最小分類誤り学習による特徴選択型文字認識
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概要
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従来より主成分分析, 正準判別分析等の特徴選択により認識性能の低下を防ぎつつ認識計算コストを下げる方法が知られているが, その計算コスト削減量にはまだ不満足なものがある. 本報告では, 特徴選択後の認識部に, 最小分類誤り学習を適用することにより, 認識性能の低下を極力押さえつつ認識計算コストを大幅に削減できることを示す. また, 更に特徴選択部をも最小分類誤り学習の対象とすることにより, より高精度, 低コストの識別系の構築が可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-24
著者
-
河村 聡典
(株)東芝研究開発センター
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
河村 聡典
(株)東芝マルチメディア技術研究所
-
新田 恒雄
(株)東芝マルチメディア技術研究所
-
河村 聡典
(株)東芝 研究開発センター 知識メディアラボラトリー
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