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1. (WO1991017520) NEURAL NETWORK WITH BACK PROPAGATION CONTROLLED THROUGH AN OUTPUT CONFIDENCE MEASURE
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/1991/017520 International Application No.: PCT/US1991/003003
Publication Date: 14.11.1991 International Filing Date: 01.05.1991
Chapter 2 Demand Filed: 25.11.1991
IPC:
G06K 9/66 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62
Methods or arrangements for recognition using electronic means
64
using simultaneous comparisons or correlations of the image signals with a plurality of references, e.g. resistor matrix
66
references adjustable by an adaptive method, e.g. learning
Applicants:
EASTMAN KODAK COMPANY [US/US]; 343 State Street Rochester, NY 14650, US
Inventors:
GABORSKI, Roger, Stephen; US
Agent:
ARNDT, Dennis, R.; 343 State Street Rochester, NY 14650-2201, US
Priority Data:
520,33407.05.1990US
Title (EN) NEURAL NETWORK WITH BACK PROPAGATION CONTROLLED THROUGH AN OUTPUT CONFIDENCE MEASURE
(FR) RESEAU NEURONAL A RETROPROPAGATION COMMANDEE PAR UNE MESURE DE LA FIABILITE DE SORTIE
Abstract:
(EN) Neural network, particularly one suited for use in optical character recognition (OCR) systems, which through controlling back propagation and adjustment of neural weight and bias values through an output confidence measure, smoothly, rapidly and accurately adapts its response to actual changing input data (characters). Specifically, the results of appropriate actual unknown input characters, which have been recognized with an output confidence measure that lies within a pre-defined range, are used to adaptively re-train the network during pattern recognition. By limiting the maximum value of the output confidence measure at which this re-training will occur, the network re-trains itself only when the input characters have changed by a sufficient margin from initial training data such that this re-training is likely to produce a subsequent noticeable increase in the recognition accuracy provided by the network. Output confidence is measured as a ratio between the highest and next highest values produced by output neurons in the network.
(FR) Réseau neuronal particulièrement adapté à une utilisation dans des systèmes de reconnaissance de caractères optiques (RCO), lequel par une commande de rétropropagation et un réglage de valeurs de pondération et de polarisation neuronales par l'intermédiaire d'une mesure de fiabilité de sortie adapte sa réponse sans difficulté, rapidement et avec précision à des données (caractères) d'entrée changeante effective. On utilise spécifiquement les résultats de caractères d'entrée inconnus effectifs appropriés, lesquels ont été reconnus par une mesure de fiabilité de sortie se trouvant à l'intérieur d'une plage prédéfinie, afin de recycler de manière adaptative le réseau pendant une reconnaissance de configuration. En limitant la valeur maximum de la mesure de fiabilité de sortie à laquelle ce recyclage a lieu, le réseau se recycle lui-même uniquement lorsque les caractères d'entrée ont changé d'une marge suffisante à partir des données de recylage initial de manière que ce recyclage est susceptible de produire une augmentation ultérieure significative de la précision de reconnaissance offerte par le réseau. On mesure une fiabilité de sortie sous forme d'un rapport entre les valeurs les plus élevées et les valeurs les plus élevées suivantes produites par des neurones de sortie dans le réseau.
Designated States: JP
European Patent Office (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FR, GB, GR, IT, LU, NL, SE)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
EP0527895JPH05507804