手書き文字認識における学習型2次識別関数
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概要
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画像認識では識別対象外の入力パターンに対するリジェクト能力が非常に重要である。これまでの文字識別器の評価研究では, 木村らが提案した修正2次識別関数(MQDF)は対象外パターンに強いことが知られている。しかしながら, ニューロ型識別器と比べてMQDFの精度は低い。本報告で提案する学習型2次識別関数(LQDF)は, MQDFのリジェクト能力を引き継ぎつつ, 精度の向上が可能な識別器である。LQDFの形式と初期パラメーターはMQDFから引き継いだものを用い, すべてのパラメーターは新たに適用した最小識別誤差規範(MCE)により最適化される。手書き数字認識の評価実験により, LQDFは, ニューロ型識別器の精度と同等で, しかも, そのリジェクト能力はMQDFと同じ, 誤読はMQDFの50%ほどであることが実証された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-10-11
著者
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藤澤 浩道
(株)日立製作所中央研究所
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藤澤 浩道
日立製作所中央研究所
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藤沢 浩道
(株)日立製作所 中央研究所
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藤沢 浩道
(株)日立製作所中央研究所
-
劉 成林
(株)日立製作所 中央研究所
-
酒匂 裕
日立製作所中央研究所
-
劉 成林
日立製作所中央研究所
-
酒匂 裕
(株)日立製作所中央研究所知能システム研究部
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