筆順等のオンライン情報をも考慮したニューラルネットによる手書き数字認識に関する検討

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概要

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現在、文字認識の研究として様々な研究が行われており、かなり高い認識率が得られている。しかし、認識率の向上には改善の余地があると考えられる。本稿では、主としては静的データを用いるが、それ以外に筆順等のオンライン情報もニューラルネットの入力に加えて0∼9までの手書き数字認識を行なうことを考えた。この場合、オンライン情報は時間長が一定しない欠点があるため、筆跡データを線積分したものを一定個数に分割することにより時間軸の正規化を行なった。このような処理を行なった後、どのようなオンライン情報がニューラルネットの入力として適しているかについて検討したので報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

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