JPH1063788A - テンプレート作成装置 - Google Patents
テンプレート作成装置Info
- Publication number
- JPH1063788A JPH1063788A JP8214721A JP21472196A JPH1063788A JP H1063788 A JPH1063788 A JP H1063788A JP 8214721 A JP8214721 A JP 8214721A JP 21472196 A JP21472196 A JP 21472196A JP H1063788 A JPH1063788 A JP H1063788A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- average vector
- image
- standard image
- class
- template
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 14
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 17
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】サンプルデータが不十分でも、パターン認識を
適用して、精度良くクラス識別をすることが可能となる
テンプレート作成装置を得る。 【解決手段】識別対象画像を入力するデータ入力装置１
と、前記入力された画像を正規化する正規化装置２と、
クラス毎の平均ベクトルであるテンプレートを計算する
平均ベクトル計算装置４と、前記正規化装置２により得
られる正規化画像と前記平均ベクトル計算装置４により
得られる平均ベクトルとのマッチング度を計算するマッ
チング度計算装置３と、標準画像から平均ベクトルを求
める変換行列を計算する幾何変換計算装置５と、前記標
準画像に変換行列を施して平均ベクトルを算出する標準
画像変換装置６からなるテンプレート作成装置。
適用して、精度良くクラス識別をすることが可能となる
テンプレート作成装置を得る。 【解決手段】識別対象画像を入力するデータ入力装置１
と、前記入力された画像を正規化する正規化装置２と、
クラス毎の平均ベクトルであるテンプレートを計算する
平均ベクトル計算装置４と、前記正規化装置２により得
られる正規化画像と前記平均ベクトル計算装置４により
得られる平均ベクトルとのマッチング度を計算するマッ
チング度計算装置３と、標準画像から平均ベクトルを求
める変換行列を計算する幾何変換計算装置５と、前記標
準画像に変換行列を施して平均ベクトルを算出する標準
画像変換装置６からなるテンプレート作成装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、パターン認識装置
に関するあらゆる画像の識別装置に適用可能なテンプレ
ート（平均ベクトル）作成装置に関するものである。
に関するあらゆる画像の識別装置に適用可能なテンプレ
ート（平均ベクトル）作成装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来のパターン認識特に文字認識では、
入カパターンとテンプレートとの間で一致する成分の度
合をマッチング度とするテンプレートマッチングにより
クラス識別を行う手法が一般的である。その際、認識に
使用するパラメータとして、十分な個数のサンプルデー
タから、クラス毎の平均ベクトル（テンプレート）を計
算していた。
入カパターンとテンプレートとの間で一致する成分の度
合をマッチング度とするテンプレートマッチングにより
クラス識別を行う手法が一般的である。その際、認識に
使用するパラメータとして、十分な個数のサンプルデー
タから、クラス毎の平均ベクトル（テンプレート）を計
算していた。
【０００３】図２はこの種従来のテンプレート作成装置
の一例を示すブロック図であり、識別対象画像を入力す
るデータ入力装置１と、前記入力された画像を正規化す
る正規化装置２と、クラス毎の平均ベクトルであるテン
プレートを計算する平均ベクトル計算装置４と、前記正
規化装置２により得られる正規化画像と前記平均ベクト
ル計算装置４により得られる平均ベクトルとのマッチン
グ度を計算するマッチング度計算装置３とから構成され
ている。
の一例を示すブロック図であり、識別対象画像を入力す
るデータ入力装置１と、前記入力された画像を正規化す
る正規化装置２と、クラス毎の平均ベクトルであるテン
プレートを計算する平均ベクトル計算装置４と、前記正
規化装置２により得られる正規化画像と前記平均ベクト
ル計算装置４により得られる平均ベクトルとのマッチン
グ度を計算するマッチング度計算装置３とから構成され
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このように従来のテン
プレート作成装置、つまりテンプレートマッチングを利
用したパターン認識装置では、認識に使用するパラメー
タとして、サンプルデータから、クラス毎の平均ベクト
ル（テンプレート）を計算していた。
プレート作成装置、つまりテンプレートマッチングを利
用したパターン認識装置では、認識に使用するパラメー
タとして、サンプルデータから、クラス毎の平均ベクト
