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J-GLOBAL ID：201802269607152569   整理番号：18A0519304

手書き数式を同定するための新しいニューラルネットワークに基づくアルゴリズム【Powered by NICT】

A new neural network based algorithm for identifying handwritten mathematical equations

著者 (3件)： Shinde Sagar (E & C department, PAHERU, Udaipur-313001, India) ,  Waghulade R. B. (DNCVP, North Maharashtra University, Jalgaon) ,  Bormane D. S. (AISSMS, SPPU, Pune)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 204-209  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： 手書き数字,文字,数学記号と複雑な構造表現の同定は,パターン認識の分野における濃度の多くを捕捉した。精度はスキュー,エントロピー,尖度,標準偏差のような特徴を考慮することにより改善された。分割二値化,エッジ検出では,モルフォロジー演算を考察した。種々のカテゴリーの下で方程式を実験用に考察し,重要な結果を達成した。遅延,スループットおよび精度を運動量アルゴリズムと適応学習と勾配降下法を用いたフィードフォワード逆伝搬ニューラルネットワークを用いた改善された。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最急降下法 ,  *ニューラルネットワーク ,  エッジ検出 ,  エントロピー ,  ゆがみ ,  *アルゴリズム ,  スループット ,  フィードフォワード ,  パターン認識
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  適応学習 ,  モルフォロジー演算 ,  二値化 ,  尖度 ,  *手書き , 【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)： 手書き ,  数式 ,  同定 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム