改良型マハラノビス距離を用いた高精度な手書き文字認識
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概要
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距離尺度は手書き文字認識システムの精度を左右する重要な要素の一つであるため, これまで数多くの距離尺度が提案され, 理論的に論じてきた. 代表的な距離尺度として, シテイブロック距離, ユークリッド距離, 重み付きユークリッド距離, 部分空間法, 複合類似度法, べーズ法, マハラノビス距離などが挙げられる. しかし, 大規模な手書き文字認識システムの距離尺度として, それぞれの距離尺度が実際どの程度の効果があるかについては, 重要にもかかわらず, ほとんど議論されていない. 本論文では, 認識システムにとって, 最も重要な認識精度に重点をおき, 代表的な7種類の距離尺度について, 実験的にそれぞれの有効性を比較し, 最も有効な距離尺度を明らかにする. 更に, 比較実験によって得られた最も有効な距離尺度 (マハラノビス距離) に対し, 軸の分散特徴を考慮した高速かつ高精度な改良型マハラノビス距離を提案する. 提案する改良型マハラノビス距離を用いた認識実験では, ETL9Bの全セットに対し, 平均98.24% (オープン) の高い認識率が得られた. 本論文では, 距離尺度に関する比較実験および改良型マハラノビス距離を中心に報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-25
著者
-
加藤 寧
東北大学大学院情報科学研究科
-
根元 義章
東北大学大学院情報科学研究科
-
安倍 正人
岩手大学工学部
-
安倍 正人
東北大学大型計算機センター
-
安倍 正人
岩手大学工学部情報工学科
-
根元 義章
東北大学大学院 情報科学研究科
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