手書き文字認識における複数特徴を統合する認識器EID3の提案
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概要
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今日まで手書き文字認識の分野では, 多くの認識特徴が提案されてきたが, 識別能力において決定的なものは存在しない. そこで本論文では, 複数の認識特徴を統合することによる, 認識性能の向上に関して論じる. 既存の認識特徴を統合する手法は大きく2つに分類できる. 1つは, 順次に異なる認識特徴を適用して絞り込みを行う階層的分類手法. もう1つは, 単一の認識特徴を用いた各識別器の出力を並列に統合して総合的な結果を得る並列分類手法である. 階層的分類手法は, その設計において認識器設計者の調査が予測・試行錯誤などを必要とするうえ, 認識特徴の追加が容易ではない. 一方, 並列分類手法は認識特徴の追加は容易であるが, 識別に要する計算量は認識特徴の増加に比例して増大する. そこで, 効率の良い統合を自動的に行う仕組みとしてEID3を提案した. EID3は木構造に識別器を配置し, 未知パターンの入力に対しEID3上をパス選択して, 識別に必要な統合すべき識別器を決定する. EID3は, 特徴空間における各学習サンプルの分布状況を評価して, 局所的にみて最適な識別器を設計し, 識別のための決定木を漸次構築する. 実験では, ETL6の手書き数字を対象に, EID3を含めた統合手法の統合効果について検証を行った. その結果, EID3では, 既存の統合手法よりも少ない識別時間による統合効果を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-04-15
著者
-
大橋 健
九州工業大学
-
江島 俊朗
九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系
-
江島 俊朗
九州工業大学大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
-
井藤 好克
九州工業大学情報工学部 : 松下電器産業株式会社
-
江島 俊朗
九州工業大学
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