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J-GLOBAL ID：201802229275792657   整理番号：18A0281511

アラビア語手書き単語認識のための効率的な多重分類器システム【Powered by NICT】

An efficient multiple classifier system for Arabic handwritten words recognition

著者 (3件)： Tamen Zahia (LRIA, Dpt. Computer Science, USTHB BP 32 El-Alia, Bab-Ezzouar, Algiers) ,  Drias Habiba (LRIA, Dpt. Computer Science, USTHB BP 32 El-Alia, Bab-Ezzouar, Algiers) ,  Boughaci Dalila (LRIA, Dpt. Computer Science, USTHB BP 32 El-Alia, Bab-Ezzouar, Algiers)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 93  ページ： 123-132  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  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： 本論文では,アラビア語手書き単語認識のための効率的な多重分類システムを提案した。最初に,単語画像を記述するためのいくつかの統計的および輪郭ベース特徴(SCF)で強化されたChebyshevモーメント(CM)を使用した。,意思決定レベルで統合されたいくつかの分類器を結合した。多層パーセプトロン(MLP),サポートベクトルマシン(SVM)および極端学習マシン(ELM)分類器を考察した。CMとSCF特徴を用いて訓練されたMLP,SVM,ELM分類器間のいくつかの組合せルールを提案した。計算機シミュレーションにより,本提案の中で三最良ルールを併合する組合せの第二レベルを考察した。システムはIFN/ENITデータベース上で評価し,アラビア語手書き文字認識のためのいくつかのよく知られたシステムと比較した。数値結果は競争と本システムを考慮したデータセットに対して96.82%に等しい全体的認識速度を達成できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  データベース ,  *多重化 ,  モーメント ,  *単語 ,  多層パーセプトロン ,  意思決定 ,  画像 ,  計算機シミュレーション ,  学習 ,  手書き文字認識
準シソーラス用語： *単語認識 ,  *手書き ,  *アラビア語 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： アラビア語手書き文字認識 ,  K-NN ,  MLP(多層パーセプトロン) ,  SVM ,  ELM ,  直交モーメント(OM) ,  Chebyshevモーメント(CM) ,  統計的および輪郭ベース特徴(SCF)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： アラビア語 ,  手書き ,  単語認識 ,  多重分類器システム