ル（テンプレート）を計算していた。
【０００５】これは、十分な個数のサンプルデータが与
えられていることが前提になっているが、全てのクラス
について、サンプルデータが収集できるとは限らない。
サンプルデータが得られないクラスについては、平均ベ
クトルが作成できず、識別精度が得られない。
えられていることが前提になっているが、全てのクラス
について、サンプルデータが収集できるとは限らない。
サンプルデータが得られないクラスについては、平均ベ
クトルが作成できず、識別精度が得られない。
【０００６】また、十分な個数のサンプルデータが得ら
れないクラスについては、パターン認識を適用しても、
十分な識別精度が得られない可能性がある。認識に使用
するパラメータを計算するためのサンプルデータが集め
られないかあるいは少ないクラスがあった場合でも、そ
の平均ベクトルをサンプルデータが十分にあるクラスの
値から予測することができれば、サンプルデータが不十
分でも、パターン認識を適用してクラスの識別をするこ
とが可能になる。
れないクラスについては、パターン認識を適用しても、
十分な識別精度が得られない可能性がある。認識に使用
するパラメータを計算するためのサンプルデータが集め
られないかあるいは少ないクラスがあった場合でも、そ
の平均ベクトルをサンプルデータが十分にあるクラスの
値から予測することができれば、サンプルデータが不十
分でも、パターン認識を適用してクラスの識別をするこ
とが可能になる。
【０００７】そこで、本発明の目的は、サンプルデータ
が不十分でも、パターン認識を適用して、精度良くクラ
ス識別をすることが可能となるテンプレート作成装置を
提供することにある。
が不十分でも、パターン認識を適用して、精度良くクラ
ス識別をすることが可能となるテンプレート作成装置を
提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、請求項１に対応する発明は、識別対象画像を入力す
るデータ入力装置と、前記入力された画像を正規化する
正規化装置と、クラス毎の平均ベクトルであるテンプレ
ートを計算する平均ベクトル計算装置と、前記正規化装
置により得られる正規化画像と前記平均ベクトル計算装
置により得られる平均ベクトルとのマッチング度を計算
するマッチング度計算装置と、標準画像から平均ベクト
ルを求める変換行列を計算する幾何変換計算装置と、前
記標準画像に変換行列を施して平均ベクトルを算出する
標準画像変換装置からなることを特徴とするテンプレー
ト作成装置である。請求項１に対応する発明によれば、
サンプルデータが不十分でも、パターン認識を適用し
て、精度良くクラス識別をすることが可能となる。
め、請求項１に対応する発明は、識別対象画像を入力す
るデータ入力装置と、前記入力された画像を正規化する
正規化装置と、クラス毎の平均ベクトルであるテンプレ
ートを計算する平均ベクトル計算装置と、前記正規化装
置により得られる正規化画像と前記平均ベクトル計算装
置により得られる平均ベクトルとのマッチング度を計算
するマッチング度計算装置と、標準画像から平均ベクト
ルを求める変換行列を計算する幾何変換計算装置と、前
記標準画像に変換行列を施して平均ベクトルを算出する
標準画像変換装置からなることを特徴とするテンプレー
ト作成装置である。請求項１に対応する発明によれば、
サンプルデータが不十分でも、パターン認識を適用し
て、精度良くクラス識別をすることが可能となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態につい
て、図１のブロック図を参照して説明する。本実施形態
は、概略以下のような構成となっている。すなわち、識
別対象画像を入力するデータ入力装置１と、前記入力さ
れた画像を正規化する正規化装置２と、クラス毎の平均
ベクトルであるテンプレートを計算する平均ベクトル計
算装置４と、前記正規化装置２により得られる正規化画
像と前記平均ベクトル計算装置４により得られる平均ベ
クトルとのマッチング度を計算するマッチング度計算装
置３と、標準画像から平均ベクトルを求める変換行列を
計算する幾何変換計算装置５と、前記標準画像に変換行
列を施して平均ベクトルを算出する標準画像変換装置６
からなっている。
て、図１のブロック図を参照して説明する。本実施形態
は、概略以下のような構成となっている。すなわち、識
別対象画像を入力するデータ入力装置１と、前記入力さ
れた画像を正規化する正規化装置２と、クラス毎の平均
ベクトルであるテンプレートを計算する平均ベクトル計
算装置４と、前記正規化装置２により得られる正規化画
像と前記平均ベクトル計算装置４により得られる平均ベ
クトルとのマッチング度を計算するマッチング度計算装
置３と、標準画像から平均ベクトルを求める変換行列を
計算する幾何変換計算装置５と、前記標準画像に変換行
列を施して平均ベクトルを算出する標準画像変換装置６
からなっている。
【００１０】以下、これについて具体的に説明する。十
分な個数のサンプル画像データをデータ入力装置１によ
って取り込み、正規化装置２により一定の大きさに画像
サイズを正規化する。この正規化された画像データより
平均ベクトル算出装置４により、各クラスの平均ベクト
ル（テンプレート）を求める。サンプルデータが十分に
