ニューラルネットワークによる同じ部首を有する手書き漢字の抽出実験
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概要
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一般的に文字認識においては,認識時間の短縮のために,分類(複数の候補カテゴリーの検出),識別(カテゴリーの決定)の段階的な手順が採用される.本稿では,3層階層型ニューラルネットワークによる手書き文字の分類を試みた結果を示す.ネットワークによる手書き文字の分類に関しては,梅田による研究例があり,漢字とひらがなの区別実験を行っている.本研究では2種類の分類実験を行った.一つは漢字とひらがなの区別実験であり,もう一つは特定の部首を有する漢字の抽出実験である.実験に用いたデータは,電総研手書き教育漢字データベースETL-8(B2)である.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-27
著者
-
大倉 充
岡山理科大学工学部
-
塩野 充
岡山理科大学工学部情報工学科
-
橋本 礼治
岡山理科大学
-
塩野 充
岡山理科大
-
吉田 誠
岡山理科大学工学部情報工学科
-
橋本 禮治
岡山理科大学 工学部
-
大倉 充
岡山理科大学
-
原 宣卓
岡山理科大学工学部
-
吉田 誠
筑波大学電子情報工学系
-
吉田 誠
岡山理科大学工学部
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