複数の特徴ベクトルを用いたニューラルネットによる手書き数字認識

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概要

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近年、階層型神経回路網の学習則にBP法(Back Propagation Method)が導入されて以来、BP型ネットワークによるパターン認識に関する数多くの研究がなされてきた。特に、画像認識、音声認識等においては従来手法とほとんど大差ない程度の認識率が容易に得られ、今後さらに改善されて行くものと思われる。BP型ネットワークの手書き数字認識への適用に関しては、既にいくつか報告されているが、それらはいずれも単独ネットワークで構成されており、しかもネットワークの出力値の判定、解釈も比較的単純なものを用いていた。本稿では、手書き字のイメージデータから複数の認識用入力層特徴ベクトルデータを作成し、それらを用いてそれぞれ別個に学習させたBP型ネットワークにより独立・並行的に認識を行った後、各ネットワークの出力値パラメータを統合的に用いて最終認識結果を判定する手法について検討を行った結果について述べる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1989-03-15

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