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| 概要 |
我々は例示画像からの知識獲得機能をもった画像認識システムの研究を行っている。システムは対象物の構成領域の2次元特徴とそれらの階層的関係からなる対象物モデルを知識として獲得する. この知識を利用した対象物探索処理は, 対象物モデル獲得のときの同様に, 領域分割により領域の階層性を抽出して行っていた. しかし, 領域分割処理は計算量が多く, 並列化も難しい. さらに背景の影響によって領域分割誤りが起き...やすいという問題もある. そこで本報告では領域分割処理を行わずに領域を抽出し, 対象物モデルと対応をとる手法を提案する. 本手法では, 対象物モデルが保持している領域の形状特徴を利用し, 探索画像のエッジから領域を抽出している.
We have been developing an image recognition system which has an ability to automatically acquire a model of an object class from image examples. The model is described in hierarchical relationships of segmented regions and 2-D features of the regions. The problem in searching an object region from a given image is that region segmentation consumes much time and often causes undesirable results when its background is not clearly distinguishable from the object. In this paper, we propose a new method to extract object regions from an edge image using shape features of object regions.続きを見る
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Mendeley出力
AritaPRMU97