拡張された一括処理法による手書き文字認識実験
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概要
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Three methods for handprinted character recognition based on the Bayesian decision theory are proposed. Two of them are applied to the ETL-8 handprinted Kanji characters data base and the resulted recognition rates show their effectiveness. Reduction of the number of feature vector elements is attempted by using the Fourier transformation. After some recognition experiments, it is evidenced that the lower order Fourier coefficients can be used as alternatives of the whole feature vector elements A curious phenomenon that the recognition rates of such characters as supposedly easy to recognize are extremely low is found. An analysis is made and the cause is inferred.
- 近畿大学の論文
- 1988-12-01
著者
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