識精度を比較する．また，マハラノビス距離を用いた最近傍識別法や，マルチテンプレート法との認識精度の比較についても行い，本研究におけるアプローチの有効性を検討する．