著者

鷲見 和彦 橋本 学 泉井 良夫

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.47, pp.129-130, 1993-09-27

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画像による点検・検査・分類などに応用できるクラス分け手法を開発した.このクラス分け手法は多重解像度ラプラシアンガウシアンで処理した入力画像を正負に対称な閥値で処理して得られる3値画像を中間表現として用い,3値画像の局所的な特徴を自己相関に基づくテンプレートで抽出し,その発生頻度をGRBFクラスタリングヘの入力ベクトルとしたものである.3値輪郭の表現が多階調のシーンを表現する能力が高いことと,従来の2値画像処理で用いられてきた認識手法を拡張して応用できることは文献[1][2]で紹介した.この時点でのアルゴリズムは,文献[3]に記載された2値画像に対する局所自己相関に基づくマスク型特徴抽出および特徴のヒストグラムを入力とする重回帰分析による線形判別を3値画像に適用できるように拡張したものであった.そのため局所特徴ヒストグラムの特徴空間が線形分離可能な事例にしか適用できなかった.我々は特徴空間を非線形にクラス分けする手法としてGRBF(Generalized Radial Basis Function)を応用したクラスタリングを導入し,認識能力の向上を計った.GRBFの画像の認識への応用に関しては文献[4]ですでに紹介されているが,我々は最近傍のGRBFのみを考慮することで簡略化を計っている.