| 研究課題/領域番号 |
25330217
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 東京工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
鈴木 雅人 東京工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (50290721)
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| 研究分担者 |
松本 章代 東北学院大学, 教養学部, 准教授 (40413752)
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| 連携研究者 |
北越 大輔 東京工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (50378238)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 線形結合歪度モデル / パタン認識 / データマイニング / 自然言語処理 |
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| 研究成果の概要 |
我々が紙などに記すような通常の手書き文章は，字形のばらつきが大きく認識精度は低い．本研究では，このような低品質手書き文章を対象とし，識別関数の設計と認識後の後処理方式の検討を行った．独自に提案した歪度成分分析を用いて歪みの大きな特徴成分を抽出し，部分的正規分布の線形結合モデルの当てはめにより識別関数を設計し，最近棒探索アルゴリズムIMIで用いる部分空間を利用して現実的な計算時間でのアルゴリズム実装を実現した．更に,線形結合分布から文字の結合状況を確率的に推定し，自然言語処理を用いた認識後の後処理アルゴリズムを考案した．手書き文章を用いた認識実験では，84.5%の認識精度を実現することができた．
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