| 講演名 | 2017-01-27 大規模制限付きベイジアンネットワークを用いた文脈に依存したロバストな文字認識に向けて 中田 秀基(産総研), 一杉 裕志(産総研), |
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| 抄録(和) | われわれは制限付きベイジアンネットワークを用いた大脳皮質モデルBESOMを開発している。BESOMはベイジアンネットワークを用いているため、抽象度の低い情報からの情報抽出と、抽象度の高い事前知識を自然な形で組み合わせた推論が可能である。このようなタスクの一例として本稿では、コンテクスト情報を用いたロバストなテキスト認識タスクについて報告する。BESOMを用いた文字認識タスクでは、単語情報、単語n-gram情報を自然な形で与える事ができ、その結果ノイズを大きく加えた画像においても文字認識精度を大きく向上させることができた。一方計算コストにおいては、文字数、単語数に線形な範囲であることを確認した。 |
| 抄録(英) | We have been proposing a computational model of the cerebral cortex called BESOM, that models the cerebral cortex as restricted Bayesian network based on recent findings in the neuroscience area. Since BESOM is based on Bayesian network, it inherently allows bi-directional information flow, meaning that it can merge information extracted from concrete data with highly-abstract prior knowledge in a natural way. As a example of such kind of task, we report robust text recognition task with context information. We show that word information and word n-gram could be represented as a part of the network and actually they contribute the text recognition accuracy with noisy text images. We also show that the computational cost is approximately linear with the number of characters and words. |
| キーワード(和) | ベイジアンネット / テキスト認識 |
| キーワード(英) | Bayesian Network / Text Recognition |
| 資料番号 | NC2016-59 |
| 発行日 | 2017-01-19 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2017/1/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北九州学術研究都市 産学連携センター |
| 開催地（英） | Kitakyushu Foundation for the Advanement of Ind. Sci. and Tech. |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化，一般 |
| テーマ（英） | Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 茂雄(東北大) / 藤坂 尚登(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Shigeo Sato(Tohoku Univ.) / Hisato Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 萩原 将文(慶大) / 安達 雅春(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) / Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田中 宏喜(京都産大) / 青西 亨(東工大) / 和田 昌浩(甲南大) / 坪根 正(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Masahiro Wada(Konan Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 秋間 学尚(東北大) / 篠沢 佳久(慶大) / 麻原 寛之(岡山理科大) / 橘 俊宏(湘南工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hisanao Akima(Tohoku Univ.) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 大規模制限付きベイジアンネットワークを用いた文脈に依存したロバストな文字認識に向けて |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Toward Context-Dependent Robust Character Recognition using Large-scale Restricted Bayesian Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイジアンネット / Bayesian Network |
| キーワード(2)（和/英） | テキスト認識 / Text Recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 秀基 / Hidemoto Nakada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 一杉 裕志 / Yuuji Ichisugi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2017-01-27 |
| 資料番号 | NC2016-59 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NC-424 |
| ページ範囲 | pp.65-70(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-19 (NC) |