二分木を利用した大分類・詳細認識型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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大規模な文字認識を行なう場合まず始めに文字パターンをいくつかのグループに分類しそして次に各グループ内で詳細に小規模な認識をするという2段階による認識方法が一般的となっている。しかし大分類部において一回の処理で文字パターンをいくつものグループに分類することは複雑な分類問題となり結果的に分類率の低下につながる。そこで本報告では大分類に文字パターンを次々と二分していく方法を試みた。文字パターンを二分する小規模なニューラルネットワークを二分木型に配置し適切なグループに分類するのである。一方詳細認識部では従来のバックプロパゲーションアルゴリズムを用いてグループごとに認識を行なう。そして大分類部と詳細認識部を統合化し認識を行なった結果良好な結果を得ることができた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
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