自己組織化特徴マッピングを用いた日本語手書き平仮名文字認識

概要

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現在,様々な方法による文字認識の研究が行われているが,特に,ニューラルネットワークを用いた文字認識が盛んである.学習方法や構造について様々なネットワークがあるが,文字認識で主として用いられているのは,学習アルゴリズムが誤差逆伝搬法の三層構造の階層ネットワークである.しかし,このネットワーク及び学習アルゴリズムの欠点として,中間層のニューロン数の決定法や局所解収束の回避などの問題が残されている.一方,生理学的アプローチからモデル化された「教師なし学習」に関する代表的なものにKohonenの自己組織化特徴マッピングがある.本稿では,画像の領域分割などによく使われているこの自己組織化特徴マッピングを文字認識に適用されてみる.自己組織化特徴マッピングでは大規模なネットワークを構築したとき,シナプス結合の増大と学習速度の低下が孝えられる.また,シナプス結合増大によるメモリの多消費が問題である.これらの問題に対処するためのネットワークを構築し,平仮名を認識させることにより,このネットワークの有効性を考える.
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-09-28