講演名 | 2006-12-14 文字認識分野における確率降下法の応用(テーマセッション(3),パターン認識・メディア理解のための学習理論とその応用) 黒沢 由明, |
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抄録(和) | 本稿は,文字認識技術におけるMCE/GPDの応用について述べたものである.まず,文字認識分野で従来から用いられて来たLVQと,部分空間法の辞書作成手段として提案されたLSM.ALSMを紹介し,それら従来技術とMCE/GPDの関係について述べる.さらに,OCRの特徴抽出機構にMCE/GPDを適用したDFEについて紹介し,最後に再び,LSM,ALSMをMCE/GPDの立場から見た時た時の解釈を検討する.その結果,LSMについてはノルムの割算部分を除いてMCE/GPDで説明できること,ALSMについてはMCE/GPDの立場での説明が難しいことが分かった. |
抄録(英) | This report describes the application of MCE/GPD in the character recognition field. Firstly, as conventional methods, LVQ, LSM and ALSM are explained. LVQ is a technique which has been used in the OCR field. LSM and ALSM are techniques which have been adopted as a method to create reference vectors used in character recognition systems. Successively, DFE is introduced as a learning system which is organized by MCE/GPD for a feature extraction unit. Finally, LSM and ALSM are examined by MCE/GPD approach. As for LSM, it can be interpreted by MCE/GPD without the division by norm of reference vector. As for ALSM, it is understood that the interpretation of ALSM by MCE/GPD is difficult. |
キーワード(和) | 確率降下法 / OCR / 特徴抽出 / 学習 / MCE / GPD |
キーワード(英) | probabilistic descent / OCR / feature extraction / learning / MCE / GPD |
資料番号 | PRMU2006-169 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | PRMU |
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開催期間 | 2006/12/7(から1日開催) |
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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) | 文字認識分野における確率降下法の応用(テーマセッション(3),パターン認識・メディア理解のための学習理論とその応用) |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Probabilistic Descent Applied to Character Recognition |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 確率降下法 / probabilistic descent |
キーワード(2)(和/英) | OCR / OCR |
キーワード(3)(和/英) | 特徴抽出 / feature extraction |
キーワード(4)(和/英) | 学習 / learning |
キーワード(5)(和/英) | MCE / MCE |
キーワード(6)(和/英) | GPD / GPD |
第 1 著者 氏名(和/英) | 黒沢 由明 / Yoshikai KUROSAWA |
第 1 著者 所属(和/英) | 東芝ソリューション(株) 府中エンジニアリングセンター Toshiba Solutions Corporation Fuchu Engineering Center |
発表年月日 | 2006-12-14 |
資料番号 | PRMU2006-169 |
巻番号(vol) | vol.106 |
号番号(no) | 428 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 6 |
発行日 |