テンプレートマッチングによるオフライン手書き文字認識ニューラルネットワークの作成
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概要
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現在さまざまな文字認識の研究が行われているが, 最も基本となる方法は認識したい未知文字パターンから抽出した特徴と任意の文字種の代表となる文字パターン(テンプレート)から抽出した特徴との距離を識別関数を使用して求め, 最も距離の短いものを認識結果とするテンプレートマッチング方式である.本論文ではこのテンプレートマッチング方式をニューラルネットワークを用いて実現する方法を提案する.テンプレートとして任意の文字種の代表となる特徴と認識したい未知の文字パターンの特徴を入力層に同時に入力したとき, この2つの文字種が同じ場合は出力層が発火し, 異なる場合は発火しないような挙動をするニューラルネットワークを構築する.そこで問題となるのが, そのニューラルネットワークの出力層を発火させる文字種(教師信号), 発火させない文字種(非教師信号)をどのように選び, どのように学習させていくかが課題となる.そこで本論文ではこのテンプレートマッチング方式を基本としたニューラルネットワーク構築のための学習方法として, 他のニューラルネットワークとの協調を考慮して, 非教師信号を選択しながら学習を進めていく方法を提案する.そして本手法に従い文字画像データベースETL9Bを利用しニューラルネットワークを構築した結果, 認識率において優れていることを示すことができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-01-15
著者
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