| 研究課題/領域番号 |
03402036
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
池田 克夫 京都大学, 工学部, 教授 (30026009)
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| 研究分担者 |
大田 友一 筑波大学, 電子・情報工学系, 助教授 (50115804)
渡辺 正子 京都大学, 工学部, 教務職員 (70127158)
廣瀬 勝一 京都大学, 工学部, 助手 (20228836)
美濃 導彦 京都大学, 工学部, 助教授 (70166099)
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| キーワード | シンボル画像理解 / 構成的推論 / 多次元並列処理 |
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| 研究概要 |
当年度は、構成的推論に基づくシンボル画像理解の多次元並列処理を行う上で必要となる要素技術の確立および実現を中心に研究を行った。これらの研究では、シンボル画像の種類に依存しない認識、理解手法の確立および、その効率と精度の向上を目標とした。
なお、当初予定していた、現在までに蓄積した技術の並列化の研究には、あまり進展がなかったが、当年度に行った研究で、必要となる技術を補うことができたため、次年度以降に、より全体的な視点から並列化の研究を進めることができると考えられる。
以下に具体的な研究成果を列挙する。
1.様々な論理型図画に現れるシンボルが、短い線分の集まりや閉ル-プから構成されていることに注目して、各図面に対する知識を必要としない汎用的なシンボル候補抽出法および分類法を実現した。
2.認識、理解システムとベクトル化システムが、対話を行いながら処理を進める枠組を与えて、ベクトル化の困難な画像上の特微点の形状評価と、認識処理によって得られるトップダウン情報を利用して、結果を修正するベクトル化手法を提案した。
3.以前の研究で開発した手書き図面清書システムFACORESの対話的な修正処理について評価実験を行い、シンボルレベルの修正において集中的に修正するのがもっとも効率が良く、かつ、良い結果が得られるという結論を得た。
4.文字抽出の際に生じる切り出し誤りを、文字認識によって得られる情報や、文字の外接矩形の縦横比などの構文情報を利用することにより、検出、訂正することを可能にした。
5.版下図面を対象として、単純な形状の閉図形に対して、形状と重畳、隣接関係の様々な解釈を行う自動認識手法を実現した。
6.ベクトル化処理と認識理解処理を統合するための汎用的なデ-タ構造とその管理手法を提案した。
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