【12/14(木)17時より】CiNiiの常時SSL化(HTTPS接続)について

特徴量の分布形状を考慮した高精度文字認識に関する研究

この論文をさがす

著者

    • 孫, 方 ソン, ポウ

書誌事項

タイトル

特徴量の分布形状を考慮した高精度文字認識に関する研究

著者名

孫, 方

著者別名

ソン, ポウ

学位授与大学

東北大学

取得学位

博士(工学)

学位授与番号

甲第6902号

学位授与年月日

1999-03-25

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / p1 (0004.jp2)
  2. 第1章 序論 / p8 (0011.jp2)
  3. 1.1 本研究の背景と目的 / p8 (0011.jp2)
  4. 1.2 本論文の構成 / p17 (0020.jp2)
  5. 第2章 文字認識 / p19 (0022.jp2)
  6. 2.1 文書認識 / p19 (0022.jp2)
  7. 2.2 文字認識 / p20 (0023.jp2)
  8. 2.3 個別文字認識の流れ / p23 (0026.jp2)
  9. 第3章 カテゴリ間の分布を考慮したマルチテンプレート辞書の構成法 / p30 (0033.jp2)
  10. 3.1 はじめに / p30 (0033.jp2)
  11. 3.2 カテゴリを分割する条件 / p32 (0035.jp2)
  12. 3.3 字種適応クラスタリング法のアルゴリズム / p34 (0037.jp2)
  13. 3.4 認識実験 / p36 (0039.jp2)
  14. 3.5 まとめ / p43 (0046.jp2)
  15. 第4章 特徴領域の推定による高精度候補選出法 / p44 (0047.jp2)
  16. 4.1 はじめに / p44 (0047.jp2)
  17. 4.2 領域半径 / p46 (0049.jp2)
  18. 4.3 候補選出のアルゴリズム / p46 (0049.jp2)
  19. 4.4 簡素化マハラノビス距離 / p49 (0052.jp2)
  20. 4.5 認識実験 / p54 (0057.jp2)
  21. 4.6 まとめ / p58 (0061.jp2)
  22. 第5章 高次元ベクトルの混合分布推定アルゴリズム / p60 (0063.jp2)
  23. 5.1 はじめに / p60 (0063.jp2)
  24. 5.2 混合分布推定 / p61 (0064.jp2)
  25. 5.3 文字認識への応用 / p63 (0066.jp2)
  26. 5.4 認識実験 / p70 (0073.jp2)
  27. 5.5 まとめ / p73 (0076.jp2)
  28. 第6章 特徴量の要素の相関を考慮した高速・高精度な識別関数 / p75 (0078.jp2)
  29. 6.1 はじめに / p75 (0078.jp2)
  30. 6.2 特徴量と距離尺度 / p76 (0079.jp2)
  31. 6.3 特徴ベクトルの分割 / p78 (0081.jp2)
  32. 6.4 認識実験 / p84 (0087.jp2)
  33. 6.5 まとめ / p89 (0092.jp2)
  34. 第7章 結論 / p91 (0094.jp2)
  35. 7.1 はじめに / p91 (0094.jp2)
  36. 7.2 マルチテンプレート辞書作成法 / p92 (0095.jp2)
  37. 7.3 識別関数 / p93 (0096.jp2)
  38. 7.4 むすび / p95 (0098.jp2)
  39. 謝辞 / p96 (0099.jp2)
  40. 参考文献 / p98 (0101.jp2)
  41. 業績一覧 / p103 (0106.jp2)
2アクセス

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000170921
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000171195
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000335235
  • データ提供元
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
ページトップへ