ニューラルネットワークを用いた手書き文字の高精度認識に関する研究

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著者

    • 猿田, 和樹 サルタ, カズキ

書誌事項

タイトル

ニューラルネットワークを用いた手書き文字の高精度認識に関する研究

著者名

猿田, 和樹

著者別名

サルタ, カズキ

学位授与大学

東北大学

取得学位

博士 (情報科学)

学位授与番号

甲第5732号

学位授与年月日

1996-03-26

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / p1 (0004.jp2)
  2. 1 序論 / p1 (0009.jp2)
  3. 1.1 本研究の背景 / p1 (0009.jp2)
  4. 1.2 従来のニューラルネットワークを用いた文字認識 / p5 (0013.jp2)
  5. 1.3 本研究の目的 / p13 (0021.jp2)
  6. 1.4 本論文の構成 / p14 (0022.jp2)
  7. 2 係数変化型学習法(DCLA法) / p17 (0025.jp2)
  8. 2.1 はじめに / p17 (0025.jp2)
  9. 2.2 DCLA法の提案 / p19 (0027.jp2)
  10. 2.3 手書き文字に対する実験 / p42 (0050.jp2)
  11. 2.4 まとめ / p47 (0055.jp2)
  12. 3 排他的学習ネット(ELNET) / p48 (0056.jp2)
  13. 3.1 はじめに / p48 (0056.jp2)
  14. 3.2 従来の大規模ニューラルネットワークの問題点 / p49 (0057.jp2)
  15. 3.3 ELNETの提案 / p52 (0060.jp2)
  16. 3.4 認識システムの基本構成 / p61 (0069.jp2)
  17. 3.5 ETL9Bに対する認識実験 / p64 (0072.jp2)
  18. 3.6 まとめ / p77 (0085.jp2)
  19. 4 候補出現頻度を考慮した排他的学習ネット(ELNET-II) / p78 (0086.jp2)
  20. 4.1 はじめに / p78 (0086.jp2)
  21. 4.2 ELNETの問題点とELNET-II / p79 (0087.jp2)
  22. 4.3 認識システムの基本構成 / p87 (0095.jp2)
  23. 4.4 ETL9Bに対する認識実験 / p89 (0097.jp2)
  24. 4.5 提案法の効果に関する考察 / p93 (0101.jp2)
  25. 4.6 まとめ / p99 (0107.jp2)
  26. 5 荷重逆投影を用いた詳細識別法 / p103 (0111.jp2)
  27. 5.1 はじめに / p103 (0111.jp2)
  28. 5.2 荷重逆投影を用いた詳細識別 / p104 (0112.jp2)
  29. 5.3 システム構成 / p115 (0123.jp2)
  30. 5.4 荷重逆投影を用いた詳細識別実験および考察 / p119 (0127.jp2)
  31. 5.5 まとめ / p130 (0138.jp2)
  32. 6 結論 / p131 (0139.jp2)
  33. 6.1 本論文の概要 / p131 (0139.jp2)
  34. 6.2 本研究の成果 / p133 (0141.jp2)
  35. 謝辞 / p135 (0143.jp2)
  36. 著者による論文リスト / p143 (0151.jp2)
  37. 著者による研究会・口頭発表論文リスト / p144 (0152.jp2)
2アクセス

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000134982
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000974056
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000299296
  • データ提供元
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
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