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J-GLOBAL ID：200902210915682410   整理番号：09A0110975

方向性特徴は何故有効なのか?-抽象図形によるアプローチ-

Why directional feature work well?-Approaches through abstract figure-

著者 (2件)： 坂野鋭 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  山田武士 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 108  号： 363(PRMU2008 147-188)  ページ： 141-146  発行年： 2008年12月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： これまで我々は表題の問題に答えるために,特徴空間での演算結果を文字画像に再構成するアプローチで主として代数構造について調べた結果,「方向性特徴の有効性の根拠は線形性である」という仮説を得た。ただし,この仮説は論理的に疑問があり,かつ実験的な証拠も少ないという問題があった。今回我々は実験結果から主観を排除するために抽象図形を用いた実験を行った。その結果,線形演算が成立するように見える領域は近傍に限定されるという新たな仮説を得た。(著者抄録)

シソーラス用語： 空間 ,  指向性 ,  線形性 ,  特徴抽出 ,  *文字認識 ,  *図形認識 ,  遺伝的アルゴリズム ,  二値画像
準シソーラス用語： 視覚的パターン認識 ,  特徴空間 ,  特徴ベクトル ,  文字画像 ,  方向性

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (21件)：

• 梅田三千雄. 手書き漢字認識の個性的なサーベイ. 郵政研シンポジウム,「文字認識技術の現在・過去・未来」資料, 1993. 1993
• 梅田三千雄. 手書き漢字認識研究の歩み. 信学技報. 1995, PRU95-120
• LOWE, David. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision. 2004, 60, 91-110
• DALAL, N. Histograms of oriented gradients for human detection. Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2005. 2005, 886-893
• 藤吉弘亘. Gradient ベースの特徴抽出-SIFTとHOG-. 情処研報. 2007, 2007-CVIM-160

タイトルに関連する用語 (3件)： 方向性 ,  抽象 ,  図形