JP2640673B2 - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
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- JP2640673B2 JP2640673B2 JP63139149A JP13914988A JP2640673B2 JP 2640673 B2 JP2640673 B2 JP 2640673B2 JP 63139149 A JP63139149 A JP 63139149A JP 13914988 A JP13914988 A JP 13914988A JP 2640673 B2 JP2640673 B2 JP 2640673B2
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- G—PHYSICS
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/34—Smoothing or thinning of the pattern; Morphological operations; Skeletonisation
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、パターン認識装置に関し、特に、図形読み
取り装置において、入力された図形の画素列を追跡し、
彼線データに変換し、折線化した微小形状部を整形し
て、図形を読み取るパターン認識装置に関するものであ
る。
取り装置において、入力された図形の画素列を追跡し、
彼線データに変換し、折線化した微小形状部を整形し
て、図形を読み取るパターン認識装置に関するものであ
る。
従来、CAD（設計支援計算機）装置などの図形処理装
置において、線画の図面をデジタイズして、図面データ
の処理を行う場合、種々の線分の混在した図面から種々
の形状を抽出し、線の図形要素への分類が行われる。こ
のときの画像処理の前処理として、線画図面をスキャナ
ーなどで読み取り、点列画像データにして記憶装置に格
納した後、画素列データを折線データに変換する折線化
処理を行う。そして、折線化処理により、図形を折線近
似して、図形要素の分類処理が行われる。
置において、線画の図面をデジタイズして、図面データ
の処理を行う場合、種々の線分の混在した図面から種々
の形状を抽出し、線の図形要素への分類が行われる。こ
のときの画像処理の前処理として、線画図面をスキャナ
ーなどで読み取り、点列画像データにして記憶装置に格
納した後、画素列データを折線データに変換する折線化
処理を行う。そして、折線化処理により、図形を折線近
似して、図形要素の分類処理が行われる。
画素列データを折線データに変換する折線化処理は、
画素列の追跡処理、追跡した画素列ごとの折線変換処
理、および折線間の接続処理という３つの処理が順次に
行われて処理される。画素列の追跡処理では、１画素ず
つ画素列を追跡しながら追跡点データを作成して行き、
分岐点または端点を検出したとき、追跡を終了する。折
線変換処理では、追跡した画素毎に、その追跡点データ
を折線を形成する折線変換処理を行う。そして、折線の
技術処理では、各折線の間を接続して、連続的な折線デ
ータとする処理を行い、画素列データを折線データに変
換する折線化処理を行っている。
画素列の追跡処理、追跡した画素列ごとの折線変換処
理、および折線間の接続処理という３つの処理が順次に
行われて処理される。画素列の追跡処理では、１画素ず
つ画素列を追跡しながら追跡点データを作成して行き、
分岐点または端点を検出したとき、追跡を終了する。折
線変換処理では、追跡した画素毎に、その追跡点データ
を折線を形成する折線変換処理を行う。そして、折線の
技術処理では、各折線の間を接続して、連続的な折線デ
ータとする処理を行い、画素列データを折線データに変
換する折線化処理を行っている。
ところで、折線化処理を行い、折線データに変換した
後に、図形形状のパターン認識処理が行われるが、折線
化された場合の屈曲部の形状は、図形の形状判定におい
て重要なパラメータとなるにもかかわらず、その折線化
処理ではデジタルノイズが生じやすく、このため、微小
形状部を整形する整形処理が行われる。図形読み取り装
置におけるパターン認識装置は、このような図形の判定
を行う。
後に、図形形状のパターン認識処理が行われるが、折線
化された場合の屈曲部の形状は、図形の形状判定におい
て重要なパラメータとなるにもかかわらず、その折線化
処理ではデジタルノイズが生じやすく、このため、微小
形状部を整形する整形処理が行われる。図形読み取り装
置におけるパターン認識装置は、このような図形の判定
を行う。
従来のパターン認識装置では、線画像を折線近似する
場合、線画像をその中心を通過する画素列である心線点
列画像データとした後、この心線点列画像データを追跡
