複数の異種類似度を入力とする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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近時、ニューラルネットの応用としてパターン認識問題に関する多くの研究が行なわれている。筆者らも学習別にBP法を用いた階層型ニューラルネットにおいて面積投影情報、原イメージ、2次元FFTの3種類の特徴ベクトルを夫々入力とする3つのニューラルネットの出力値を統合的に判定することにより手書き数字認識を行うシステムについては既に御報告した。本稿では手書き数字に対する1種類の一致度及び2種類の不一致度、計3種類の異種類似度を入力とするニューラルネット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
- 1990-03-14
著者
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