階層的要約による図形の帰納学習

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概要

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輪郭図形の形状特徴を帰納的に学習・抽出するための、「融合的セグメンテーション」および「選択的(セグメントの)変形」と呼ぶ新たな2手法を用いる。これらの手法は「要約」と呼ぶ新しい帰納学習の枠組みを実現する。従来、照合処理などに用いられている特徴は、認識率などを評価基準として設計したものが多く、技巧的であったり、複雑であったりということがいえる。そのために、図形の本来の形状との関連を評価したり、特徴間の定量的な比較評価を行うことが困難であった。本研究では、学習セット内の閉輪郭形状群に固有の形状特徴を「要約」という処理によって自動抽出するための手法について検討する。基本的実験の結果により手法の有効性を示す。
社団法人情報処理学会の論文
1995-03-23

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