して折線化処理を行うことが多い。その場合、微小形状
部の折線近似データは歪むことが多い。
場合、線画像をその中心を通過する画素列である心線点
列画像データとした後、この心線点列画像データを追跡
して折線化処理を行うことが多い。その場合、微小形状
部の折線近似データは歪むことが多い。
例えば、線画像の特徴を表わす座標データを設定して
行く折線近似法（最遠法点）を用いて、折線化処理を行
うと、角の部分においてノイズがのるため、真の図形デ
ータが得られず、正確に図形パターンの認識処理が行え
ない。このため、折線化処理を行った後、微小形状部に
対して整形処理が行われる。
行く折線近似法（最遠法点）を用いて、折線化処理を行
うと、角の部分においてノイズがのるため、真の図形デ
ータが得られず、正確に図形パターンの認識処理が行え
ない。このため、折線化処理を行った後、微小形状部に
対して整形処理が行われる。
このような微小形状部に対する整形処理は、例えば、
「情報処理学会第34回全国大会 講演論文集,p1815」記
載されているように、折線データに対して、歪んでいる
ことを考慮して統計的に一括して整形を手法が提案され
ている。
「情報処理学会第34回全国大会 講演論文集,p1815」記
載されているように、折線データに対して、歪んでいる
ことを考慮して統計的に一括して整形を手法が提案され
ている。
しかしながら、このような従来の手法によると、統計
的に一括して整形を行うため、微小形状部の折線近似デ
ータの歪み図形と元来その歪み図形と同様な図形との区
別が困難であり、この区別ができないときは誤って整形
してしまうという問題点があった。
的に一括して整形を行うため、微小形状部の折線近似デ
ータの歪み図形と元来その歪み図形と同様な図形との区
別が困難であり、この区別ができないときは誤って整形
してしまうという問題点があった。
本発明は、前記のような問題点を解決するためになさ
れたものであり、本発明の目的は、折線化された微小形
状部の整形を行う際に整形が妥当であるか否かを判定す
る機能を備えたパターン認識装置を提供することにあ
る。
れたものであり、本発明の目的は、折線化された微小形
状部の整形を行う際に整形が妥当であるか否かを判定す
る機能を備えたパターン認識装置を提供することにあ
る。
前記目的を達成するため、本発明は、画像データを折
線データとする折線化処理を行い、折線データにより図
形形状を判定するパターン認識装置において、画像を入
力する手段と、画像データを格納する手段と、点列画像
データを格納する手段と、折線データを格納する手段
と、整形折線データを格納する手段と、微小形状部分の
折線データ群に対し、該折線データ群と他の折線データ
との接続状況により整形形状を推定し、推定した整形形
状の経路に含まれる点列画像データが、一定割合以上あ
るか否かにより整形するか否かを判定する微小形状整形
判定手段とを備えることを特徴とする。
線データとする折線化処理を行い、折線データにより図
形形状を判定するパターン認識装置において、画像を入
力する手段と、画像データを格納する手段と、点列画像
データを格納する手段と、折線データを格納する手段
と、整形折線データを格納する手段と、微小形状部分の
折線データ群に対し、該折線データ群と他の折線データ
との接続状況により整形形状を推定し、推定した整形形
状の経路に含まれる点列画像データが、一定割合以上あ
るか否かにより整形するか否かを判定する微小形状整形
判定手段とを備えることを特徴とする。
これらの手段を備えることにより、本発明のパターン
認識装置においては、折線データとした微小形状部（短
線の折線データ群）に対して、その整形を次のように行
い、すなわち、折線近似された線画像の折線データに対
し、一定値未満の線長を持つ折線を短線とし、一定値以
上の線長を持つ折線を長線とし、得た短線が予め用意さ
れた推定形状の種々の条件を満たすとき、例えば、一つ
の短線がその終始点に他の長線と接続されており、長線
同志が平行である条件を満たす時、この短線部は、クラ
ンクの推定形状の条件を満たすので、このときには、ク
ランクの形状を推定形状とする。そして、現図形を推定
形状に置き換える時、置き換えによる新たな経路におい
て、その経路が通過する元の線画像の画素列が、ある許
容値以上の割合で存在する場合のみ、これを判定して、
ここでの整形を行う。これにより、微小形状部における
妥当な整形を選択できるようになるので、歪み図形と他
の図形との区別ができ、誤整形を防止することができ
る。
認識装置においては、折線データとした微小形状部（短
線の折線データ群）に対して、その整形を次のように行
い、すなわち、折線近似された線画像の折線データに対
し、一定値未満の線長を持つ折線を短線とし、一定値以
上の線長を持つ折線を長線とし、得た短線が予め用意さ
れた推定形状の種々の条件を満たすとき、例えば、一つ
の短線がその終始点に他の長線と接続されており、長線
