最小分類誤り学習による特徴選択型文字認識

河村 聡典  新田 恒雄  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2   No.12   pp.2749-2756
発行日: 1998/12/25
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DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像・パターン認識,コンピュータビジョン
キーワード: 
文字認識,  最小分類誤り学習,  一般化確率降下法,  特徴選択,  特徴抽出,  

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あらまし: 
認識に要する計算量と記憶容量を極力抑えると同時に,高い性能を達成する新しい文字認識手法を提案する.この手法は,線形写像により低次元の特徴を抽出する特徴選択器と,選択された特徴を用いてユークリッド距離による識別を行う識別器からなる.特徴選択器による特徴次元の低減と単純な識別器の採用により,計算量と記憶容量を抑えると同時に,特徴選択器と識別器の設計に最小分類誤り学習を適用することにより認識性能の向上を図る.片仮名を対象としたオンライン手書き文字認識実験により,本手法が低い計算コストで従来手法を上回る性能を達成できることを示す.