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J-GLOBAL ID：201302247221287479   整理番号：13A0342750

ニューラルネットワークによる文字認識

著者 (3件)： 山村豊 (函館工高専) ,  中村和之 (函館工高専) ,  山形崇紘 (函館工高専)
資料名： 函館工業高等専門学校紀要  (Research Reports of National Institute of Technology, Hakodate National College)
号： 47  ページ： 53-58  発行年： 2013年01月31日 
JST資料番号： S0946A  ISSN： 0286-5491  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 著者らは以前にニューラルネットワークを用いて簡単な図形記号,アルファベット,カタカナ,ひらがなといった文字認識システムを構築した。本論文では,階層型ニューラルネットワークで伝播される信号に影響を与える重みの修正方法として誤差逆伝搬法を用い,古代モンゴル文字に関する文字認識システムを構築した。本システムはモンゴルで発掘された古代遺跡において傷などで読み取りが困難な石碑の画像を対象とし,文字認識を行う。先行研究でのC++Builder5による文字認識プログラムでは学習回数や,出力結果と教師信号との差が数値以下になるまで学習を行うことを指定する終了誤差,乱数種などを任意に設定できる。一方,読み取りの難しさを考慮して文字認識に必要なデータを取得するために,1)指定範囲の切出し,2)指定範囲の塗りつぶし,3)2値化,4)3)における閾値の指定,5)拡大・縮小,6)手書きによる修正といった機能を持つツールを作成した。また,大きさや位置の違いによる誤認識を防ぐために,i)入力信号の上下左右の端の検出,ii)端から枠までのマスの数の計算,iii)信号の中心への移動,iv)i)から拡大率の導出,v)拡大に基づく中心寄せ・拡大機能を備え,入力信号の正確性・再現性を向上させた。

シソーラス用語： *文字認識 ,  *逆伝搬法 ,  ニューラルネットワーク ,  重みづけ ,  機械学習 ,  信号 ,  誤差 ,  乱数発生 ,  変換 ,  評価試験
準シソーラス用語： 階層型ニューラルネットワーク ,  *誤差逆伝搬法 ,  教師信号 ,  二値化

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： ニューラルネットワーク ,  文字認識