最適化手法を用いた認識辞書の学習方法

松永　務  木田　博巳  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J76-D2   No.11   pp.2349-2356
発行日: 1993/11/25
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DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像・パターン処理
キーワード: 
認識辞書,  教師付き学習,  最適化,  シミュレーテッドアニーリング,  

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あらまし: 
テンプレートマッチング法はパターンの認識の代表的な手法として文字や音声などをはじめ幅広く用いられている．テンプレートマッチング法での認識辞書の学習は参照パターンをパターン空間内でどのように配置するかという視点でとらえることができ，最適化の概念に基づいた学習のアプローチを筆者らは考えた．本論文では，認識辞書の学習を誤認識を最小とする最適化問題ととらえ，最適化手法に組合せ最適化問題の近似解法であるシミュレーテッドアニーリング法を用いた学習方法を提案する．本方法は認識辞書を構成する参照パターンがパターン空間内で探索的に自動学習する教師付き学習法である．本方法によれば，パターンの分布がカテゴリーに応じて異なり複雑であるために解析的な学習が困難であるパターンに対しても学習が可能であり，認識系の特徴抽出法や識別法に手を加えることなくシンプルな認識系で高い認識精度を達成できる．本方法を手書き文字認識辞書に適用した実験を通して，本方法の有効性を示した．