スケルトン関数を用いた形状解析の一手法

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概要

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画像分類、画像検索の分野において、複雑・不定形な形状を計算機上でいかに表現するかは、精度や速度に大きく影響を与える重要な課題である。線分や頂点の数などでモデル化可能な対象と比べ、そのようなモデル化が困難である不定形な対象について画像の分類やデータベースからの検索を行なうことは容易でない。本研究はこのような形状を持つ対象について、入力された図形があらかじめ用意したいくつかのモデル内のどのモデルに近いかという類似度をスケルトンベースの距離関数として評価し、人間の直感に近い形で分類する方法を提案する。また、人工画像を用いて位置ずれ、回転、拡大縮小、および変形に対して提案した距離尺度がいかに振る舞うか評価し、距離尺度の有効性を考察する。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-02-22

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