情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

近年，文字認識や音声認識といったパターン認識システムが様々な
分野に応用されている．これらのパターン認識システムは，測定・採集した
大量の特徴量が分布する多次元特徴空間を扱うことが多い．
そのため，それら特徴量の分布や差異を具体的に思い浮かべることは難しく，
このことがパターン認識を学習する上での妨げになっていると考えられる．
そこで本研究では，パターン認識システムの一例として手書き数字認識システム
を取り上げ，当該システム上で扱う多次元特徴量を主成分分析によって
3次元に集約し，可視化を試みる．そして，多次元特徴空間の可視化機能を
実装した，手書き数字認識の教育用システムの開発を行う．