スケッチに基づく濃淡画像からの知識獲得と概念形成

从基于草图的灰度图像获取知识和形成概念

• 批准号: 04229208
• 负责人: 鳥脇 純一郎
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04229208/
• 关键词: 知識獲得; スケッチ; 画像処理

本年度は画像からの知識獲得の一例として、我々が開発した画像処理エキスパートシステムIMPRESSの機能を検討した。IMPRESSの入力は、一枚の濃淡画像(入力画像)とそこから抽出(認識)すべき図形(サンプル図形)の対である。サンプル図形は人が入力する1つの「スケッチ」である。IMPRESSはこの「入力画像-サンプル図形の対」の1つから処理手順を1つ生成する。そこで第i番目の対から生成される手順をPROC(i)、i=1,2…,N(=入力画像の個数)とする。このN個の画像が同一カテゴリのものであれば、得られた手順{PROC(i)、i=1,2,…,N}を統合して1つの手順PROC(*)にする。このプロセスを「手順の集約」と呼ぶ。集約された手順は、入力画像の母集団としての画像に関する一種の「知識」を形成する。本年度は、ここで用いる手順集約法を詳細に検討し、次の事柄を明らかにした。(1)集約された手順PROC(*)を各入力画像に適用した場合の結果の良好性の度合(良好度)は、個別手順PROC(i)を入力画像(Pi以外の)に適用したときに一致度よりも殆どの場合大きくなる。これは、入力画像の『集合』に関する知識としての手順が得られたことを意味する。(2)入力画像Piから自動生成された手順PROC(i)をこの画像Pi自身に適用したとこの良好度は、集約手順PROC(*)を同じ画像に適用したとこよりも大きい。これはPROC(i)が個々の画像Piに対して特化されているのに対して、集約手順PROC(*)は入力画像の集合に対してある種の汎化がなされる分だけ個別画像に対しては能力が低下しているためと見なされる。(3)従来は、「正サンプル」のみを受け付けたが、「負サンプル」も扱えるようにシステムを改良し、実際に要求を満たす手順が生成されることを確認した。これは、画像処理エキスパートシステムにおける「負サンプル」使用を始めて実現したものである。

This year's portrait is an example of knowledge acquisition. IMPRESS's entry force, one piece's shade image (entry image) and draw out (recognize) すべき図shaped (サンプル図色) の対である.サンプル図色は人が入力する1つの「スケッチ」である. IMPRESSはこの「Enter the image-サンプル図shapedの対」の1つからHandling is done smoothlyを1つGenerationする.そこでThe i-th item の対から generates される手顺をPROC(i), i=1,2…,N (=the number of input images) とする.このN のimages are the same as カテゴリのものであれば, and られた手{PROC(i), i=1,2,…,N}をintegration して1つの手顺PROC(*)にする.このプロセスを「Handshunのaggregation」とcall. Integrated されたshunは, entry into the image of the mother collection 団としての图に关するa kind of の"knowledge"をformed する. This year's detailed information on the intensive use of the current year's information and the details of the time and details of the event are clear. (1) Integrated manual PROC (*), each input image is applicable to the situation, and the result is good (goodness). Individual manual PROC(i)をEnter force image (except Pi) is suitable for the same degree of consistency and the occasion is large.これは, enter the force portrait の『Collection』に关するknowledge としての手顺がget られたことをmeaning する. (2) The input image Pi automatically generates the manual PROC (i) the image Pi itself is applicableしたとこのGood degreeは, intensive hand-operated PROC(*)を同じimageにapplicable したとこよりも大きい.これはPROC(i)が一々のPicturePiに対してSpecializationされているのに対して、Intensive Hands-On PROC(*)は入力The collection of portraits is generalized and divided into individual portraits. The ability is low and the ability is low. (3) 従来は, "正サンプル" のみをReceived and paid けたが, "negative サンプル" もえるようにシステムを Improvementし、実记にRequirementを満たす手顺がGenerationされることをConfirmationした.これは, image processing エキスパートシステムにおける「negative サンプル」use をstart めて実成したものである.

项目成果

柴田 浩巳: "画像処理エキスパートシステムのためのフィルタパラメータの効率的探索" 電子情報通信学会論文誌. J76-D. (1993)

Hiromi Shibata：“图像处理专家系统的滤波器参数的有效搜索”，电子、信息和通信工程师学会会刊 J76-D。