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J-GLOBAL ID：202102285538397064   整理番号：21A2681115

パターン認識と移動学習を用いた手書き文書検証【JST・京大機械翻訳】

Handwritten Documents Validation Using Pattern Recognition and Transfer Learning

著者 (3件)： Aissam Jadli (University of Hassan II, Casablanca, Morocco) ,  Hain Mustapha (ENSAM, University of Hassan II, Casablanca, Morocco) ,  Chergui Adil (ENSAM, University of Hassan II, Casablanca, Morocco)
資料名： International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies  (International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies)
巻： 17  号： 5  ページ： 1-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3857A  ISSN： 1548-1093  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 企業資源計画(ERP)システムにおける手書き文書は,異なるソースから来ることができ,通常,異なる設計,サイズ,および被験者(すなわち,請求,チェック,インボスなど)を持っている。これらの文書が手動で満たされた場合,ERPシステムに保存される前に,またはOCRエンジンによって処理される前に,様々な種類の問題(署名またはスタンプ,欠測名など)を検出するために検査しなければならない。本論文では,走査された手書き文書における問題を検出するための転送学習アプローチ,すなわち,ロジスティック回帰(LR),サポートベクトルマシン(SVM)およびNaive Bayes(NB)のような異なる機械学習アルゴリズムを用いた。実験は,IncepV3とLRの組合せが,欠測スタンプ検出に対して91.8%の精度を得たことを示した。これは,文書処理フローにおける自動検証手順として,ERPシステムにおけるこの手法の使用を可能にする。Copyright 2021 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *学習 ,  文書処理 ,  学習アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *手書き ,  被験者 ,  ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 深い特徴選択 ,  文書分類 ,  ERP ,  InceptionV3 ,  知識移転 ,  ロジスティック回帰 ,  パターン認識 ,  転移学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： パターン認識 ,  学習 ,  手書き ,  文書 ,  検証