逆想起ニューラルネットモデルを用いたフィードバック型認識方法
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概要
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フィードバック制御機能をもつ高精度なパターン認識を,逆想起ニューラルネットモデルとそれに基づくパラメータ調節法によって実現する方法を提案する.フィードフォワード処理としては,従来の特徴抽出処理の後に,その特徴ベクトルを入力して,逆想起ニューラルネットモデルのフォワード処理により識別を行う.識別結果により,認識結果の不確信度を計算し,その値がしきい値以上ならば,フィードバックにより特徴抽出での処理パラメータを調節する.まず,ニューラルネットの逆想起処理を起動して,不確信度を小さくするために必要な入力特徴ベクトルの変更量を求める.さらに,特徴ベクトルの変更量をもとに,特徴抽出のためのパラメータ値を変更し,再度特徴抽出,識別を行う.不確信度がしきい値以下になるまで,この処理を繰り返し,特徴抽出パラメータを調節する.これにより,個々のパターンごとに最適に特徴抽出パラメータを調節し,識別に有効な特徴を抽出できるため,認識精度を向上できる.この逆想起ニューラルネットモデルを用いたフィードバック型認識方法を,手書き英数字認識に適用し,同一誤認識率で,フィードバックを用いない場合に比べ,リジェクト率を半減できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-10-15
著者
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山田 敬嗣
日本電気(株)メディア情報研究所
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山田 敬嗣
日本電気株式会社メディア情報研究所
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山田 敬嗣
日本電気(株)情報メディア研究所
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津雲 淳
日本電気(株)情報メディア研究所
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津雲 淳
日本電気株式会社マルチメディア研究所
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山田 敬嗣
日本電気(株) C&Cイノベーション研究所
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