文字認識モデル訓練のための手書き文字生成
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説明
深層学習を用いた文字認識システムでは，高性能な文字認識器を学習させるために，大量のデータが必要であることはよく知られている。本稿では，Y-Autoencoder （Y-AE） ベースの手書き文字生成器を導入し，1枚の画像から複数の日本語文字を生成することで，手書き文字認識器の学習用データ量を増やす。実験の結果，Y-AEは日本語の文字画像を生成でき，手書き文字認識器の学習に用いることができ，手書き文字認識精度（F1スコア）を向上することがわかった。
収録刊行物
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- 第84回全国大会講演論文集
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第84回全国大会講演論文集 2022 (1), 275-276, 2022-02-17
情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050575495579225728
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
