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概念学習モデルを用いた2値画像の構造記述

研究課題

研究課題/領域番号 05750421
研究種目

奨励研究(A)

配分区分補助金
研究分野 計測・制御工学
研究機関大阪大学

研究代表者

加藤 博一  大阪大学, 基礎工学部, 助手 (70221182)

研究期間 (年度) 1993
研究課題ステータス 完了 (1993年度)
配分額 *注記
900千円 (直接経費: 900千円)
1993年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワードパターン認識 / 概念学習 / 二値画像処理 / 画像認識
研究概要

本研究は、パターン認識におけるパターン処理的手法と記号処理的手法の融合を目的とするものである。特に本年度は、パターン処理においてベイズの定理に遡り検討を行い、多くのカテゴリーの認識において有効な認識手法を提案した。この手法では、認識に有効な特徴を動的に選択し、さらに、ノンパラメトリックに表現された特徴の確率分布を用いる。
本研究で提案する学習・認識モデルにおいて、その学習過程では2種類の知識が獲得される.1つは大局的特徴学習によるもので,図形パターンを入力して与え,パターン処理部にその図形パターンそのものをパターンとして学習させるものである.つまり,人間における無意識的な思考で利用される知識の学習である.もう1つは局所的特徴学習によるもので,記号表現可能な知識として図形パターンの属性を学習するものである.これは,人間における意識的な思考で利用される知識である.この局所的特徴学習では,図形パターンは多重解像度表現され,さまざまな解像度で局所的な観察が行われる.また,ここで学習される属性には,すでにシステムが大局的特徴学習により学習済みの他の図形パターン(一般にはより簡単な図形パターン)が利用される.
今回,手書き文字を対象に基礎実験を行った.同じ特徴量を用いた比較実験において、従来手法より本手法の認識精度が高いことが確認された。

報告書

(1件)
  • 1993 実績報告書

URL: 

公開日: 1993-04-01   更新日: 2016-04-21  

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