非線形正規化と特徴量の圧縮による手書き漢字認識の高精度化
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概要
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本論文では, 統計的文字認識の前処理における非線形正規化, 原特徴量の高次元化, および特徴選択によって手書き漢字認識の認識精度を向上させることを検討する. また, 処理の高速化のために, 線形識別関数による高速大分類の手法と有効性について検討する. その結果, ETL9Bの全セットを対象とする認識実験で, 99.05%の高い正読率と約9文字/秒の読取り速度が得られることを報告する. また, 非線形正規化によって統計的文字認識手法の正読率が向上する理由を, 特徴量の分離性と正規性の観点から考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-25
著者
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