脳の下側頭皮質をモデル化した高精度な手書き文字認識用ニューラルネットワーク

以大脑下颞叶皮层为模型的高精度手写字符识别神经网络

基本信息

批准号：
08780387
负责人：
加藤寧
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780387/
关键词：
文字認識ニューラルネットワーク ETL9B 下側頭皮質

项目摘要

人間の視覚パターン認識においては、視覚野の後部に位置する下側頭皮質中に個々のパターンに反応する神経細胞が物の形を識別する際に決定的な役割を果たしていることは近年の脳神経科学の研究によって明らかになっている。本研究は、このような人間のパターン認識機構をモデル化し計算機上で実現することにより、知的な手書き文字認識アルゴリズムを確立することを目的としている。当初の研究計画に沿って研究を進めた結果、以下の研究成果が得られた。・下側頭皮質中に神経細胞が存在し個々のパターンに反応する認識機構をモデル化し、排他的学習によるニューラルネットワークのアーキテクチャを提案した。具体的には、ネットワーク中の個々のノードが神経細胞に対応し、排他学習により、1つのノードが1字種に対応するモデルを構築した。上記の排他学習モデルを日本最大の手書き漢字データベースに適用し、認識実験を行った結果、95%以上の認識率がえられ、その有用性を実証できた。上記の研究成果をまとめ、雑誌論文欄で記載した通り電子情報通信学会論文誌などを通じ公表を行った。

最近的神经科学研究表明，在人类视觉模式识别中，对位于视觉皮层后部的下颞皮层中各个模式的响应的神经元在识别对象的形状方面起着至关重要的作用。这项研究旨在通过对这种人类模式识别机制进行建模并在计算机上实现它来建立智能手写角色识别算法。由于与原始研究计划一致的研究进行，因此获得了以下研究结果。 - 我们建模了神经元在下颞皮层中存在的识别机制，并对个别模式做出反应，并通过独家学习提出了神经网络的架构。具体而言，网络中的单个节点对应于神经元，通过独家学习，构建了一个模型，其中一个节点与一个字符物种相对应。上述独家学习模型应用于日本最大的手写汉字数据库，由于识别实验，我们达到了95％以上的识别率，证明了其有用性。上述研究结果是通过杂志文章中所述的电子，信息和通信工程师等的期刊进行了编译和发布的。