弾性モデルと論理記述を用いたシンボル認識
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概要
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図面理解システムにおけるシンボル認識に関しては、これまで様々な手法が提案されている。その中で、フレーム表現などのシンボルの形状特徴を宣言的に表現したモデルを用いる手法も多く利用されている。このような手法は記述の柔軟性の点で優れているが、認識精度に関しては必ずしも有効な手法とはいえない。その原因は、表現で用いられる基本要素を実際の入力図面を対応付ける処理、いわゆる切り出しの精度が認識精度の鍵になっている。しかし、切り出し処理は、シンボル形状の基本要素の性質と密接な関係があり、切り出し処理のみで議論することは出来ない。この切り出し処理に対しても宣言的表現を用い、形状特徴表現と同様に記述し、切り出し処理を含めた宣言的表現による認識処理を実現することで、精度の向上が期待できる。弾性モデルを用いたパターンの対応付け処理はノイズや手書き変動を伴う場合に有効である。我々は、宣言的に表現されたシンボルの基本要素と入力図面の対応付け処理にこの弾性モデルを利用した。今回、その対応付け手法、及び、その手法に適した認識手法について発表する。図1にその概要を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
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