類似パターン識別における特徴抽出のフィルタ・マスク学習(テーマセッション6(オフライン処理),文字・文書の認識・理解)
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概要
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類似パターン識別はパターン認識における重要な課題であり,このための手法として,識別系のパラメータを自動的に決定する学習方式の実験を行なった.学習方式としてはMCE/GPDとして知られる方式を特徴抽出部のフィルタの学習に適用したDFEを用いた.その結果、「ボポ」、「間問」の類似文字ペアについて,実際にパターンの違いを強調するようなフィルタが生成されることを目視で確認し,またこれによって認識性能が向上することも確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-09
著者
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