単純再帰結合型ネットワークを用いたテンプレートマッチング方式による文字認識ニューラルネットワーク

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  • タンジュン サイキ ケツゴウガタ ネットワーク オ モチイタ テンプレートマッチング ホウシキ ニ ヨル モジ ニンシキ ニューラルネットワーク
  • Neural Networks which Consist of Simple Recurrent Networks for Character Recognition by Template Matching
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抄録

本論文においては，オフライン手書き文字画像を対象としたテンプレートマッチング方式によるニューラルネットワークの改良を試みる．筆者らはテンプレートマッチング方式による文字画像の認識をニューラルネットワークによって行う手法を提案してきた．これは入力層にテンプレートの文字パターンと未知文字パターンを入力し，同じ文字種であれば発火し，異なった文字種であれば発火しないように動作をするニューラルネットワークを用いて実現している．本論文においては，認識率の向上を図るためテンプレートと未知文字パターンの2つの画像の全領域間におけるマッチングではなく，文字画像の局所領域における構造や特徴に考慮し，局所領域間ごとの類似性から認識結果を求める手法を提案する．これは，テンプレートと未知文字パターンを局所的な領域に分割し，対応する領域間ごとでマッチングを行い，それぞれの領域間ごとの類似性から認識結果を求めることが可能なニューラルネットワークを単純再帰結合型ネットワークを用いて構築し，その学習方法を提案する．そして産業技術総合研究所提供の文字画像データベースETL9B，3 036字種を対象としたニューラルネットワークを構築した結果，認識率の向上を示すことができた．

Neural networks which recognize offline handwritten characters based on template matching have been proposed. A character pattern can be recognized with neural networks which activate as follows. In recognition, a template pattern and an unknown pattern are input into the input layers of a neural network at same time. When two patterns are same kind, an output unit is fired, but when these are different, it is not fired. We improve neural networks based on template matching between all the regions of a template pattern and an unknown pattern. We propose simple recurrent networks which recognize character patterns with similarities between partial regions of a template pattern and an unknown pattern. A template pattern and an unknown pattern are divided into some partial regions and each partial region is input into simple recurrent networks. Simple recurrent networks calculate similarities between partial regions of two patterns and recognize the unknown pattern. We propose how to learn simple recurrent networks and construct neural networks for ETL9B. The results obtained from our experiments show an increased recognition rate of character patterns.

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