講演抄録/キーワード |
講演名 |
2005-03-17 09:15
高次ニューラルネットワークを用いたパターン認識 ○海田 健(大島商船高専/北大)・北島秀夫・長谷山美紀(北大)・富田眞吾(尚美学園大)・山中順吉(大島商船高専) |
抄録 |
(和) |
本論文では$2$値点分布で表されるパターンの認識系を提案する.この系の特徴抽出器は,点分布に対する$2$点の相対的な距離や位置を用いて点分布の構造を表現する,新しい特徴ベクトルを生成する.この特徴ベクトルは点分布の移動,回転および伸縮にロバストである.特徴抽出器は$2$次であり計算量は少ない.その特徴抽出器はさらに,学習パターンから特徴ベクトルを生成する際,点分布の変形や歪を理論的に補正する.そのため,識別器は学習パターンの特徴ベクトル$1$個でその未知なる変形・歪パターンも学習する.したがって,学習時間は短く認識率は高い.識別器は3次2層ニューラルネットワークである.この系の汎用性を手書き文字認識や分布同定により実験的に示す. |
(英) |
In this paper, systems to recognize patterns expressed by binary point distributions are proposed. The feature extractor transforms a pattern into a new feature vector that expresses the structure of distribution by relative location of two points and relative distance between them. The feature vector is shift, rotation and scale invariant. The extractor is second order and its amount of calculation is little. The extractor also corrects deformation and distortion of a training pattern at transforming into a feature vector. Thus, the classifier learns also unknown distorted and deformed patterns of a training pattern with only one feature vector. Training period is short and recognition accuracy is high. The classifier is a third-order and two-layer neural network. General purpose of these systems are shown experimentally by hand-written character recognition and distribution identification. |
キーワード |
(和) |
特徴抽出 / 高次ニューラルネットワーク / Dynamic Coalescence Model / 文字認識 / 分布同定 / / / |
(英) |
Feature Extractio / Higher-Order Neural Network / Dynamic Coalescence Model / Character Recognition / Distribution Identification / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 104, no. 741, PRMU2004-213, pp. 7-12, 2005年3月. |
資料番号 |
PRMU2004-213 |
発行日 |
2005-03-10 (TL, PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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