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J-GLOBAL ID：201702229482101226   整理番号：17A1868358

深さ信念ネットワークに基づくソーシャルカード識別法【JST・京大機械翻訳】

Research on social security card number identification method based on the deep belief network

著者 (3件)： Yang Tao (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明,650504) ,  Zhang Yunwei (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明,650504) ,  Yang Rui (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明,650504)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 36  号： 8  ページ： 59-61,68  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,深い信念ネットワーク(DBN)に基づく社会保障カードの認識方法を提案して,それによって,モジュール分割法を用いて,保存領域のセグメンテーションを行い,領域の成長によって,内部の番号をセグメント化して,二値化を行った。32×32の大きさに正規化し,深い信念ネットワークの入力データとして,3層の制限ボルツマンマシン(RBM)を訓練し,より抽象的な特徴表現を獲得し,モデルの最上層とSoftmax回帰分類器を用いて抽出後の特徴を分類した。実験結果は以下を示す。その精度は98.3%に達し、BPニューラルネットワークとサポートベクトルマシン(SVM)モデルに比べ、深さ信念ネットワークはデータの高い特徴を学習し、特徴次元を低減し、分類器の分類精度を向上させ、効果的に社会保障カード識別率を向上させた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 上層 ,  モデル ,  セグメンテーション ,  正規化 ,  分割法 ,  Boltzmannマシン ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 認識率 ,  分類精度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  特徴表現 ,  入力データ ,  二値化 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： module segmentation ,  deep belief networks (DBN ) ,  restricted Boltzmann machine ,  softmax regression classifier

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 信念ネットワーク ,  識別