歪度最大基準に基づく特徴選択法による低品質手書き文字認識手法の検討(一般セッション,実時間処理実空間センシングと環境理解)
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概要
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マハラノビス距離は,手書き文字の高精度な認識に有効な2次識別関数で,各主成分軸における分布を正規分布で近似している.しかし,手書き文字の品質が低い場合,文字画像から得られる特徴のばらつきには歪みがあるため,正規分布を仮定した議論は難しい.本稿では,主成分軸を固有値の大きい順に並べたとき,中間層の主成分の分布歪みを考慮することが,マハラノビス距離の識別精度の改善に寄与することに着目し,歪度成分分析によって歪みの大きい成分軸を抽出して,部分的正規分布をあてはめることで,認識精度の改善を試みる.平仮名および教育漢字1052字種を対象とし,提案手法の効果を検証するための実験を行った.その結果,低品質の手書き文字に対して提案手法を適用した場合,認識率を約10ポイント改善することが可能であり,中間層の主成分の歪み補正が文字認識精度の改善に有効であることが分かった.
- 2013-01-16
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