手書きシルエット画像のトップダウン認識(一般セッション(4))

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
手書きのシルエット画像を認識する手法を提案する。手書きのような書く人によって形が大きく変化する対象から、認識するうえで必要な特徴を得ることは容易ではない。そこで、本研究では、知識に合うようにトップダウンに対象の構造を理解していく。まずはじめに、シルエットを意味があると思われるパーツに分割し、各パーツの幾何学的特徴量を計算する。そして、個々のパーツの形状特徴とパーツ間の位置関係などをグラフで記述し、モデルとの間でグラフマッチングを行う。このとき、モデルの構造に合わせてパーツの対応をとっていくことで、構造に多少の違いがあってもマッチングをとれるようにする。何枚かの手書きのシルエット画像を対象に実験を行い、本手法の有効性を示す。
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-03-05

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク