著者

丸山 健一 小林 誠 山田 博文 中野 康明

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.82, no.9, pp.1435-1443, 1999-09-25

被引用文献数

1

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本研究の目的は筆記体で書かれた手書き英単語を認識することである.以前の研究では,文字認識部にある一つの手法を用い,その結果を用いて単語認識を行っていた.本研究では複数の文字認識を用い,そこから得られた結果を組み合わせることにより,単語認識率の向上をねらった.手書き英単語認識に適用した実験の結果,提案した手法による単語認識率は単独の認識アルゴリズムを用いたときよりも認識率が向上した.

著者

丸山 健一 丸山 稔 宮尾 秀俊 中野 康明

出版者

社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.44, no.8, pp.2270-2273, 2003-08-15

被引用文献数

1

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本研究の目的はSVMを用いて高い累積正解率を持った多重仮説を構築することである.ある1つの候補を求める手法としては,DAGSVMが学習,識別時間の面で非常に優れている.しかしながら,累積正解率,つまり複数の候補を求めることを考慮していない.本論文ではDAGSVMとMax-Winアルゴリズムを用いたハイブリッドな認識手法を提案する.具体的には,DAGSVMの結果に基づき,Max-Winアルゴリズムの候補を限定する.実験の結果,提案手法はMax-Winアルゴリズムと同等の累積正解率でありながら,DAGSVMと同等の計算量であった.This paper describes a method to make multiple hypotheses with highcumulative recognition rate using SVMs.To make just a single hypothesis by using SVMs, it has been shown that DAGSVM is very good with respect to recognition rate, learning time andevaluation time.However, DAGSVM is not directly applicable to make multiple hypotheses.In this paper, we propose a method of DAGSVM and Max-Win algorithm.We also provide the experimental results to show that thecumulative recognition rate of our method is as good as the Max-Winalgorithm, and that the execution time is almost as fast as DAGSVM.