マルチエージェント物体認識システムにおける対象物体に関する知識についての一考察
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概要
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従来の物体認識システムにおいては, 認識の対象とする物体の形状に関する知識を数値データとして知識べース化し, それを用いて認識を行なうモデルベース型の認識が主流であった. そうした方法は, 予め正確な形状が分かっている物体を対象としている物体認識においては有効であったが, 実世界の画像では, 通常, 対象の正確な形状は予め知ることができないので, 絶対的な数値を用いた形状モデルの構築が困難であり, 必ずしも有効とはいえなかった. そこで我々は, マルチエージェントを用いて構築した実画像に対する物体認識システムにおいて, 認識対象の物体の形状に加えて, 物体同士の相対的な関係も知識として積極的に利用することを試みた. 本稿においては, その実験について紹介する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
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