あるクラスは、上記により求めた平均ベクトルをマッチ
ング度計算の際使用する。
分な個数のサンプル画像データをデータ入力装置１によ
って取り込み、正規化装置２により一定の大きさに画像
サイズを正規化する。この正規化された画像データより
平均ベクトル算出装置４により、各クラスの平均ベクト
ル（テンプレート）を求める。サンプルデータが十分に
あるクラスは、上記により求めた平均ベクトルをマッチ
ング度計算の際使用する。
【００１１】サンプルデータが十分与えられたクラスの
標準画像と上記により算出された平均ベクトルより、正
規化標準画像と平均テンプレートの間の変換行列を幾何
変換計算装置５により求める。
標準画像と上記により算出された平均ベクトルより、正
規化標準画像と平均テンプレートの間の変換行列を幾何
変換計算装置５により求める。
【００１２】具体的には、（１）式の変換行列Ｂを最小
２乗法等により求める。 μi ＝Ｂｒi …（１） μi ：サンプルデータが十分なクラスｉの平均ベクトル ｒi:クラスｉの正規化された標準画像 Ｂ：変換行列 サンプルデータが不十分なクラスの標準画像をデータ入
力装置１により入力し、正規化装置２によりサイズの正
規化を行う。正規化された標準画像に上記の幾何変換装
置５で求められた変換行列を標準雨像変換装置６で施す
ことにより、サンプルデータが不十分なクラスの平均ベ
クトルを得る。具体的には、（２）式で示される操作を
行う。
２乗法等により求める。 μi ＝Ｂｒi …（１） μi ：サンプルデータが十分なクラスｉの平均ベクトル ｒi:クラスｉの正規化された標準画像 Ｂ：変換行列 サンプルデータが不十分なクラスの標準画像をデータ入
力装置１により入力し、正規化装置２によりサイズの正
規化を行う。正規化された標準画像に上記の幾何変換装
置５で求められた変換行列を標準雨像変換装置６で施す
ことにより、サンプルデータが不十分なクラスの平均ベ
クトルを得る。具体的には、（２）式で示される操作を
行う。
【００１３】 μj ＝Ｂｒj …（２） μj ：サンプルデータが不十分なクラスｊの平均ベクト
ル ｒj ：クラスｊの正規化された標準画像 Ｂ：（１）式により求められた変換行列 サンプルデータが不十分なクラスの平均ベクトルは標準
画像変換装置６により求められた平均ベクトルを使用、
またサンプルデータが十分なクラスの平均ベクトルは平
均ベクトル算出装置４により求められた平均ベクトルを
使用して、識別対象画像とのマッチング度をマッチング
度計算装置３により求め、認識結果を出力する。以上述
べた実施形態によれば、サンプルデータが不十分でも、
パターン認識を適用して、精度良くクラス識別をするこ
とが可能となる。
ル ｒj ：クラスｊの正規化された標準画像 Ｂ：（１）式により求められた変換行列 サンプルデータが不十分なクラスの平均ベクトルは標準
画像変換装置６により求められた平均ベクトルを使用、
またサンプルデータが十分なクラスの平均ベクトルは平
均ベクトル算出装置４により求められた平均ベクトルを
使用して、識別対象画像とのマッチング度をマッチング
度計算装置３により求め、認識結果を出力する。以上述
べた実施形態によれば、サンプルデータが不十分でも、
パターン認識を適用して、精度良くクラス識別をするこ
とが可能となる。
【００１４】
【発明の効果】本発明によれば、サンプルデータが不十
分でも、パターン認識を適用して、精度良くクラス識別
をすることが可能となるテンプレート作成装置を提供で
きる。
分でも、パターン認識を適用して、精度良くクラス識別
をすることが可能となるテンプレート作成装置を提供で
きる。
【図１】本発明のテンプレート作成装置の実施形態を説
明するためのブロック図。
明するためのブロック図。
【図２】従来のテンプレート作成装置の一例を説明する
ためのブロック図。
ためのブロック図。
１…データ入力装置 ２…正規化装置 ３…マッチング度計算装置 ４…平均ベクトル計算装置 ５…幾何変換計算装置 ６…標準画像変換装置
Claims (1)
- 【請求項１】 識別対象画像を入力するデータ入力装置
と、 前記入力された画像を正規化する正規化装置と、 クラス毎の平均ベクトルであるテンプレートを計算する
平均ベクトル計算装置と、 前記正規化装置により得られる正規化画像と前記平均ベ
クトル計算装置により得られる平均ベクトルとのマッチ
ング度を計算するマッチング度計算装置と、 標準画像から平均ベクトルを求める変換行列を計算する
幾何変換計算装置と、 前記標準画像に変換行列を施して平均ベクトルを算出す
る標準画像変換装置からなることを特徴とするテンプレ
ート作成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8214721A JPH1063788A (ja) | 1996-08-14 | 1996-08-14 | テンプレート作成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8214721A JPH1063788A (ja) | 1996-08-14 | 1996-08-14 | テンプレート作成装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1063788A true JPH1063788A (ja) | 1998-03-06 |
