- 著者
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新谷素弘
吉川 敏則
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD(CG)
- 巻号頁・発行日
- vol.1994, no.110, pp.141-146, 1994-12-16
ニューラルネットを用いて文字認識を行う際に,特徴量次元数が学習,認識時間に大きく影響する。本報告では,認識率を低下させずに,特徴量を削減する手法を提案する。提案法には白ランレングス特徴量を用い,この特徴量を用いた簡易細線化処理についても提案する。主成分分析を用いて,白ランレングス特徴量を新しい特徴量に変換し,その累積寄与率と特徴量次元数の関係を検討する。シミュレーションから,従来法と同等の性能を実現する累積寄与率を求め,それより,提案法の有効性を示す。In the character recognition using neural network, the order of the feature gives the effect to the learning and the recognizing time. Without reducing the recognition rate, the method reducing the feature order is proposed. The proposed method is based on the White runlength feature. And the thinning algorithm is also proposed. Using the principle component analysis, the original feature is changed into the new one. The relation between the cumulative proportion and the new feature order is investigated. As a result, the cumulative proportion needed for the equivalent performance to the traditional method is shown. The effectiveness of the proposed method is shown with thesimulations.