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J-GLOBAL ID：201802247901667845   整理番号：18A1044185

インクリメンタルなドロップアウトを用いたアラビア語手書き単語認識のためのアレクネットの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing AlexNet for Arabic Handwritten words Recognition Using Incremental Dropout

著者 (4件)： Almodfer Rolla ,  Xiong Shengwu ,  Mudhsh Mohammed ,  Duan Pengfei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTAI  ページ： 663-669  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,モバイル技術の成長により手書き認識アプリケーションを開発する必要がある。手書きラテン語と中国語の認識は様々な技術を用いて広く研究されているが,アラビア語手書き認識に関する研究はほとんどなされておらず,既存の技術のどれも実用化に十分正確ではない。過去数年にわたり,より深い畳込みニューラルネットワーク(CNNs)は手書き認識性能を改善するために広く使われてきた。本論文では,アラビア語手書き単語認識(HWR)のためのポピュラーなAlexNetを強化した。ドロップアウト正則化を採用することにより,このシステムをオーバーフィッティング問題に対して防止し,誤り認識率を低減した。また,完全接続層におけるReLUとtanhの活性化機能を調べた。ベンチマーキングIFN/ENITデータベースを用いた実験のいくつかの設定を通して,著者らは92.13%と92.55%の新しい最先端分類精度を達成した。最後に,著者らの最良の結果を以前の最先端のものと比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  応用プログラム ,  *手書き文字認識 ,  データベース ,  正則化
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ベンチマーキング ,  認識率 ,  ラテン語 ,  *単語認識 ,  *手書き ,  *アラビア語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ドロップ ,  アラビア語 ,  手書き ,  単語認識 ,  強化