進捗
評価関数にレーベンシュタイン距離を適用したプログラムを実装・実行した。図4・図5にそれぞれ図1・図2を用いた場合の文字認識結果を示す。図4・図5のLev_valueは各文字列の認識結果と目標文字列とのレーベンシュタイン距離の合計値である。フィルターを使用しない場合のLev_valueが11.45であるのに対して、最優秀個体のフィルターを用いた場合は3.84と、約66%の改善が認められた。
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図1.入力画像 -
図2.最優秀個体による出力画像 -
図3.最優秀個体の木構造 -
図4.図1を用いた場合の文字認識結果 -
図5.図2を用いた場合の文字認識結果