排他的学習ネット(ELNET)を用いた手書き文字認識の細分類手法
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概要
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本論文では, 大脳の下側頭皮質中に特定のパターンに反応する細胞が存在することをヒントに, 特定の字種にのみ反応する機能をモジュール単位で実現し, 大規模な手書き文字認識の細分類部に適用できるニューラルネットワークである排他的学習ネット(Exclusive Learning neural NETwork : ELNET)を提案する. 提案するELNETは, 複数の小規模な階層型ニューラルネットワークによって構成されている. 従来の文字認識へのニューラルネットワークの適用法とは異なり, ELNETは各モジュールの出力層ユニットを1個とし, モジュール毎に発火用データと抑制用データを用いて, 排他的に学習を行うという特徴を有する. これによって, 各モジュールが特定の1字種に反応する機能を実現する. また, 従来のニューラルネットワークの構成方法では不可能であった, 簡単なパターンマッチング法を大分類部として利用することが可能となる. つまり, 簡単なアルゴリズムによる大分類と本論文で提案する細分類法を組み合わせることにより, 合理的かつ高精度な認識システムが構築できる. ETL9B 3,036字種を対象に, 奇数番号データを学習データ, 偶数番号データを未学習データとしてELNETの学習後の各モジュールの反応を調べたところ, 特定の1字種にのみ反応するモジュールを形成できることが明らかとなった. また, 構築した認識システムによる認識実験では, 偏差付シティブロック距離を用いたパターンマッチングを大分類部に採用し, 提案するELNETを細分類部に用いて行った. その結果, 未学習データに対し, 平均1位認識率として94.54%が得られた. これを大分類認識率と比較すると, 2.12%(6,436文字)の向上が認められ, ELNETは手書き文字認識の細分類部として有効であると言える. 以下, 本論文ではELNETの構成方法を中心に述べ, 最後に認識実験ならびに解析結果について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-25
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
-
猿田 和樹
山形大学人文学部
-
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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