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J-GLOBAL ID：201202245799951487   整理番号：12A0395253

自動手書き文字認識のためのDBNに基づく構造学習と最適化

DBN-based structural learning and optimisation for automated handwritten character recognition

著者 (2件)： PAUPLIN Olivier (Digital Media & Systems Res. Inst., Univ. of Bradford, GBR) ,  JIANG Jianmin (Dep. of Computing, Univ. of Surrey, GBR)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 6  ページ： 685-692  発行年： 2012年04月15日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的Bayesianネットワーク(DBN)を用いたパターン認識は,現在の研究における成長分野である。クラシフィケーション性能は,各クラスのデータの依存性を最も良く説明するDBNモデルの選択に依存している。本稿では,手書き数字のクラシフィケーションのために訓練したDBNモデルについて説明した。モデル適合性を改善するために,2つのアプローチを示した。一つは,固定DBN構造を使用し,各クラスのデータに対する観察の選択,及びレイアウトの進化的アルゴリズム最適化に基づいている。第2のアプローチは,各クラスの訓練集合からモデル構造の一部分を学習することに関係している。次に,各DBNに対して,パラメータ学習を実行した。説明したモデルのクラシフィケーション結果を示して,以前に発表された結果と比較した。従来の結果と比較して,両アプローチの認識率が改善したことが分かった。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *手書き文字認識 ,  *学習 ,  *最適化 ,  ネットワーク ,  パターン認識 ,  分級 ,  書法 ,  比率
準シソーラス用語： Bayesianネットワーク ,  クラシフィケーション ,  パラメータ学習 ,  手書き ,  進化的アルゴリズム ,  認識率

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 手書き文字認識 ,  DBN ,  構造学習 ,  最適化