物体検出を用いた漢字の構造把握

抄録

従来の深層学習では、入力パターンに対応する所望の出力が得られるように学習させるだけで、入力パターン内に存在する構造を把握させるという試みは、あまりなされてこなかった。そこで本研究では、文字認識問題を対象にして、入力パターン内に存在する構造を把握することができないかについて検証する。単純な漢字のみを学習した物体検出ネットワークを作成し、複雑な漢字から単純な漢字を取り除いたものを用いて再度学習することを繰り返すことで、漢字に存在する部分構造を提示する方法を提案する。基礎実験では、単純な漢字を学習させ、学習した漢字が含まれる他の漢字の検出を行い、提案手法の実現可能性や問題点について論じる。