連想整合法に基づく高速大分類法における辞書学習
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概要
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パターン認識においてカテゴリー数が多い場合,全数マッチング法では時間計算量が膨大になる。 これを回避するために,統計的手法を導入した高速大分類法を提案した.本手法は,高速かつ高精度に大分類を行うことが可能である.しかし,汎用辞書では,認識精度には,おのずから限界がある.そこで,大分類辞書の学習を行うことによって,精度の向上と共に候補数を削減する手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
戸田 匡紀
東京電機大学工学部電子工学科
-
馬籠 良英
東京電機大学工学部電子工学科
-
窪田 忠弘
東京電機大学工学部電子工学科
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馬籠 良英
東京電機大 工
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窪田 忠弘
東京電機大学
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窪田 忠弘
東京電機大学大学院工学研究科
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戸田 匡紀
東京電機大学大学院工学研究科
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