階層型学習ベクトル量子化を用いた手書き文字の高速・高精度大分類
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概要
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手書き文字の大分類類手法として、階層的に特徴空間を分割し、候補字種を絞り込んで行く階層型学習ベクトル量子化(HLVQ:Hierarchical Learning Vector Quantization)を提案する。HLVQは、ニューロンを階層的に増殖させ、ニューロンを節点とした木を構成しながら学習を行う。特徴空間の分割方法は、各階層毎に少数の参照ベクトルで分割し、分割された領域の境界付近は、windowを応用し重なりを持たせている。本手法は少数の参照ベクトルで階層的に分割を行うために高速な分類が可能であり、分割された領域が重なりを有することで高い分類精度が得られるという特徴を持つ。HLVQの下段に1字種多参照ベクトル方式のLVQを用いた中分類部を導入したネットワークアーキテクチャでは、手書き文字データベースETL9Bの分類実験で、平均ベクトルを用いた分類と比較して、より高速・高精度な分類が実現できることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-05-15
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
-
和泉 勇治
東北大学大学院情報科学研究科
-
猿田 和樹
山形大学人文学部
-
猿田 和樹
山形大学 人文学部
-
根元 義章
東北大学大学院 情報科学研究科
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