ニューラルネットワークを用いた二者択一方式の手書き文字認識システム
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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手書き文字認識システムにおける細分類手法として、認識問題を2クラスの線形分離問題にまで単純化した、二者択一方式による文字認識システムを提案する。本手法はモジュールの規模と認識問題を単純化することにより高い汎化能力と高速な学習を実現する。字種数の多い大規模な問題に適用する場合、作成モジュール数が組み合わせ爆発を起こすという問題があるが、個々のモジュールの学習が高速であるため、認識時に動的な学習を行うことで、組み合わせ爆発を抑制可能である。本手法を手書き文字データベースETL9Bに適用し、従来のニューラルネットワークを用いた細分類手法より高い認識率が得られた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-17
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
-
石井 力
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
-
加藤 寧
東北大学大学院
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