手書き文字認識における二段階階層ベイズ識別(テーマセッション6,複合現実感のためのパターン認識・理解)
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概要
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訓練データが十分に与えられていない場合の識別問題において,階層ベイズ判別分析(Hierarchical Bayesian Discriminant analysis,HBDA)による二段階識別が有効であることを示す.HBDAを手書き文字認識に応用し,従来方法よりも高い認識精度を得た.そして,HBDAの長所を生かし二段階識別を行うことにより,さらに高い認識精度を得た.ETL9Gデータセットの多値の文字画像から抽出した稜線特徴量を用いた認識実験において,本手法により,誤認識が24%減少し,99.47%の認識率を得た.これは,これまで同データセットに関して報告されている認識率よりも高い.
- 2009-02-12
著者
-
伊藤 彰義
日本大学理工学部
-
林 千里
日本大学大学院理工学研究科
-
伊藤 彰義
日本大学理工学部・電子情報工学科
-
伊藤 彰義
日本大学理工学部電子情報工学科
-
伊藤 彰義
日大・理工
-
鈴木 道孝
日本大学理工学部
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