ウェーブレット変換とファジーデータを用いたニューラルネットワークによる手書きハングル文字認識
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概要
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本論文ではウェーブレット変換とファジーデータとニューラルネットワークとを用いての手書きハングル文字認識システムを提案する. 本認識システムは, 入力ストロークごとに時間変化におけるX, Y軸方向での移動量を連続的な信号波形に変換し, ストロークの始点と終点でウェーブレット変換によりストロークの全体的な特徴と局所的な特徴を得る. 筆記変動に対応できるようにするために, この特徴量をあいまい性を含むデータとして扱い, メンバシップ関数を用いてファジーデータに変換する. ハングル認識ネットワークに連結されているニューラルネットワークにファジー化されたストロークの特徴量を入力しその認識を行い, ハングルの構造的な特性を利用して文字を認識する. ストローク波形データの始点だけで特徴をとる方法と, 始点と終点で特徴をとる方法と本論文の方法について比較実験を行い, 本システムの特徴抽出方法の有効性を確認した. この結果を踏まえて本格的な手書きハングル文字認識システムを構成し, KAISTのオンラインハングルデータベースを用いて認識実験を行った結果, 楷書体4,100文字に対して96.7%, 続け字や崩し字2,800文字に対して96.1%の高い認識率を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-25
著者
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