早期認識のための Boosting 的学習法の提案とそのオンライン文字認識への応用 Boosting-Like Training for Early Recognition and Its Application to Online Character Recognition

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抄録

時系列パターンの早期認識とは,入力の終了を待たずに早い段階で結果を確定する手法である.本報告では,第t-1フレームまでで識別ができなかった学習パターンを第tフレームの識別器構成の際に重視することで,冒頭部では識別しにくいパターンのできる限り早い段階での識別を可能とする方法を提案する.これはAdaBoostに類した学習法として定式化される.この手法を用いたオンライン文字の早期認識実験を行い,その有用性を確認した.

This paper describes an algorithm for recognizing sequential patterns at their beginning. The algorithm is based on a boosting-like scheme for training weak-learners prepared at individual frames. Training samples misrecognized by the weak-learner at a certain frame are heavily weighted at the training of the weak-learner at the next frame. The algorithm was applied to an online character recognition task for showing its usefulness.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 107(491), 81-86, 2008-02-21

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  5件中 1-5件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110006937543
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10541106
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    9414057
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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