ニューラルネットワークの2段階構成による手書き漢字認識(<特集>21世紀のグループウェア)
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概要
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本論文では, ニューラルネットワーク(以下NNと略す)による文字認識において, 自己想起型NNと対判定型NNの2段階構成による手書き漢字認識システムを提案する.大分類処理には, 自己想起型NNを使用し, まず多数のカテゴリから少量の認識候補に絞る.次に, 自己想起型NNでは識別しきれない認識候補を対象として, 対判定型NNにより認識候補を1つに絞ることで認識結果を得る.自己想起型NNは, 各カテゴリに対して独立したネットワークが構成され, 学習時に他のカテゴリの影響を受けることがない.したがって, 対象カテゴリが変化しても, 容易に対応することができる.一方, 細分類処理に使用する対判定型NNは, 認識対象を2種類に限定することにより, 形状の類似したカテゴリに対して高精度な認識が期待できる.形状の類似した文字に限定して対判定型NNを作成したが, 必ずしもすべての類似文字には対応していない.そこで対判定型NNが存在しない場合の処理方法についても検討した.本システムにより, 教育漢字80字種, 240字種, 1, 006字種を対象とした認識実験において, 98.71%, 98.31%, 96.47%という高い認識率が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-11-15
著者
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