Family
ID=16660530
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8214721A Withdrawn JPH1063788A (ja) | 1996-08-14 | 1996-08-14 | テンプレート作成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1063788A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8229168B2 (en) * | 2008-02-20 | 2012-07-24 | International Business Machines Corporation | Fast license plate verifier |
-
1996
- 1996-08-14 JP JP8214721A patent/JPH1063788A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8229168B2 (en) * | 2008-02-20 | 2012-07-24 | International Business Machines Corporation | Fast license plate verifier |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP1229489A3 (en) | Image processing method and apparatus | |
| US6226399B1 (en) | Method and system for identifying an image feature and method and system for determining an optimal color space for use therein | |
| US6480841B1 (en) | Information processing apparatus capable of automatically setting degree of relevance between keywords, keyword attaching method and keyword auto-attaching apparatus | |
| EP1202214A3 (en) | Method and apparatus for object recognition | |
| EP0785522A3 (en) | Method and system for detecting a pattern in an image | |
| JPH0676117A (ja) | 情報処理方法及び装置 | |
| CN114419451B (zh) | 电梯内外识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| EP0783226A3 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JPH1063788A (ja) | テンプレート作成装置 | |
| CN114863129A (zh) | 仪表数值分析方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP2002174603A (ja) | 欠陥分類方法 | |
| JPH0664614B2 (ja) | 階層化構造的テンプレ−ト・マツチング方法 | |
| JPH0634233B2 (ja) | 階層化構造的テンプレ−ト・マッチング方法 | |
| JPH01321591A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2004094644A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、記憶媒体及びプログラム | |
| JP2969819B2 (ja) | 画像認識装置 | |
| JPH10187978A (ja) | 部品形状認識方法 | |
| JPH0636034A (ja) | パターン認識装置 | |
| JPH0935058A (ja) | 画像認識方法 | |
| Polovynko et al. | Іmprovement of Images by Using Graduate Transformations of Their Furier Deciptions | |
| JPS61131184A (ja) | パタ−ン認識装置 | |
| JP2646577B2 (ja) | 画像情報作成装置 | |
| JPH04110645A (ja) | 画像処理方法 | |
| JP2864524B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH08329195A (ja) | ニューラルネットワークを用いる文字認識装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20031104 |