自己組織化マップとモジュール型ニューラルネットワークを用いた古文書文字認識の試み

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS11-4

グループ名: 【C】平成18年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2006/09/05

タイトル(英語): An Experimental Study on Historical-charactor Recognition by using Self-organizing Map and Modular Neural Network

著者名: 加藤聡 (松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校),森山 裕介(松江工業高等専門学校),伊藤良生 (鳥取大学)

著者名(英語): Satoru Kato(Matsue National College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue National College of Technology),Yusuke Moriyama(Matsue National College of Technology),Yoshio Itoh(Tottori Uiversity)

キーワード: 自己組織化マップ|ニューラルネットワーク|古文書文字認識古文書文字認識|Self-organizing Map|Neural Network|Historical Character Recognition

要約(日本語): 本報告では，自己組織化マップを用いた大分類部とモジュール型ニューラルネットワークを
用いた細分類部で構成されるパターン認識器を提案する．大分類部に自己組織化マップを用
いることにより，各クラスに複数のテンプレートを持たせることができるため，これらを適
切に利用することによって，認識精度の向上が期待できる．このパターン認識器を古文書文
字認識に適用し，字種数の増加に伴う認識精度の変化などを調査し，提案手法の有効性につ
いて検討する．

PDFファイルサイズ: 2,431 Kバイト