特徴ベクトルの分割と統合による手書き文字の大分類

江島 俊朗  勝山 裕  木村 正行  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J70-D   No.2   pp.398-404
発行日: 1987/02/25
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Print ISSN: 0913-5713
論文種別: 論文
専門分野: パターン認識・学習
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あらまし: 
本論文では,特徴ベクトル全体を一旦部分ベクトルに分割し,個々の部分ベクトルで得られた分類情報を再度全体にわたって統合することにより,手書き文字の大分類を行う新しい方式を提案する.大分類では分類の“確実性”と処理の“高速性”が要求される.大分類を確実に行うためには豊富な分類情報を辞書に蓄えておく必要がある.一方,処理を高速に行うためには,分類情報を圧縮して計算量を減らす必要がある.本方式では,特徴ベクトルの部分ベクトルごとに独立に分類情報の圧縮を行うことにより冗長性を少なくし効率的な大分類を実現するとともに,各部分ベクトルで得られた分類情報を再度全体にわたって統合することによって,より確実な大分類を実現している.分類実験の結果,全字種を総当たりする従来法と比べて,分類率を下げずに処理量を1/4~1/5に軽減することができ,本方式の有効性が示された.