帰納学習を用いた図面部品の抽出・分類規則の形成
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概要
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ベクトル化された図面から部品信号を抽出し,分類するための規則の形成について述べる.画像中の線分の関係に関する規則と線分の特徴に関する規則を同時に,複数の学習事例図面から帰納学習アルゴリズムによって自動的に形成する.これらの規則を用いて部品を抽出しそれらの部品を分類する.実際の画像を扱うこれらの規則は確率的に表される.このような規則を扱うためにRissanenのMDL基準(Minimal Description Length Criterion)を応用したアルゴリズムを考案した.本アルゴリズムによって形成された規則を用いて部品の抽出が可能であることを実験的に示した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-02-18
著者
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