基本確率割当てに基づくモデルベース物体認識
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概要
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本論文では物体認識を現実的に実現する1つの有力な手法であるアスペクト画像法に基づくモデルベースの物体認識手法にDempster-Shaferの理論を導入し,あいまい情報を考慮した物体認識手法を提案している.アスペクト画像法は入力画像が与えられると,アスペクト画像と比較し,最もよく類似しているアスペクトの物体と判断する方法である.ここではこの最大類似度で判定するBayes法に基礎を置くのではなく,Dempster-Shaferの理論を用いて,どちらとも判定しがたい情報を基本確率の形で保存し,最後にこれらの情報を統合して判定・識別する方法を明らかにし,従来の手法と比較して高信頼性を有する認識手法であることを明らかにしている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-11-25
著者
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