@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00037473,
 author = {高橋, 邦夫 and 天沼, 博 and 熊谷, 憲二 and 鈴木, 光重 and 金子, 真輝 and 栗原, 雅明 and Kunio, Takahashi and Hiroshi, Amanuma and Kenji, Kumagai and Mitsushige, Suzuki and Masaki, Kaneko and Masaaki, Kurihara},
 issue = {23(1993-HI-053)},
 month = {Mar},
 note = {分類は認識の前処理として有効である。また完全な認識結果が得られるとは限らないのでそのような場合分類は不可避である。この場合，平均個数が少なく，1個率の高い分類法が望ましい。分類法としては，候補列の正解を含む順位までを候補として採用する類似度差による分類法を提案する。更に，分類に用いる類似度としては，候補列を求めた類似度と候補列に基づいた類似度との複合化候補列類似度を用いることを提案する。この複合化候補列類似度を用いる類似度差分類法によって候補列を求めた類似度の複合化しない類似度の順位を用いる方法に比べ平均個数が減少することを示す。, In recognition of hand-written Chinese character, pre-classification is effective. It has been proposed to the method that determines candidate from the top to the value N of similarity. The purpose of the method is increasing kinds of character that has only one candidate and decreasing the average number of candidates. Now, we present the classification method that determineds candidate from the top to the predetermined value of complex candidate series similarity which is determined by learning. By this similarities and classification method, we can decrease the average number of candidates.},
 title = {複合化候補列類似度による分類},
 year = {1994}
}