| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-10-20 11:45
ニューラルネットを用いた特徴修正によるフィードバック型文字認識
○日下部清文・木村義政（高知工科大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では文字認識系におけるフィードバック型認識を提案する．認識の信頼性の低いパターンについてはその特徴を識別対象とする標準パターンの方向に微小修正し，得られた特徴を用いて再度認識を行う．特徴の修正には各カテゴリにおいて特徴変動傾向を学習したニューラルネットを用いる．JIS第一水準漢字を含む3,036字種に対し実験を行い，フィードバックを繰り返すことにより正読率が向上するという結果を得た．また，初期認識率が低いカテゴリに対して効果がより強く現れていることが明らかになった．これによりニューラルネットを用いたフィードバック型認識による可読化の原理確認ができた． |
| （英） |
This paper proposes the method of feedback recognition system in character recognition. The pattern which recognition reliability is low will be transferred to discrimination part and is performed a minute modification so as to bring its feature close to the features of reference patterns, and is recognized again. Modification of the feature vector is done by using neural networks. On the experiments using 3,036 different characters including the JIS level-1 Kanji character, the correct recognition rate has improved by repeating feedback. Moreover, it was clarified that the effect of feedback had appeared strongly in categories whose initial recognition rate is low. The principle of feedback that enables to recognize reject pattern using neural networks is confirmed by these results. |
| キーワード |
（和） |
文字認識 / フィードバック / ニューラルネット / 特徴変動 / 学習 / / / |
| （英） |
Character Recognition / Feedback / Neural Networks / Displaced Feature / Learning / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 301, PRMU2006-109, pp. 29-34, 2006年10月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-109 |
| 発行日 |
2006-10-13 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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