サッケード機構を組み込んだ神経回路モデル手書き文字の位置ずれに対する性能評価
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概要
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現在、手書き文字認識に対するアプローチとしてバックプロパゲーション法(以下単にBPと呼ぶ)を用いたニューラルネットワークが検討されている。しかし、手書き文字では、文字列を構成する文字が学習した文字に対して個々に平行移動している場合があるので、切り出しの良し悪しが認識率に与える影響は非常に大きい。これを解決するには、認識システムが最も良く認識できる領域で切り出しを行なうべきであろう。以上のことから、我々はサッケード機構(視点移動)を組み込んだニューラルネットモデルを提案し、簡単なパターンに対するモデルの性能を評価した。本報告では、このモデルのひらがなに対する性能を検討する。
- 1989-10-16
著者
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鷲沢 輝芳
(株)テレマティーク国際研究所
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鷲澤 輝芳
早稲田大学(キャノン(株)中央研究所)
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鷲澤 輝芳
キヤノン株式会社
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鷲沢 輝芳
早稲田大学理工学部電子・情報通信学科
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鷲澤 輝芳
キャノン株式会社cxプロジェクト
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早野 克己
(株)テレマティーク国際研究所
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