高次ニューラルネットワークを用いたパターン認識(文書・文字メディアの認識・理解, 一般)
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概要
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本論文では2値点分布で表されるパターンの認識系を提案する.この系の特徴抽出器は, 点分布に対する2点の相対的な距離や位置を用いて点分布の構造を表現する, 新しい特徴ベクトルを生成する.この特徴ベクトルは点分布の移動, 回転および伸縮にロバストである.特徴抽出器は2次であり計算量は少ない.その特徴抽出器はさらに, 学習パターンから特徴ベクトルを生成する際, 点分布の変形や歪を理論的に補正する.そのため, 識別器は学習パターンの特徴ベクトル1個でその未知なる変形・歪パターンも学習する.したがって, 学習時間は短く認識率は高い.識別器は3次2層ニューラルネットワークである.この系の汎用性を手書き文字認識や分布同定により実験的に示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-10
著者
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院
-
北島 秀夫
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
富田 眞吾
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学
-
北島 秀夫
大島商船高等専門学校情報工学科
-
北島 秀夫
北海道大学
-
海田 健
大島商船高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
大島商船高専
-
富田 眞吾
尚美学園大学芸術情報学部
-
山中 順吉
大島商船高等専門学校情報工学科
-
北島 秀夫
北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻情報メディア工学講座像情報工学分野
-
山中 順吉
情報工学科
-
富田 眞吾
尚美学園大学
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