相反する2方向の特徴変位を学習するニューラルネットによる特徴修正を用いた文字認識(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では相反する2方向への特徴変位を学習するニューラルネットを用いた文字認識を提案する.ニューラルネットは自カテゴリーに属するパターンに対しては標準パターン向心方向への変位を学習し,他カテゴリーに属するパターンに対しては標準パターンから遠心方向への変位を学習する.これにより当該ニューラルネットは自カテゴリーのパターンが与えられたときのみ標準パターンの方向へ特徴修正を行う機能を獲得でき,他カテゴリーに属する入力パターンが呈示された場合,標準パターンの方向へ誤って修正するのを防止できる.従来の認識手法でリジェクトとなったパターンを前記ニューラルネットで特徴修正を行い,再度認識する文字認識系を構成した.JIS第1水準漢字を含む3,033字種の認識に適用した結果,従来手法の誤読率を低減させることができ,本学習法の有効性が示された.
- 2011-06-01
著者
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