太さが一様でない線分パターンから骨格構造を抽出する重み付き競合学習法
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概要
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本論文では、手書き文字パターンなどの太さが一様でない線分パターンの骨格構造を抽出することを目的とする。文字の骨格構造は、ある領域の画素を代表して表す参照ベクトル、及びそのつながり情報で表す。参照ベクトルは、担当する領域をその部分の線幅によって調整する重み付き競合学習で抽出する。抽出された参照ベクトルは、その担当領域が接しているもの同士を連結することにより、つながり情報を抽出する。手書き文字パターンやパソコンの漢字フォントを対象として計算機シュミレーションを行なった結果、従来の細線化方法に比べて不均一な線幅の影響を受けずに正確な骨格構造が抽出できた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-05-26
著者
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