ニューラルネットワークによるカテゴリ重複グループの学習とその文字認識への応用
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概要
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ニューラルネットワークを用いた多カテゴリ認識システムでは、一般に複数のカテゴリグループに分類して学習を行い、個々のネットワークの結果を総合的に判断し、認識結果を得るという手法が用いられている。この手法の欠点は、個々のネットワークが相互関係を持たない独立したネットワークとなっていること、未学習カテゴリのパターンをネットワークに投入した時の反応が予想できないことより、それらの結果から認識結果を得るための手段(アルゴリズム)を構成するのが困難なことである。谷萩らは、カテゴリ間の距離を考慮し、1カテゴリが複数のネットワークで学習されるようなネットワークの構成法とその認識アルゴリズムを提案し、顔画像の認識においてそのシステムの有効性を示している。我々は、このシステムを手書き漢字認識へ応用し、その結果を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
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