非線形正規化と特徴量の圧縮による手書き漢字認識の高精度化
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概要
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本論文では,統計的文字認識の前処理における非線形正規化の利用と,原特徴量の高次元化および特徴選択によって手書き漢字認識の認識精度を向上させることを検討する.また,処理の高速化のために,線形識別関数による高速大分類の手法と有効性について検討する.その他,学習サンプル数の不足を補うために,非線形正規化を利用して学習サンプル数を増加させる方法などについて考察する.その結果,ETL9Bの全セットを対象とする認識実験で,99.05%の高い正読率と約9文字/秒の読み取り速度が得られることを報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-05-18
著者
-
鶴岡 信治
三重大学工学部
-
三宅 康二
三重大学工学部電子工学科
-
Deng Yan
三重大
-
若林 哲史
三重大学工学部情報工学科
-
木村 文隆
三重大学工学部情報工学科
-
Deng Yan
三重大学工学部情報工学科
-
木村 文隆
三重大学工学部
-
Deng Y
三重大
-
若林 哲史
三重大学工学部
-
木村 文隆
三重大学工学研究科
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