ニューラルネットを用いた特徴修正によるフィードバック型文字認識
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概要
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本稿では文字認識系におけるフィードバック型認識を提案する.認識の信頼性の低いパターンについてはその特徴を識別対象とする標準パターンの方向に微小修正し,得られた特徴を用いて再度認識を行う.特徴の修正には各カテゴリにおいて特徴変動傾向を学習したニューラルネットを用いる.JIS第一水準漢字を含む3,036字種に対し実験を行い,フィードバックを繰り返すことにより正読率が向上するという結果を得た.また,初期認識率が低いカテゴリに対して効果がより強く現れていることが明らかになった.これによりニューラルネットを用いたフィードバック型認識による可読化の原理確認ができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-13
著者
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