自己組織化クラスタリングを用いた文字抽出について.

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概要

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我々は、文字と文字以外の記号から構成されている画像の中から特定の文字の位置を決定し、認識を行なう手法を提案する。その手法を用いたネットワークは、自己組織化クラスタリング層と2つの単層パーセプトロンとコントローラーで成り立っている。自己組織化クラスタリングは入力の特徴の分布を表す。それは、入力データに対して適応的にクラスタのセットを構成していくことが可能である。また、2つのパーセプトロン層は自己組織化層からの出力される類似度を用いて対象となる文字の位置を決定し、認識を行なう。我々は、実際に実験を行ない提案したネットワークの有効性を示している。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-06-24

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