画像情報の特徴抽出と意味論的処理

图像信息的特征提取和语义处理

• 批准号: 63633524
• 负责人: 寺野 寿郎
• 金额: $ 1.73万
• 依托单位: Hosei 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: 1988
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1988 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-63633524/
• 关键词: 画像認識; 図形の言語表現; ファジィ集合; マクロ特徴; ミクロ特徴; ファジィ推論

コンピュータによる画像理解の問題を、人間の画像認識過程のモデリングという視点に立って研究した。それは画像の意味理解の論理化につながると信じるからである。 ここでは認識の対象として同一種類でも大きさや形状が均一でない農産物のシルエットを選んだ。まず、11種類の農産物の輪郭線を被験者に見せて、それぞれを言語表現させる。それを別の被験者に読ませて何であるかを推定させる。用いる言語は初め少数に制限しておき、それで正しい推定ができないときは言語の種類を少しずつふやしてゆく、実験の結果、マクロ特徴用の表現としては〔円、楕円、三角、四角、棒、弓〕、および、〔大小、長短、細い太い〕となり、それに 〔非常に、やや〕などの修飾語が組み合わされた。ミクロ特徴の言語としては〔表面の凹凸、端が突起、とがる・まるみ、平べったい、へたがある〕が得られた。 上記の言語表現はすべてファジィ集合で表されるが、それぞれの台集合は同一ではない。マクロ形状はファジィ集合の表現による〔直線、曲線、角〕という三つの要素の組合わせで表現されるが、ミクロ形状は似た表現でも台集合が異なっている。例えば〔突起がある〕は「鋭角が1個で凸曲線の部分が数個ある。」ということになる。 認識のモデルにはファジィ推論を用いた。前記の標準言語についてメンバーシップ関数を定め、探索はまず特定の対象物の第一特徴項目について全農産物を調べる。そしてマッチングの度合いが1/3以上のものを候補として残す。残ったものについて第二特徴を調べる。これを繰返すことによって敏速に農産物の選別ができる。以上のことから画像の特徴は、認識の目的と密接に関係していることが明らかになった。これらの実験によって自然物の認識には画像の言語表現と、ファジィ推論の組合わせが有効であることがある程度実証された。

コ ン ピ ュ ー タ に よ る portrait understand の problems を portrait, の human cognitive process の モ デ リ ン グ と い う viewpoints に made っ て research し た. The それ それ portrait それ implies understanding the physicochemical theory of ontology に ながると ながると letter じる らである らである. こ こ で は know の like と seaborne し て same kind で も big き さ や shape が uniform で な い farm product の シ ル エ ッ ト を choose ん だ. Youdaoplaceholder0, 11 types of agricultural products of the batch を, the subjects に see せて, それぞれを language expression させる. Youdaoplaceholder0 other <s:1> subjects に読ませて and である を を presume させる. Words with い る は め early a few limitations に し て お き, そ れ で is し い presumption が で き な い と き は words less の kinds を し ず つ ふ や し て ゆ く, be 験 の results, マ ク ロ 徴 especially with の performance と し て は (has drifted back towards &yen;, 楕 has drifted back towards &yen;, triangle, corners, rods, bows, お よ び, (size, length, fine too い い) と な り, そ れ に [very に, やや] な <s:1> modifiers が form み and わされた. ミ ク ロ, 徴 の words と し て は (の is concave and convex surface, end が bumps, と が る · ま る み, flat べ っ た い, へ た が あ る) が must ら れ た. The above record indicates that the <s:1> speech representation すべてファジィ すべてファジィ set で table されるが and the それぞれ set of <s:1> stations are <s:1> the same で な な な な な. マ ク ロ shape は フ ァ ジ ィ collection の performance に よ る (straight line, curve, Angle) と い う three つ の の elements combination わ せ で performance さ れ る が, ミ ク ロ shape は like た performance で も が machine set different な っ て い る. Example: えば [protrusion がある] えば "acute Angle が1 で convex curve <s:1> part が several ある." Youdaoplaceholder0 と う とになる とになる とになる. To understand モデ モデ に に ファジィ ファジィ inference を, use モデ た. Remember before の standard words に つ い て メ ン バ ー シ ッ プ masato number を め, explore は ま ず specific の like content の first, seaborne 徴 project に つ い て whole farm product を adjustable べ る. そ し て マ ッ チ ン グ の degrees or い が over a third の も の を alternate と し て す residue. The second characteristic is を key べる. <s:1> れを return す とによって とによって quick に agricultural products selection がで る る. Portrait above の こ と か ら の, 徴 は purpose, understanding の と contact に masato is し て い る こ と が Ming ら か に な っ た. こ れ ら の be 験 に よ っ て natural objects の know に は portrait の words と, フ ァ ジ ィ inference の combination わ せ が have sharper で あ る こ と が あ る degree be card さ れ た.

项目成果

T.Terano;S.Masui;K.Tanaka: Information Sciences. 45. 249-273 (1988)

T.Terano；S.Masui；K.Tanaka：信息科学。

T.Terano;S.Masui;F.Mori: IFSA Workshop on Fuzzy System Application Iizuka. 15-17 (1988)

T.Terano；S.Masui；F.Mori：IFSA 模糊系统应用研讨会 Iizuka。

寺野寿郎,増井重弘,鈴木静馬: 第31回自動制御連合講演会. 273-274 (1988)

Toshiro Terano、Shigehiro Masui、Shizuma Suzuki：第 31 届自动控制协会会议 273-274 (1988)。