ニューラルネットを用いた特徴修正によるフィードバック型文字認識

日下部清文; 木村義政; Kiyofumi Kusakabe; Yoshimasa Kimura

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ニューラルネットを用いた特徴修正によるフィードバック型文字認識

机译：使用神经网络通过特征校正进行反馈类型字符识别

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本稿では文字認識系におけるフィードバック型認識を提案する．認識の信頼性の低いパターンについてはその特徴を識別対象とする標準パターンの方向に微′ト修正し，得られた特徴を用いて再度認識を行う．特徴の修正には各カテゴリにおいて特徴変動傾向を学習したニューラルネットを用いる．JIS第一水準漢字を含む3，036字種に対し実験を行い，フィードバックを繰り返すことにより正読率が向上するという結果を得た．また，初期認識率が低いカテゴリに対して効果がより強く現れていることが明らかになった．これによりニューラルネットを用いたフィードバック型認識による可読化の原理確認ができた．

机译：在本文中，我们提出了一种字符识别系统中的反馈类型识别。对于识别可靠性低的图案，在要识别的标准图案的方向上略微修改了特征，并将获得的特征再次用于识别。为了修改特征，使用了一个神经网络来学习每个类别中特征波动的趋势。对包括JIS一级汉字在内的3,036个字符类型进行了实验，结果表明，通过重复反馈可以提高正确的阅读率。此外，很明显，对于初始识别率低的类别，效果更强。这证实了使用神经网络通过反馈类型识别的可读性原理。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. パターン認識·メディア理解. Pattern Recognition and Media Understanding》 |2006年第301期|共6页
作者
日下部清文; 木村義政; Kiyofumi Kusakabe; Yoshimasa Kimura;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类图像通信、多媒体通信;
关键词
文字認識; フィードバック; ニューラルネット; 特徴変動; 学習; Character Recognition; Feedback; Neural Networks; Displaced Feature; Learning;

机译：字符识别;反馈;神经网络;特征变化;学习;字符识别;反馈;神经网络;位移特征;学习;

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