{"product_id":"ieej-zt013025","title":"階層型ニューラルネットワークによる手書き数字認識のレイアウト解析","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-025\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2001\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Method of Layout Analysis for the Pattern Recognition of Handwritten Letters by Hierarchical Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e安部 豪(日本工業大学),伊原 征治郎(日本工業大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTsuyoshi Abe(Nippon Institute of Technology),Seijiro Ihara(Nippon Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eパターン認識|手書き数字|ニューラルネットワーク|階層型|レイアウト解析|前処理法\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e個人差に依存して様々なパターンを示す手書き数字を認識するための，ニューラルネットワークの学習と認識の機能を利用する方法について述べる．入力パターンを階層型ニューラルネットワークで学習させて正しく認識させるためには，入力パターンの前処理を適切に行う必要がある．入力手書き文字の移動,拡大，縮小,回転の仕方を工夫し，実験で有効性を調べた結果を報告する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e106 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395731247343,"sku":"IEEJ-ZT013025-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_4c7dd4cf-b274-4d2c-b1be-fc5071c60b5c.png?v=1744787453","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt013025","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}