k-NN探索を用いた動的な学習パターン選択による低品質印刷漢字認識(画像情報)
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概要
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印刷漢字の認識において,品質の良くない文字画像を村象とすると,認識の精度は大幅に低下する.本稿では,k-NN探索を用いた動的な学習パターン選択と部分空間法を用いることにより,未知パターンを高精度に識別する方法を提案する.この手法は,カテゴリごとに未知パターンに近い上位k個の学習パターンを選択し,それらの選択されたパターンをもとにして部分空間を求め,識別を行うものである.さらに,本稿では選択する学習パターンの個数を,未知パターンとカテゴリとの類似度によって最適化する方法について述べる.ディジタルカメラで撮影した低品質印刷漢字画像に適用した結果,k-NN法や部分空間法と比較して,提案手法の方が高い認識率を示すことが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-04-15
著者
-
喜安 千弥
長崎大学工学部情報システム工学科
-
宮原 末治
長崎大学工学部情報システム工学科
-
堀田 政二
長崎大学工学部情報システム工学科
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胡 彦
長崎大学大学院生産科学研究科
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喜安 千弥
長崎大学工学部
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喜安 千弥
長崎大学
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宮原 末治
長崎大学
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宮原 末治
長崎大学工学部工学科
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