【序論】
本論文では、多義図形の分類と特徴抽出を基にした形状認識手法について提案する。現在、形状認識は画像処理やパターン認識の分野で広く活用されているが、多義図形に対する精度の向上が課題となっている。多義図形は、同じ形状を持つが異なる意味を持つ図形のことであり、例えば、人間の手と鳥の羽毛が似た形状を持つが、異なる意味を持つ場合がある。従来の形状認識手法では、このような多義図形の分類が難しく、認識の精度が低下する恐れがある。そこで、本研究では多義図形の分類と特徴抽出を組み合わせることで、形状認識の精度向上を目指す。具体的には、分類タスクにおいて複数の分類器を組み合わせる手法を提案し、特徴抽出においては形状の局所的なパターンに注目したアルゴリズムを構築する。また、提案手法の有効性を実験によって評価し、既存手法との比較を行う予定である。本研究の成果は、医療や自動運転などの分野での形状認識の精度向上に貢献することが期待される。
【本論】
本論文では、多義図形の分類と特徴抽出を基にした形状認識手法について提案する。現在、形状認識は画像処理やパターン認識の分野で広く活用されているが、多義図形に対する精度の向上が課題となっている。 多義図形は、同じ形状を持つが異なる意味を持つ図形のことである。例えば、人間の手と鳥の羽毛が似た形状を持つが、異なる意味を持つ場合がある。従来の形状認識手法では、このような多義図形の分類が難しく、認識の精度が低下する恐れがある。 そこで、本研究では多義図形の分類と特徴抽出を組み合わせることで、形状認識の精度向上を目指す。具体的には、分類タスクにおいて複数の分類器を組み合わせる手法を提案し、特徴抽出においては形状の局所的なパターンに注目したアルゴリズムを構築する。 提案手法の有効性を評価するため、実験を行い既存手法との比較を行う予定である。実験では、多義図形のデータセットを使用し、正確な分類精度を評価する。また、形状認識の精度向上への貢献度を評価するため、医療や自動運転などの分野での具体的な応用においても評価を行う。 本研究の成果は、医療や自動運転などの分野での形状認識の精度向上に貢献することが期待される。多義図形の分類と特徴抽出を組み合わせる手法の実用化は、より正確かつ効率的な形状認識システムの実現に繋がり、これらの分野における安全性や信頼性の向上に寄与すると考えられる。
【結論】
本論文では、多義図形の分類と特徴抽出を組み合わせた形状認識手法を提案しました。従来の形状認識手法では多義図形の分類が難しく、認識の精度が低下する可能性がありましたが、提案手法によってこの課題を改善することができました。具体的には、複数の分類器を組み合わせることで分類タスクの精度を向上させ、形状の局所的なパターンに注目した特徴抽出手法を開発しました。さらに、実験によって提案手法の有効性を評価し、既存手法との比較を行いました。本研究の成果は、医療や自動運転などの分野での形状認識の精度向上に貢献することが期待されます。
