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J-GLOBAL ID：202002251055580094   整理番号：20A1944907

大規模オブジェクト画像データ集合のために事前訓練したCNN Alex-Netを用いた手書き数字認識【JST・京大機械翻訳】

Handwritten Digits Recognition by Using CNN Alex-Net Pre-trained for Large-scale Object Image Dataset

著者 (3件)： Shima Yoshihiro (Meisei University, Hodokubo, Hino, Tokyo Japan) ,  Nakashima Yumi (Meisei University, Hodokubo, Hino, Tokyo Japan) ,  Yasuda Michio (Meisei University, Hodokubo)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMSSP ’18  ページ： 36-40  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： ニューラルネットワークは,文字パターンとオブジェクト画像の分類のための強力な技術である。事前訓練畳込みニューラルネットワーク(CNN)とサポートベクトルマシン(SVM)を結合することによって,手書き数字認識のための新しい方法を提案した。事前訓練CNN,Alex-Netはパターン特徴抽出器として使用できる。Alex-Netを大規模オブジェクト画像データセットのために事前訓練した。SVMを訓練可能な分類器として使用した。MNISTデータベース上の訓練60kサンプルをSVMによって訓練した。文字パターンの特徴ベクトルは,Alex-NetからSVMに通過した。増加なしで,テスト10k MNISTデータベースに関する試験誤差率1.03%の実験結果は,提案方法が手書き数字認識において有効であることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  ニューラルネットワーク ,  文字認識 ,  抽出装置 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *手書き ,  画像データ ,  特徴ベクトル ,  *手書き数字認識 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  字パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 文字認識 ,  手書き数字分類 ,  ニューラルネットワーク ,  オブジェクト画像データセット ,  SVM

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  オブジェクト ,  集合 ,  訓練 ,  CNN ,  手書き数字認識