ファジィ推論の領域分割による劣化点字認識と点字の分類

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概要

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古くなった点字図書は潰れ、割れ、穴あき、汚れなどの物理的劣化が進んでいるために読み取りが難しい。我々は、点のある部分の集合と点のない部分に教師データをクラスタリングし、ファジィ推論で点の認識を行なった。各集合は、所属度により分類を行なう。このことにより、点の有無の認識が99.99%以上可能となった。クラスタリングのための特徴量は、濃度の分散、ハイライト総量、影面積、影総量を用いた。この他、輪郭線の長さも必要に応じて特徴量に加えている。また点字データのクラスタリングによる分類も行った。劣化点字は正常点、潰れ点、割れ点、穴あき点、その他の集合でクラスタリングを行なった。このクラスタリングによる分類により、劣化点字と正常点字の比率を求め、点字図書の印刷の善し悪しの傾向なども見極めることが可能となった。
日本知能情報ファジィ学会の論文
1997-10-15

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