| 研究概要 |
工業応用を目的とした図面認識システムはこれまでに数多く開発されている.しかし,人間の視覚から得られた情報に対する認識・解釈・理解の能力は非常に高く,機械で同等の能力を持つものはいまだ現われていない.これは,人間の認識アルゴリズムの動的で柔軟な制御機構によるものと思われる.
そこで,より人間の能力に近い認識システムを目指し,認識戦略やパラメータを対象に応じ動的に変更する認識手法を提案した.人間のもつ優れたパターン認識能力を支える注意制御機構に注目し,その機構を模倣したパターン認識処理について検討した.パターン認識処理を高次と低次の2段の階層構造で構成する.低次のパターン認識処理により図面中のシンボルの種類や位置の情報を持った注意仮説を生成する.高次のパターン認識部では,処理を高精度かつ効率的に行うために,注意仮説とモデル記述から認識戦略を動的に生成し,その認識戦略に基づき認識処理を実行する.このとき,注意仮説の競合状況や注意仮説自身の信頼度が認識戦略決定に利用される.シンボルの切り出しに関しては,部分形状の切り出しに有効な弾性モデルを用いた手法を考案した.この手法により,自由形状の柔軟な切り出しが可能となった.様々な画質の電気回路図面を用いて実験を行った結果,この手法の有効性を確認することができた.
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