講演名 1993/12/14
特徴抽出機能を持つ神経回路の文字パターン認識
植本 寿雄, 加久間 勝, 北間 俊秀,
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抄録(和) 本論本では、優れたパターン分類能力を持つ3段階層型ニューラルネットワークの利点と、特徴抽出とその位置対応を神経回路の機能として持つネオコグニトロンの利点の両方を活かした新しい階層型神経回路の構成を検討し、3つの方式を提案している。第一の方式は特徴抽出を教師あり学習で行うものであり、第二の方式は特徴抽出を回路論理で行うものである。第三の方式は第二の方式と類似であるが特徴分類数を減少させて、ネットワーク構成素子数を削減させたものである。これら3方式について、文字パターン認識の性能評価を数字パターンと英字パターンを用いて行い、各方式の得失を明かにすると共に第二の方式が特に優れた認識性能を有することを実証している。
抄録(英) Three recognition systems using multilayer neural network are proporsed that can recognize alphanumerical character.These systems are combined with good pattern classification ability of multilayer neural network and the feature extraction function of neocognitron.The first system can extract the pattern feature by a learning algorithm.The second system can extract the pattern feature by circuit logic.The third system is similar to the second system but differs from the numbers of feature classification. These systems were implemented and tested using alphanumerical characters.
キーワード(和) ニューラルネットワーク / ネオコグニトロン / パターン認識 / 特徴抽出
キーワード(英) neural network / neocognition / pattern recognition / feature extraction
資料番号 NC93-61
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1993/12/14(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 特徴抽出機能を持つ神経回路の文字パターン認識
サブタイトル(和)
タイトル(英) Character pattern recognize system using neural network with feature extraction function
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network
キーワード(2)(和/英) ネオコグニトロン / neocognition
キーワード(3)(和/英) パターン認識 / pattern recognition
キーワード(4)(和/英) 特徴抽出 / feature extraction
第 1 著者 氏名(和/英) 植本 寿雄 / Hisao Uemoto
第 1 著者 所属(和/英) 金沢工業大学工学部情報工学科
Department of information engineering,Faculty of engineering, Kanazawa Institute of technology
第 2 著者 氏名(和/英) 加久間 勝 / Masaru Kakuma
第 2 著者 所属(和/英) 金沢工業大学工学部情報工学科
Department of information engineering,Faculty of engineering, Kanazawa Institute of technology
第 3 著者 氏名(和/英) 北間 俊秀 / Toshihide Kitama
第 3 著者 所属(和/英) 日本電気
NEC Corporation
発表年月日 1993/12/14
資料番号 NC93-61
巻番号(vol) vol.93
号番号(no) 376
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日