輪郭図形の形状学習アルゴリズム

概要

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本研究は、図形形状の特徴を帰納的に抽出するために、形状を帰納的に学習する枠組みを明らかにすることを目指している。従来、パターン認識の分野では、特徴を用いて、文字、図形、画像といった対象を分類する手法が研究されている。これらの研究で用いられる特徴というものは、あらかじめ人が与えたもので、対象の持つ特徴空間を設定し、ある対象が特徴空間のどこに位置するかで、対象の分類を行おうとするものである。我々の研究は、対象群を帰納的に分類することを行い、このような特徴というものを逆に抽出しようというものである。そのために本報では、図形の「要約」として、「元図形間の類似部分の抜出し、形状の近似、元図形への埋戻し」という一連の手続きをくり返すことにより簡略化の階層構造を形成する処理を新たに提案する。これにより、図形間の差異を段階的に吸収し、図形を階層的に統合することが可能である。二図形の類似部分の探索には、遺伝的アルゴリズム(GA;Genetic Algorithm)を用いる。我々は更に、この階層構造に基づいて要約の履歴を検討することにより、特徴の帰納学習や特徴の質の定量的自動評価を行なえると考えている。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-09-20

輪郭図形の形状学習アルゴリズム

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