視覚的学習における特徴構成と特徴統合
本研究では，視覚的学習手法を提案する．視覚的学習ベースの認識手法は，与えられた画像を用いて学習を
行い，認識に有用となる物体の特徴を発見できるため，幅広い認識課題に適用可能である．
効果的な視覚的学習のため，物体の形状と領域成分に基づく 2 種類の手法を提案する．いずれの手法も，
低レベルの特徴を組み合せて高レベルの特徴を構成する．形状ベースの手法では，単純な図形で表される物体の
輪郭の一部を組み合わせて，その物体に特徴的な形状を構成し，これをもとに認識を行う．
領域ベースの手法では，物体の小領域内の色や明るさの分布を組み合わせて，特徴的な分布を持つ領域の
情報を構成し，認識に用いる．さらに，画像内の物体は形状と領域成分で記述できるため，これら
2 つの手法を統合し，より効果的な認識手法を構成する．
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