| 研究分担者 |
大田 友一 筑波大学, 電子・情報工学系, 教授 (50115804)
渡辺 正子 京都大学, 工学部, 教務職員 (70127158)
天野 晃 京都大学, 工学部, 助手 (60252491)
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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| 研究概要 |
本研究は、汎用の構成的推論を行うことによって、各々のシンボル画像に固有な情報を与えるだけで、様々な種類のシンボル画像の認識・理解を行う多次元並列処理手法の確立を目的とする。最終年度である今年度は,シンボル画像の種類に依存しない汎用的な推論機構と,シンボル画像の種類に依存したベクトル化処理及び推論規則の生成手法について重点的に研究を進めた.また,研究全体のとりまとめを行った.
以下に具体的な成果を箇条書にして示す.
1.汎用のシンボル画像の処理システムを利用してシンボル図面の処理を行う場合,特定の処理対象図面に依存する処理部分を個別に生成する必要があるが,サンプル図面によって正解を例示することによって,帰納学習によりこれらの処理を生成する手法を示した.
2.論理回路図面において,ANDゲート・ORゲート・バッファ・接続線についてサンプル図面と正解を与えることにより,図面からこれらの部品を抽出・分類するシステムを作成しその評価を行った.
3.線画における各要素部品の形状からその部品の種類を特定する処理は誤りが多く認識処理を作る上で問題であったが,要素部品の形状を用いることなく,それらの位置関係のみに着目し認識処理を行う方法を示した.
4.画像認識システムを画像処理部と認識処理部に分離して構成するシステムにおいて,認識処理部からの要求に応じて,領域あるいは線分を抽出するアルゴリズムを選択する画像処理について実験を行った.
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