回帰木を用いた識別器のモールディングによる文字認識の高速化(一般セッション,パターン認識とメディア理解のフロンティアとグランドチャレンジ)
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概要
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産業用インクジェットプリンタ(IJP)による印字の認識には多様な変形に対応する汎化能力と高速処理が要求される.しかし,現状では認識精度が高く高速な識別システムは存在しない,本研究では,まず低速であるが高精度な識別器を構成し,この機能を回帰木に写し取ることにより高速化する方法を提案する.本研究ではこの転写を「モールディング」と呼ぶ.モールディングは学習した識別器の入出力関係を回帰木で学習することにより実現できるが,この学習には大量の入出力パターンを必要とする.この入出カパターンの生成は,IJPの印字特性を模した文字パターンの摂動により実現している.実験では,IJPで用いられる36文字種について改良型混合類似度法を用いてモールディングを行った.その結果,識別精度を落とすことなく,1文字あたり10msec要していた識別時間を0.01〜0.02msecと短縮でき,500〜1000倍の高速化に成功した.
- 2009-12-10
著者
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