増殖淘汰法およぴ分類ネットを用いた手書き漢字認識

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1994-02-15
• タイトル: 増殖淘汰法およぴ分類ネットを用いた手書き漢字認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Hand - Written Kanji Recognition Using Self - Growing/Sifting Method and Classification Network
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: ニューラルネットワーク
• 著者所属: 宇都宮大学工学部情報工学科
• 著者所属: 帝京大学理工学部情報科学科
• 著者所属: 宇都宮大学工学部情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Science, Faculty of Engineering, Utsunomiya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Infomation Sciences, School of Science & Engineering, Teikyo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Science, Faculty of Engineering, Utsunomiya University
• 著者名: 王, 晋申; 荒井, 正之; 奥田, 健三
• 著者名(英): Jinshen, Wang; Masayuki, Arai; Kenzo, Okuda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多字種の手書き漢字認識は通常分類と識別との2段階で行われる。分類は幾つかの侯補文字を選び、識別は数少ない侯補文字を認識する。近年ニューラルネットワークの研究により少数の手書き漢字認識に対して十分な効果が得られたため、多字種の手書き漢字認識におげる分類が特に重要な課題となっている。2段階の漢字認識においては、前段の分類性能が後段の識別に大きな影響を与えるので、有効な分類方法の研究が必要である。われわれはニュートラルネットによる印刷漢字の自己増殖分類法を分析し、増殖淘汰分類法および分類ネットを援案する。増殖淘汰分類法は漢字の統計的類似度によって約1，000字種の漢字を幾つかのグループに分類し、分類ネットは分類されたグループごとを複数ベクトルで表すことにより、手書き漢字のパターン変動に対処する。分類された漢字グループにおいてニューラルネットワークにより少数漢字を識別する。分類と識別ネットを識別関数により結合し、手書き漢字の認識システムを構成した。約1，000字種の漢字分類・認識実験により、分類率は95・2％となり、認識システムの認識率93，6％が得られた。
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 35, 号 2, p. 272-280, 発行日 1994-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764