WEKO3
アイテム
複合1次元HMMを利用した手書き文字認識の研究
https://doi.org/10.34411/00000886
https://doi.org/10.34411/00000886992a0334-6133-4ce8-aece-17b587b4daa9
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2020-11-24 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
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 | |||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | Off-line Character Recognition Using Multiple 1-D Hidden Markov Model | |||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||
言語 | ||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | Character Recognition | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | Off-line | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | Hidden Markov Model | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | HMM | |||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||
ID登録 | ||||||||||||||
ID登録 | 10.34411/00000886 | |||||||||||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||
著者 |
西村, 広光
× 西村, 広光
× 堤, 正義
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抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
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. | |||||||||||||
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 | ||||||||||||||
出版者 | 神奈川工科大学 | |||||||||||||
ISSN | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||
収録物識別子 | 09161902 | |||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
収録物識別子 | AN10074179 | |||||||||||||
フォーマット | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | application/pdf | |||||||||||||
著者版フラグ | ||||||||||||||
出版タイプ | VoR | |||||||||||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |