畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた手書き日本語文字認識システムの試作

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タイトル別名
  • A Software Implementation of Handwritten Japanese Character Recognition Using Convolutional Neural Network

抄録

近年、機械学習の手法として、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が文字・画像認識や音声認識などの分野で注目されている。CNNは有効な特徴量を自動的に抽出できることから、一般物体認識で高い認識精度を達成し、その有効性が認められている。日本語の手書き文字認識は、書き手による字体の問題だけでなく、ひらがなやカタカナといった認識対象の数や類似文字の多さなども挙げられる。これらは誤認識の要因となり、手書き文字の識別において課題となる。本研究では、複雑な識別問題である日本語の手書き文字認識システムをCNNにより試作を行う。

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205665058176
  • NII論文ID
    130006356317
  • DOI
    10.11527/jceeek.2015.0_348
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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