Part-based文字認識の試み : 手書き数字認識に大局的構造は必要か?(テーマセッション,文字・文書の認識・理解)
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概要
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「文字の大局的構造を用いずに,その断片群を観察するだけで,どれぐらいの認識率が得られるだろうか?」-本稿では今まで顧みられることのなかったこの疑問に取り組む.そして,手書き数字画像データベースMNIST中の2万サンプルを用いた実験を通して,大局的構造を用いなくても90%以上の認識率が得られることを示す.断片群すなわち局所部分の集合を用いた認識は,part-based認識とも言われ,物体認識の分野では既に様々なアプローチが試みられている.本稿は,白黒2値の単純な線図形という,ある意味part-basedでは最も見分けが付きにくいパターンに対する試みであるとも言える.
- 2010-02-11
著者
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内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院知能情報工学部門
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
LIWICKI Marcus
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
LIWICKI Marcus
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
MARSAULT Vincent
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
Liwicki Marcus
九州大学大学院システム情報科学研究院:ドイツ人工知能研究所
-
Marsault Vincent
九州大学大学院システム情報科学研究院:enseeiht
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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