ニューラルネットワークを用いた濁点,半濁点の有無による手書き平仮名の分類
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概要
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Handwritten HIRAGANA characters are classified according to whether they have DAKUTEN (or HAN-DAKUTEN) or not by the 3-layer neural networks. The input data to the networks is 25-dimensional local mesh-feature extracted from an original character pattern. The numbers of units of three layers are 25 (input-layer), 25 (hidden-layer) and 2 (output-layer). The numbers of training and unknown samples used in a classification experiment are 6900 and 5000,respectively. The average classification rate of 94(%) for the unknown samples is obtained.
- 岡山理科大学の論文
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