同志が平行である条件を満たす時、この短線部は、クラ
ンクの推定形状の条件を満たすので、このときには、ク
ランクの形状を推定形状とする。そして、現図形を推定
形状に置き換える時、置き換えによる新たな経路におい
て、その経路が通過する元の線画像の画素列が、ある許
容値以上の割合で存在する場合のみ、これを判定して、
ここでの整形を行う。これにより、微小形状部における
妥当な整形を選択できるようになるので、歪み図形と他
の図形との区別ができ、誤整形を防止することができ
る。
このように、パターン認識装置において、微小部の線
画像を折線データに変換する場合、従来の折線化手法に
より線画像より折線データを求めた後、これらの折線デ
ータ群が構成する形状に対し、周りとその図形関係によ
り適切な整形形状を推定し、その整形形状の経路が、線
画像の画素列が一定割合以上存在しているか否かを判定
し、これにより、デジタルノイズの影響を受けやすい、
微小部分に対して信頼性の高い折線近似を行えるように
する。
画像を折線データに変換する場合、従来の折線化手法に
より線画像より折線データを求めた後、これらの折線デ
ータ群が構成する形状に対し、周りとその図形関係によ
り適切な整形形状を推定し、その整形形状の経路が、線
画像の画素列が一定割合以上存在しているか否かを判定
し、これにより、デジタルノイズの影響を受けやすい、
微小部分に対して信頼性の高い折線近似を行えるように
する。
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明
する。図３は、本発明の一実施例のパターン認識装置の
構成を示すブロック図である。このパターン認識装置
は、第３図に示すように、画像を入力する画像入力装置
10と、各種の処理を実行する中央処理装置20と、この中
央処理装置20での処理に必要なプログラムを格納するプ
ログラムメモリ30と、線画像データ41および線の中心を
通過する心線点列画像データ42を格納する画像メモリ40
と、折線データ51と整形データ52を格納するデータメモ
リ50と、折線データ51を表示するための表示装置60とで
格納されている。
する。図３は、本発明の一実施例のパターン認識装置の
構成を示すブロック図である。このパターン認識装置
は、第３図に示すように、画像を入力する画像入力装置
10と、各種の処理を実行する中央処理装置20と、この中
央処理装置20での処理に必要なプログラムを格納するプ
ログラムメモリ30と、線画像データ41および線の中心を
通過する心線点列画像データ42を格納する画像メモリ40
と、折線データ51と整形データ52を格納するデータメモ
リ50と、折線データ51を表示するための表示装置60とで
格納されている。
プログラムメモリ30には、心線点列画像データ42を折
線化するための折線化プログラム31と、折線データ51か
ら整形データ52を求めて整形処理を行うための整形化プ
ログラム32が格納されている。中央処理装置20は、始め
に、プログラムメモリ30の折線化プログラム31に基づい
て、画像メモリ40の心線点列画像データ42を処理し、デ
ータメモリ50に折線データ51を格納する。次に、中央処
理装置20は、プログラムメモリ30の整形化プログラム32
に基づいて、データメモチ50の折線データ51に対する整
形データ52を求めてデータメモリ50に格納し、画像メモ
リ40の線画像データ41とデータメモリ50の整形データ52
を参照してデータメモリ50の折線データ51を整形する。
そして、中央処理装置20は表示装置60に整形された折線
データを表示する。
線化するための折線化プログラム31と、折線データ51か
ら整形データ52を求めて整形処理を行うための整形化プ
ログラム32が格納されている。中央処理装置20は、始め
に、プログラムメモリ30の折線化プログラム31に基づい
て、画像メモリ40の心線点列画像データ42を処理し、デ
ータメモリ50に折線データ51を格納する。次に、中央処
理装置20は、プログラムメモリ30の整形化プログラム32
に基づいて、データメモチ50の折線データ51に対する整
形データ52を求めてデータメモリ50に格納し、画像メモ
リ40の線画像データ41とデータメモリ50の整形データ52
を参照してデータメモリ50の折線データ51を整形する。
そして、中央処理装置20は表示装置60に整形された折線
データを表示する。
次に、第1A図および第1B図を参照して、本発明の一実
施例にかかる微小形状部の折線データを整形する処理の
原理を説明する。第1A図は、微小形状部に対して、整形
を行う場合の図形の処理例を説明する図であり、第1B図
は、微小形状部に対して、整形を行わない場合の図形の
処理例を説明する図である。
施例にかかる微小形状部の折線データを整形する処理の
原理を説明する。第1A図は、微小形状部に対して、整形
を行う場合の図形の処理例を説明する図であり、第1B図
は、微小形状部に対して、整形を行わない場合の図形の
