ビジョンにおける領域認識問題へのアプローチ : 領域抽出とその構造表現
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概要
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領域的特徴からなる画像情報から領域あるいは物体形状を認識する場合,部分的パターンとそれらから構成される全体的パターン構造が重要となってくる.このときどのような,そしてどのように局所的特徴量を抽出するかが問題となる.さらに,パターン全体の認識のためには,得られた局所的特徴量によって如何にその構造を表現するかが重要な問題であり,多くの研究がなされ,画像理解に向けて種々の方法が提案されてきた.本研究では,領域的特徴の構造を表現するための手法を提案する.ここでは,一般的な局所的特徴抽出を考えたうえで,局所的特徴の関係をその特徴に基づいた類似度によって定める.これによって領域全体の特徴がこれらの関係から構成される構造によって記述することができることを示す.そこでは,局所的特徴に基づいて画素をクラスタリングして,その中で画素間の結合を生成していく.この結合構造は領域全体の特徴の分布を表しており,領域あるいは物体の認識に有効な構造表現方法となりえることを以下で示していく.
- 1992-02-24
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