マルチスケール解析に基づく図形形状特徴の階層的記述の研究
Project/Area Number |
11750361
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Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Field |
Measurement engineering
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Research Institution | Yamagata University (2000) The University of Tokyo (1999) |
Principal Investigator |
本谷 秀堅 山形大学, 工学部, 助教授 (60282688)
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Project Period (FY) |
1999 – 2000
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2000)
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Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2000: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 1999: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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Keywords | コンピュータビジョン / 図形認識 / 画像処理 / 形状解析 / 形状記述 / 初期視覚 / マルチスケール / 濃談画像 / 輪郭線図形 |
Research Abstract |
本研究の目的は,図形認識システムに有用な,図形形状の階層的記述手法を確立することである。ここで図形形状の階層的記述とは、図形の局所的形状から大局的形状に至るまでを陽に表したものである。昨年度の研究成果に基づき,本年度は輪郭線図形および濃淡画像の階層的記述手法の開発を行った.特に形状を記述するのに適した記号の自動生成について考察した。今年度の研究により新たに得られた知見をまとめると次のようになる。 1.図形の大局的形状の記述は元図形の近似図形でもあるが、多くの近似図形に共通して現れる形状を抽出することにより、元図形の記述に適したプリミティブを自動生成することができる。 2.多くの図形に共通して現れる形状を抽出するためには、まず図形を特徴点を階層的に抽出し、次に各特徴点において元図形を分割し、最後に分割した図形どうしの形状を比較する手法が有用である。 3.上記知見に基づき,図形形状の階層的記述を生成するシステムを構築した。 本研究により開発した手法は対象図形自身より形状記述に用いるプリミティブを生成する手法であり、汎用の画像認識を行う際の認識対象抽出に有用である。例えば文字やバーコードなどは線分をプリミティブとする図形であり、これらプリミティブを自動生成する提案手法は、汎用の図形認識システムの実現に貢献するものである.
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Report
(2 results)
Research Products
(12 results)