同心円上の交差数を特徴とする手書き数字認識

設計図、回路図などの図面認識においては、図面要素の幾何学的変換(移動、回転、伸縮など)と変形に不変な認識方法が望まれている。これに関して、従来数多くの方法が提案されているが、全ての幾何学的変換に対して有効且つ簡単な方法はまだない。本研究では、このような認識をニュウラルネットで実現するために、図形の重心を中心とする同心円上の交差数を特徴とする認識について考察する。これらの特徴は、容易に計算でき、しかも全ての幾何学的変換に不変である。また、図形の多少の変形に対しても安定性があることが実験によって確かめている。実験においては、各々の数字にノーマルで書いた40個のサンプルを用いる。これらのサンプルの特徴量の平均値で8割以上のサンプルを認識できる。最近隣方法を使って、その中の2割以下のサンプルを代表点として使えば、全部のサンプルが認識できる。
To recognize characters involed in engineering drawings, recognition that is invariant to transforms such as shift,rotation and scale is required.For this purpose,many transform invariant features have been proposed and investigated in the literature. However,expression and extraction of these features are usually too complex to be adapted to neural network based pattern recognition.This paper studies the efficiency of crossing numbers on some concentric circles when they are used as features for recognition of handwritten digits.Clearly,these features are trainform invariant.In addition,it is shown by experiment that they are also stable when the digits are distorted to some extent. In the experiment,40 ordinarily written samples are given for each pattern(0-9).The mean values of features can recognize more than 80% samples using template-matching,and all samples can be classified correctly using about 1, 6 to 1/5 samples as representatives,if we use the nearest neighbor method.