@article{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00008389,
 author = {若林, 哲史 and Wakabayashi, Tetsushi and 鶴岡, 信治 and Tsuruoka, Shinji and 木村, 文隆 and 三宅, 康二 and Miyake, Yasuji},
 issue = {12},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers},
 month = {Dec},
 note = {application/pdf, 統計的手法による文字認識の正読率を向上させるためには,各字種の分布の分離性が良い特徴量を用い,最適(ベイズ)識別関数になるべく近い識別関数を用いればよい.本論文では,(1)特徴量の分離性向上のために特徴量の次元数を増加し,(2)識別関数として,正規分布に対する擬似ベイズ識別関数を用い, (3)用いる特徴量を正規分布に近づけるための変数変換について検討し,これらの有効性をJIS第1水準手書き漢字データベースETL9Bに対する認識実験により評価する.その結果,3036字種を対象とした認識実験で,196次元の加重方向指数ヒストグラムを用いた場合に,平均97.74%(未学習文字)の高い正読率が得られた.},
 pages = {2495--2503},
 title = {手書き文字認識における特徴量の次元数と変数変換に関する考察},
 volume = {J76-D-2},
 year = {1993}
}