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アイテム
複数の特徴ベクトルを用いたニューラルネットによる手書き数字認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/116322
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/116322cd59b16e-a386-464f-be43-6be4f12fda81
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | National Convention(1) | |||||
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公開日 | 1989-03-15 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 複数の特徴ベクトルを用いたニューラルネットによる手書き数字認識 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Handwritten Numeric Character Recognition using Plural Characteristic Vectors by means of Neural Nets | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
資源タイプ | conference paper | |||||
著者所属 | ||||||
上智大学理工学部 | ||||||
著者所属 | ||||||
上智大学理工学部 | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Sophia University | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Sophia University | ||||||
論文抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 近年、階層型神経回路網の学習則にBP法(Back Propagation Method)が導入されて以来、BP型ネットワークによるパターン認識に関する数多くの研究がなされてきた。特に、画像認識、音声認識等においては従来手法とほとんど大差ない程度の認識率が容易に得られ、今後さらに改善されて行くものと思われる。BP型ネットワークの手書き数字認識への適用に関しては、既にいくつか報告されているが、それらはいずれも単独ネットワークで構成されており、しかもネットワークの出力値の判定、解釈も比較的単純なものを用いていた。本稿では、手書き字のイメージデータから複数の認識用入力層特徴ベクトルデータを作成し、それらを用いてそれぞれ別個に学習させたBP型ネットワークにより独立・並行的に認識を行った後、各ネットワークの出力値パラメータを統合的に用いて最終認識結果を判定する手法について検討を行った結果について述べる。 | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||
書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第38回, 号 人工知能及び認知科学, p. 503-504, 発行日 1989-03-15 |
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出版者 | ||||||
言語 | ja | |||||
出版者 | 情報処理学会 |