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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1988년도 가을 학술발표논문집 제15권 제2호
발행연도
1988.10
수록면
221 - 224 (4page)

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모델 기반 물체 인식 시스템(Model-Based Object Recognition System)에서 자동적인 모델 학습에 관한 연구는, 보다 융통성있는 물체 인식 시스템을 개발하기 위한 필수 불가결한 연구이다. 본 논문에서는 속성화된 관계 그래프(Attributed Relational Graph) 표현을 이용한 손으로 그린 기호 인식을 위한 모델 학습 기법이 소개된다. 제안된 모델 학습 기법은 다양한 공학 도면 또는 문서에 나타날 수 있는 여러 종류의 기호들이 임의의 크기를 갖거나, 임의의 각도로 기울어져 있어도, 이들을 인식할 수 있는 실험적 인식 시스템에 결합되었으며, 실험을 통하여 제안된 모델 학습 기법이 손으로 그린 기호의 인식과 같은 부류의, 속성화된 관계 그래프에 의해서 표현되는 기하학적 모델의 학습에 매우 유용함이 밝혀졌다.

목차

요약

1. Introduction

2. Definition of ARG Representation

3. Attributed Relational Graph Matching

4. A Distance Measure between ARG‘s

5. Learning Model ARG‘s

6. Concluding Remarks

References

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