品詞情報を用いたCombNET-IIIの手書き文章認識への適用

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
我々は分割統治法を用いて大規模な問題を解くためのニューラルネットワーク「CombNET-III」を提案し,これを手書き漢字およびひらがな3036文字種の認識問題に適用している.しかし,CombNET-IIIを用いた認識は計算量が大きいことが問題となっている.これに対して文字データを単語単位で認識し,辞書情報を併用することで文字種の候補を少なくし,計算量を削減する手法が提案されている.このような単語は,実際には文章の一部として現れることが多い.そこで本研究では手書き文章を認識対象とし,また文章中のひらがな部分は他の手法で認識が行えたと仮定する.このとき,ひらがな部分の情報からそれに接続している漢字部分の性質を推定し,辞書情報からはその性質に合う単語のみを候補として用いる手法を提案する.また,実際の手書き文章データを対象にした認識実験で,提案手法の有効性について確認した.
2011-02-28

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク