複数手法における候補カテゴリーの識別値を統合処理する神経回路による手書き漢字認識

木村 義政  近藤 利夫  曽根原 登  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J77-D2   No.4   pp.791-800
発行日: 1994/04/25
Online ISSN: 
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: 
神経回路,  学習,  複数手法の統合,  手書き漢字認識,  

本文: PDF(675.1KB)>>
論文を購入




あらまし: 
入力パターンの特徴の変動が大きくなると識別手法のいかんにかかわらず識別率は低下する.信頼性の低い手法を集めて信頼性の高い識別系を作ることが必要となる.本論文では,複数手法から得られた候補カテゴリーの識別値を統合処理することにより正解となるべきカテゴリーを判定する統合神経回路を提案する.統合神経回路は複数手法間における候補カテゴリーの出現の仕方と識別値のとり方のさまざまなバリエーションを学習し,入出力間の変換機構を自動的に獲得する.本識別系では複数手法の識別結果が不一致の場合のみ統合神経回路で処理を行う.変形の大きい類似漢字に対し,識別系を構成する各手法,および,各手法の識別値を線形結合する手法のいずれよりも本識別系の方が高い識別率を得た,また,各手法が相予盾する結果を出力しても統合神経回路では正解となるべきカテゴリーを導出する機構が形成されることが示され,識別の信頼性向上における有効性が確かめられた.