雑音による分布形状の変化を反映した識別関数と低品質文字認識への適用
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概要
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本論文では, 雑音を含むパターンの認識に有効な識別関数を提案する.従来の統計的パターン認識手法では, 認識対象を観測することで特徴ベクトルを抽出し, 得られたベクトルの分布形状をカテゴリごとに推定する.データに雑音が加わった場合, 特徴ベクトルの分布形状は雑音によって変化すると考えられるが, 識別に利用する確率密度関数はその分布形状の変化にかかわらず同一のものを使用していた.本論文では, 特徴ベクトルの一部の要素に雑音が加わった場合, 分布形状がどのように変化するのかを考察し, その変化を反映する識別関数を提案する.本手法は従来の統計的な手法を補うものであり, 雑音を含むデータに対して高い識別能力をもつ.手法の有効性を人工のデータを用いたシミュレーションと文字画像を用いた認識実験により確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-02-19
著者
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