1997-08-13校正や添削の記号が記入された文書や、線や記号が重なり合う譜面など、複数の情報が重畳した文書が多い。これらの認識を行う場合、従来はある情報に着目し、他の情報を雑音として削除した後に認識処理がなされていた。多くの場合、着目した情報以外を各情報に関する知識なしに総て削除することは困難であり、高い認識率が得られなかった。ここでは、先に提案した補完類似度を用いて、複数の情報ごとに照合を行うことにより、正しく認識できることを示す。補完類似度は、ノイズにロバストであるという性質があるため、複数の情報が重畳していても、着目した対象以外を削除せずにそれらをノイズとみなすことにより、着目対象を正しく認識することができる。そのため、複数の情報を独立に扱え、複数の情報間での影響に関する知識を持つ必要がない。本稿では、例として、文字と記号が重畳している尺八譜の認識を対象として取り上げる。2007-03-09近年、大量に蓄積された映像データを効率的・効果的に利用するための技術が求められている。ニュース映像アーカイブにおいて、閲覧・検索のキーとなる重要な情報の一つとして映像中の登場人物がある。登場人物をキーとした映像の閲覧や検索を支援する技術は、従来から研究がなされているが、それらはもっぱら「名前」によってのみ人物を区別し、複数の呼称を持つ人物は、その呼称ごとに別々の人物として扱われてきた。本研究では、この問題に対処すべく、複数の呼称を持つ登場人物の同定(いわゆる"名寄せ")を行う手法の開発を行っている。名寄せは、言語処理や意味解析の高度化により、ある程度は実現できるが、「東国原知事」に対して「そのまんま東」のような通称を名寄せする場合など、言語処理での解決が困難な場面は多々ある。そこで、本手法では各呼称に対応付く人物の顔を利用することで、言語的な変化に影響されない枠組みでの名寄せを試みた。本報告では、5年半に渡り蓄積されたニュース映像アーカイブに対し本手法を適用した。結果から、本手法の名寄せ効果を確認した。