画像マッチングと最長一致系列の抽出に基づく類似文書間の変更点検出手法の高精度化について(学生研究発表会)
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概要
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類似した印刷文書を画像として扱い,画像マッチングと最長一致系列の抽出に基づいて変更点を検出する手法が提案されている.この手法では,各文字の外接矩形が文書間で異なる問題に対応するため,細分割されたブロックを適宜統合するとともに,統合ブロックが存在する可能性のもとで最長一致系列を抽出して変更点検出を行っている.しかし,過去の文献では,統合する回数を制限していたため,そのアルゴリズムの完全実装は行われていなかった,そこで本研究では,この方法を任意の統合回数まで拡張し,また両文書間におけるBB統合を用いたマッチング法に改良し実装することにより,変更点検出の高精度化を行い実験によりその有効性を検証した.
- 2012-02-11
著者
-
仲野 豊
福井大学工学部情報・メディア工学科
-
吉田 俊之
福井大学工学部情報・メディア工学科
-
吉田 俊之
福井大学工学部情報メディア工学科
-
吉田 俊之
福井大学 大学院 工学研究科
-
仲野 豊
福井大学大学院工学研究科情報・メディア工学専攻
-
吉田 俊之
福井大 工
-
吉田 俊之
東京工業大学大学院理工学研究科
-
北出 伸行
福井大学工学部情報・メディア工学科
-
古田 俊之
福井大学大学院工学研究科情報・メディア工学専攻
-
吉田 俊之
福井大学工学部
-
吉田 俊之
福井大学大学院工学研究科教授
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