| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2020-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
複合1次元HMMを利用した手書き文字認識の研究 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
Off-line Character Recognition Using Multiple 1-D Hidden Markov Model |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Character Recognition |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Off-line |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Hidden Markov Model |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
HMM |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.34411/00000886 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者 |
西村, 広光
堤, 正義
Nishimura, Hiromitsu
Tsutsumi, Masayoshi
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
The purpose of our research is to improve the recognition rate of off-line character recognition systems using the HMM (Hidden Markov Model). Some 1-dimensional (1-D) HMM recognition systems have been proposed to increase the recognition rate of the conventional recognition systems. However, the 1-D HMM recognition systems have not achieved a sufficient recognition rate. On the other hand, 2-D HMM character recognition systems have been proposed to increase the representational power. However, the complex structure of 2-D HMM could not produce enough representational power with the actual small number of learning samples. To overcome these problems, we proposed a method using the multiple 1-dimensional HMM approach. In our experiment, the recognition rate of our multiple 1-D HMM method performed 97.1%, which was about 3% better than the conventional 1-D HMM systems, and as good as the 2-D HMM (HMM-MRF) system. Thus our method has better performance in practical use. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
神奈川工科大学研究報告.B,理工学編
巻 25,
p. 63-68,
発行日 2001-03-20
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| 出版者 |
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出版者 |
神奈川工科大学 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
09161902 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10074179 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
kkb-025-011.pdf (2.7 MB)
