手書き数字認識における特徴量の合成
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概要
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本研究は, 従来の文字認識手法の限界を超える認識率の達成を目標として, 従来用いられている代表的な特徴ベクトルから, より有効な特徴ベクトルを合成する手法を検討し, その有効性を実験的に評価したものである. そのためにまず, 種々の特徴ベクトルと認識アルゴリズムを組み合わせて認識精度の評価を行い, 高い認識率を得た3つの特徴ベクトルを選んだ. 次に, 特徴ベクトルの合成によってその次元数が増加することを避けるため, 主成分分析による特徴選択を行い, 認識精度に与える影響を考察した. 最終的に3つの特徴ベクトルを組み合わせて400次元に次元削減した場合, 単独で最も認識率の高かった400次元の特徴ベクトルに比べて認識率が大きく向上した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-28
著者
-
三宅 康二
三重大学工学部電子工学科
-
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
-
堤田 敏夫
郵政省郵政研究所
-
堤田 敏夫
郵政省 郵政研究所
-
木村 文隆
三重大学工学部
-
堤田 敏夫
郵政省郵政研究所技術開発センター
-
西川 修史
三重大学工学部情報工学科
-
若林 哲史
三重大学工学部
-
西川 修史
三重大学工学部情報工学科 : (現)日本電気株式会社
-
木村 文隆
三重大学工学研究科
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