筆者適応型手書き文字認識システムのための頑健な統計的手法の開発と評価

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 11680324
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: 原 恭彦 大分大学, 工学部, 講師 (90208653)
• Keywords: 筆者適応型手書き文字認識 / 頑健性 / 正準判別分析法 / 2分決定木

Research Abstract

プログラミング言語Cと科学技術計算言語MATLABを使って,ワークステーション上で,頑健な正準判別分析法のルーチンのプログラム化を進めた.そして,頑健なHuber型損失規準にもとづき,繰り返し重み付き最小2乗法(iteratively reweighted least squares method)と交互最小2乗法(alternating least squares method)の2重のループをもつルーチンの作成を,2群2次元の場合に対して行った.また,プログラミング言語CとX-Window Systemを使って,ワークステーション上で,正準判別分析法を用いた手書き文字認識システムのプログラミングを行った.予備的な実験を行うため,濁音や半濁音などを含む平仮名109種類の中から8種類を選び,学習データ及びテストデータを3セット,さらに7種類を加えて,学習データ及びテストデータを1セット,それぞれの作成を行った.2分決定木にもとづくノンパラメトリックな手法として,まずC4.5についての検討を行った.正準判別分析法を用いた手書き文字認識システムとC4.5を用いた手書き文字認識との比較を,上記のデータを用いて予備的に行った.その結果,学習データに対してはC4.5が,テストデータに対しては正準判別分析法が,より良好であった.2分決定木にもとづくノンパラメトリックな手法として,次にCARTについての検討を行う予定である.また,より非線形な構造が顕著になると考えられる多群の場合に対して,2分決定木にもとづくノンパラメトリックな手法と正準判別分析法との組み合わせについての検討を行う予定である.