| 講演名 | 2005-03-17 高次ニューラルネットワークを用いたパターン認識(文書・文字メディアの認識・理解, 一般) 海田 健, 北島 秀夫, 長谷山 美紀, 富田 眞吾, 山中 順吉, |
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| 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. |
| 抄録(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 / 文字認識 / 分布同定 |
| キーワード(英) | Feature Extraction / Higher-Order Neural Network / Dynamic Coalescence Model / Character Recognition / Distribution Identification |
| 資料番号 | TL2004-45,PRMU2004-213 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2005/3/10(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高次ニューラルネットワークを用いたパターン認識(文書・文字メディアの認識・理解, 一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pattern Recognition with Higher-Order Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特徴抽出 / Feature Extraction |
| キーワード(2)（和/英） | 高次ニューラルネットワーク / Higher-Order Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 文字認識 / Dynamic Coalescence Model |
| キーワード(4)（和/英） | 分布同定 / Character Recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 海田 健 / Takeshi KAITA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大島商船高等専門学校情報工学科:北海道大学大学院工学研究科 Information Science and Technology Department, Oshima National College of Maritime Technology:School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 北島 秀夫 / Hideo KITAJIMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 長谷山 美紀 / Miki HASEYAMA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 富田 眞吾 / Shingo TOMITA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 尚美学園大学芸術情報学部 Faculty of Music & Mediaarts Department of Humanitic Information, Shobi University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 山中 順吉 / Junkichi YAMANAKA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 大島商船高等専門学校情報工学科 Information Science and Technology Department, Oshima National College of Maritime Technology |
| 発表年月日 | 2005-03-17 |
| 資料番号 | TL2004-45,PRMU2004-213 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 741 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |