高次自己相関関数とニューラルネットワークによる図形の特徴抽出とその文字認識への応用
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概要
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線図形の局所領域内から,位置ずれと線幅に不変な特徴として8つのプリミティブな方向成分の出力分布を得る.このために,高次自己相関関数を用いて得られる初元特徴ベクトルを修正して用いBPに学習させる.このときパターンの特徴を強調し,かつ冗長な特徴を抑制する係数を導入するとともに,それを求める式を与えた.各方向成分ごとのストローク抽出と類似性を持つように,得られた出力分布による特徴をコラム構造に配置した.この特徴を用いたBPによる手書き文字認識実験で本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-02-28
著者
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