電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-12-13 10:30
階層型重複クラスタリングと畳み込みニューラルネットワークを用いた候補削減による高速中国語文字認識
田島壮一後藤英昭東北大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) カメラ機能を備えた携帯端末の普及に伴い,カメラ機能を利用したアプリケーションの可能性が拡大し文字認識技術の需要が高まっている.文字認識で一般的に用いられる特徴ベクトルを用いた線形の最近傍探索法は実装が容易である一方,特徴ベクトルの次元数や整合対象となる字種数の増加に対し計算量が線形に増加するという問題があり,字形が複雑で字種数が多い漢字認識の場合はこの問題は顕著である.本稿では,階層型重複クラスタリングを用いた候補削減手法の高性能化を目指し,畳み込みニューラルネットワークを用いた特徴抽出とパラメータの詳細な調整を行った.その結果,既存手法に比べ,認識率低下を0.51%に抑えつつ2.56倍の高速化を達成した. 
(英) Along with the widespread of the mobile devices equipped with cameras, many applications using the camera function have appeared and the demands for optical character recognition is growing. Although the nearest neighbor search based on the linear search with feature vectors can be easily implemented, its problem is that the computational cost increases linearly by the dimensionality of feature vectors and the number of classes. It is necessary to reduce the computational cost in handwritten character recognition, especially in case of Chinese characters that have complex structures and consist of thousands of classes, on such devices with limited performance. In this paper, we discuss the parameter settings for the candidate reduction system based on the hierarchical overlapping clustering and CNN-based feature extractor. The experimental results show that CNN-based feature extractor enables the system to reduce more candidates and contributes to 2.56 times faster recognition with 0.51% accuracy drop compared with our former method.
キーワード (和) 光学文字認識 / 手書き中国語認識 / 階層型重複クラスタリング / 畳み込みニューラルネットワーク / 最近傍探索 / / /  
(英) Optical Character Recognition / Handwritten Chinese Character Recognition / Hierarchical Overlapping Clustering / Convolutional Neural Network / Nearest Neighbor Search / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 362, PRMU2018-77, pp. 13-18, 2018年12月.
資料番号 PRMU2018-77 
発行日 2018-12-06 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2018-12-13 - 2018-12-14 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 深層学習とPRMU技術およびその応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2018-12-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 階層型重複クラスタリングと畳み込みニューラルネットワークを用いた候補削減による高速中国語文字認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Candidate Reduction Method Using Hierarchical Overlapping Clustering and Convolutional Neural Network for Fast Chinese Character Recognition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 光学文字認識 / Optical Character Recognition  
キーワード(2)(和/英) 手書き中国語認識 / Handwritten Chinese Character Recognition  
キーワード(3)(和/英) 階層型重複クラスタリング / Hierarchical Overlapping Clustering  
キーワード(4)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network  
キーワード(5)(和/英) 最近傍探索 / Nearest Neighbor Search  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田島 壮一 / Soichi Tashima / タシマ ソウイチ
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 後藤 英昭 / Hideaki Goto / ゴトウ ヒデアキ
第2著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2018-12-13 10:30:00 
発表時間 15 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2018-77 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.362 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2018-12-06 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会