階層型ニューラルネットとベクトル量子化法を用いた文字認識実験
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概要
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近年ニューラルネットワークを利用した文字認識が盛んに研究されている。学習法としては誤差逆伝搬法とベクトル量子化法が主流となっているが、今までのベクトル量子化法を利用した文字認識は、文字パターンそのものをベクトル量子化法により大分類し、その結果を直接認識に利用するか、またはさらに後段で階層型ニューラルネットを利用して認識する方法が多かった。しかし手書き文字を対象とした場合は変動が大きいためベクトル量子化法でカテゴリ分類した場合、1カテゴリのサンプル群が複数の参照ベクトルに適合することが大いに考えられる。そこで筆者等は、特徴抽出を階層型のニューラルネットで行い、それをKohonenの量子化法で分類し、学習データから求めた確率辞書をもとに認識を行うという、3つの部分からなる文字認識方式を考察した。この方式に対して、手書き片仮名文字を用いて認識実験を行った。この結果について報告するとともに、本文字認識方式を考察する。
- 1992-09-28
著者
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