複合改良LVQニューラルネットワークによる印刷漢字認識方式の評価

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
近年、ニューラルネットワークを文字認識に適用する研究が盛んに進められている。しかし、これらの多くは、小規模なネットワークを用いて英数字のような少ない文字種を識別しているもので、漢字のように読み取り対象字種が多いものに適応することは因難であった。そこで筆者らは、大規模な漢字認識に適用できる複合改良LVQニューラルネットワークによる印刷漢字認識方式を提案した。本ネットワークはLVQ2ニューラルネットワーク方式をベースとしたものであり、高速に学習が収束し、それまで学習した重みの結果を損なうことなく新しい認識対象文字の追加学習を行うことができる。今回、この複合改良LVQニューラルネットワークを、デジタルニューロチップを使用して実現した実験システムを開発し、複数フォントの印刷漢字に適用したので報告する。本実験システムではオンチップでの学習が可能であり、リアルタイムで学習/認識を行うことができる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-03-01

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク