相反する2方向の特徴変位を学習するニューラルネットによる特徴修正を用いた文字認識

日下部 清文  木村 義政  小高 和己  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J94-D   No.6   pp.989-997
発行日: 2011/06/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 論文
専門分野: 画像認識,コンピュータビジョン
キーワード: 
ニューラルネット,  特徴変動,  学習,  文字認識,  リジェクト,  

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あらまし: 
本論文では相反する2方向への特徴変位を学習するニューラルネットを用いた文字認識を提案する.ニューラルネットは自カテゴリーに属するパターンに対しては標準パターン向心方向への変位を学習し,他カテゴリーに属するパターンに対しては標準パターンから遠心方向への変位を学習する.これにより当該ニューラルネットは自カテゴリーのパターンが与えられたときのみ標準パターンの方向へ特徴修正を行う機能を獲得でき,他カテゴリーに属する入力パターンが呈示された場合,標準パターンの方向へ誤って修正するのを防止できる.従来の認識手法でリジェクトとなったパターンを前記ニューラルネットで特徴修正を行い,再度認識する文字認識系を構成した.JIS第1水準漢字を含む3,033字種の認識に適用した結果,従来手法の誤読率を低減させることができ,本学習法の有効性が示された.