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J-GLOBAL ID：201202221050988329   整理番号：12A1095969

期待値最大化およびファジー推論システムを使用した手書きイメージ内のノイズパターンの除去

Removal of noise patterns in handwritten images using expectation maximization and fuzzy inference systems

著者 (3件)： HAJI Mehdi (Dep. of Computer Sci. and Software Engineering, Concordia Univ., Montreal, CAN) ,  BUI Tien D. (Dep. of Computer Sci. and Software Engineering, Concordia Univ., Montreal, CAN) ,  SUEN Ching Y. (Dep. of Computer Sci. and Software Engineering, Concordia Univ., Montreal, CAN)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 45  号： 12  ページ： 4237-4249  発行年： 2012年12月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手書きイメージ内のノイズパターンの除去は,注意深い処理が必要である。ノイズパターンは,以前に見たか,見ていないかのいずれか一方のクラスに属する。前者のケースでは,ノイズパターンのいくつかのタイプが,特定の特徴または特徴の一部に似ているように見えるという,実際上の困難性がある。後者のケースでは,パラメトリック学習法利用の可能性を排除するノイズのクラスは,前もって分からない。これらの困難性に対処するために,欠点のないイメージに対して,訓練された認識エンジンをもつ様に,提供された期待値最大化により,解くことができる単一最適化問題として,ノイズ除去と認識を定式化した。ノイズをもつ入力に対する処理時間は,最適化処理の各反復における入力イメージの接続された2倍のコンポーネント数により,欠点の無い入力のそれより,高い水準であることを示した。従って,収束を高速化するために,最適化処理の初期化ステップにおいて,ファジー推論システムの利用を提案した。ファジー推論システムは,手書きイメージ内のノイズパターンのいくつかの共通クラスの定義を容易にする,言語学規則に基づいている。認識率と速度の両面に関して,本アプローチの性能を分析した。実世界の手書きイメージのデータベースに対する実験結果により,ノイズパターン除去における本アプローチが効果的なことと,実現可能性,従って,ノイズを含むイメージに対する認識性能の改善を確証した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *最適化手法 ,  *パラメータ推定 ,  期待値 ,  ファジィ推論 ,  システム ,  書法 ,  画像補正 ,  *雑音除去 ,  統計的方法 ,  学習 ,  最適化問題 ,  収束
準シソーラス用語： パラメトリック法 ,  画像ノイズ除去 ,  *期待値最大化 ,  手書き

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 期待値最大化 ,  ファジー推論システム ,  手書き ,  イメージ ,  ノイズ