形状認識のための非均一相似性制約を用いた学習データの対話的生成
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概要
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機械学習により形状を認識するために,学習データを対話的に生成するための手法を提案する.提案手法では,非均一相似変換を用いて,基準形状と類似な形状を生成することにより学習データを生成する.非均一相似性制約では,形状変化のための制約条件にあわせて,基準形状と類似な形状を生成可能であるので,形状変化のための制約条件を対話的に与えることにより,機械学習のための類似形状データを生成することが可能である.
- 2012-11-26
著者
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