二値画像におけるモデル構造の学習
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概要
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新たに提案された関係ネットワークに基づく図形モデルの学習方法について述べる。最初に、二値画像で表された対象物を意味のある部分に分割し、それらの関係を関係ネットワークを用いて記述する。このネットワークは、量的と質的な関係を両方用いる。質的な関係はネットワークの構造で、量的な関係は一般化された述語で表される。同じ概念に属する二つ以上の実例をもとに、それらのマッチングによって一般化開始される。。一般化は二つの段階で行なわれる。ネットワーク構造は簡単なルールベースに基づいて、述語はMYCINのcertainty factorsと同様に一般化される。一般化が終了したら、システムは得られた結果を自然言語で説明する。提案された学習システムの動作を例で示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-05-19
著者
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