非線形正規化を応用した学習パターン生成による手書き文字認識(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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パターン認識において,学習に用いられるパターン数は限られていることが多い.学習パターン数が少ない場合,推定するパターンの分布に誤差が生じ認識精度が低下する.本論文ではパターン認識における学習パターン数が少ない問題に対し,人工的に生成したパターンを学習パターンに追加することでパターン数を増加させ,認識精度を向上させることを検討する.非線形正規化を逆に利用することにより,手書き文字の特徴をとらえた多種多様な学習パターンの生成手法を提案し,ETL9B平仮名71字種を対象とした認識実験を行い認識精度の向上を確認する.また,生成されたパターンに対し取捨選択を行うことで認識精度が更に向上することも確認する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-01
著者
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