@article{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00008385,
 author = {澤, 和宏 and Sawa, Kazuhiro and 若林, 哲史 and Wakabayashi, Tetsushi and 鶴岡, 信治 and 木村, 文隆 and Kimura, Fumitaka and 三宅, 康二 and Miyake, Yasuji},
 issue = {11},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II},
 month = {Nov},
 note = {application/pdf, 筆者らは, 前報で濃淡画像のこう配から抽出した特徴ベクトルを用いることにより, 手書き数字認識の高精度化が可能になることを示した。本論文では, 手書き漢字を対象としたこう配特徴ベクトルの抽出方法と変動吸収共分散行列による強化学習法を提案し, その有効性を評価する。こう配特徴ベクトルの抽出においては, 加重フィルタの精細化, 画像の拡大が認識精度向上に有効であることも示す。変動吸収共分散行列とは, ずれや傾きなどすべての字種に共通な傾向をもって生じる誤差的変動を先験的知識として標本共分散行列に加えたものであり, 学習標本の範囲外にある文字パターンの認識をねらいとした強化学習に利用できる.これらの提案手法を用いてETL9B全セットを対象とした認識実験を行ったところ, 未学習文字に関して99.41%の認識確率が得られた。},
 pages = {2387--2397},
 title = {こう配特徴ベクトルと変動吸収共分散行列による手書き漢字認識の高精度化},
 volume = {J84-D-II},
 year = {2001}
}