カテゴリー固有変形の線形結合モデルに基づく弾性マッチング法(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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画像パターンの認識において,パターンに生じた変形を補償するための手法として,弾性マッチングの利用が検討されている.従来法がすべてのカテゴリーに共通の変形特性を仮定していたのに対し,本論文では各カテゴリーに固有の変形特性を組み込んだ手法を提案する.具体的には,各カテゴリーの任意の変形をそのカテゴリーに固有ないくつかの変形の線形結合で表現する.その結果,各カテゴリー内に生じる変形だけが適切に補償されることになり,過変形の抑制及び計算効率の向上といった効果が得られる.本手法は,一種の非線形最適化問題として定式化される.本論文ではその解法についても述べ,実験を通して有効性を検証する.
- 2004-02-01
著者
-
迫江 博昭
九州大学大学院システム情報科学研究院
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迫江 博昭
九州大学大学院 システム情報科学研究科 知能システム学
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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