処理例を説明する図である。
第２図は、微小形状部を整形する処理の手順を示すフ
ローチャートである。第1A図，第1B図および第３図を参
照しつつ、第２図に従って微小形状整形処理を説明す
る。なお、この処理例では、整形する折線データの微小
形状としてクランク形状を想定して説明する。
ローチャートである。第1A図，第1B図および第３図を参
照しつつ、第２図に従って微小形状整形処理を説明す
る。なお、この処理例では、整形する折線データの微小
形状としてクランク形状を想定して説明する。
今、画像メモリ40に線画像データがあり、データメモ
リ50に折線データがあるものとする。中央処理装置20
は、画像メモリ40の線画像データ41とデータメモリ50の
折線データ51を読み込み、微小形状部の整形処理を行
う。第２図を参照すると、まず、ステップ101におい
て、１つの図形の線画像のLPxの折線データより折線構
成点に未処理短線群があるか否かを判定し、ある場合に
は、ステップ102に進む。ここで短線群とは、連続する
１つ以上の一定距離未満の長さの線分の集まりである。
次にステップ102で短線群を求め、注目短線群とし、該
注目短線群を処理済短線群とする。第1A図では、線分 が、第1B図では、線分 が注目短線群となる。ステップ103で該注目短線群が整
形条件を満たすか否かを判定する。満たす場合には、ス
テップ104に進み、満たさない場合にはステップ101に戻
る。この例では、整形条件はクランク形状であることを
示す。すなわち、該注目短線群は、一つの短線により構
成されており、また、短線群の両端は、互いに平行であ
る長線と接続されているか否かの条件を調べる。ここ
で、長線とは、一定距離以上の長さの線分である。第1A
図の線分 および第1B図の線分 は、共に、この条件を満たすので、ステップ104に進
む。ステップ104では、該短線群に対する整形データを
求め、データメモリ50に整形データ52として格納する。
この例では、クランクの整形データとして該短線の中心
を通過する接続長線への垂点によって構成される形状を
整形データとする。第1A図では線分 が、第1B図では が整形データとなる。ステップ105では、該整形データ
によって発生する新しい経路に、画像メモリ40の該整形
データ41が一定割合以上存在するか否かを判定し、存在
するならステップ106に進み、存在しないならステップ1
01に戻る。つまり、ここでは、新しい経路が通過する経
路上での元の画像データを調べ、元の画像データ（画
素）の一定割合以上の数がその経路上に載っているか否
かを判定する。この結果、第1A図では、Pi2〜Ai1〜Ai2
〜Pi3が、第1B図では、Pj2〜Aj1〜Aj2〜Pj3が、整形形
状経路となる。ここで、第1A図は、前の整形形状経路に
線画像の画像データが一定割合以上存在するので、ステ
ップ106へ、また、第1B図では、後の整形形状経路に線
画像の画像データが一定割合以上存在しないので、ステ
ップ101へ戻る。ステップ106では、該短線群を該整形デ
ータに置換してデータメモリ50の折線データ51を登録し
なおし、ステップ101に戻る。第1A図において「〜Pi1,P
i2,Pi3,Pi4〜」の折線データが、「〜Pi1,Ai1,Ai2,Pi4
〜」の折線データに置換される。再び、ステップ101で
１つの図形の線画像のLPxの折線データより折線構成点
に未処理短線群があるか否かを判定し、ない場合は終了
する。第1A図では「〜Pi1,Ai1,Ai2,Pi4〜」が、また第1
B図では「〜Pj1,Pj2,Pj3,Pj4〜」が折線データとして得
られる。
リ50に折線データがあるものとする。中央処理装置20
は、画像メモリ40の線画像データ41とデータメモリ50の
折線データ51を読み込み、微小形状部の整形処理を行
う。第２図を参照すると、まず、ステップ101におい
て、１つの図形の線画像のLPxの折線データより折線構
成点に未処理短線群があるか否かを判定し、ある場合に
は、ステップ102に進む。ここで短線群とは、連続する
１つ以上の一定距離未満の長さの線分の集まりである。
次にステップ102で短線群を求め、注目短線群とし、該
注目短線群を処理済短線群とする。第1A図では、線分 が、第1B図では、線分 が注目短線群となる。ステップ103で該注目短線群が整
形条件を満たすか否かを判定する。満たす場合には、ス
テップ104に進み、満たさない場合にはステップ101に戻
る。この例では、整形条件はクランク形状であることを
示す。すなわち、該注目短線群は、一つの短線により構
成されており、また、短線群の両端は、互いに平行であ
る長線と接続されているか否かの条件を調べる。ここ
で、長線とは、一定距離以上の長さの線分である。第1A
図の線分 および第1B図の線分 は、共に、この条件を満たすので、ステップ104に進
む。ステップ104では、該短線群に対する整形データを
求め、データメモリ50に整形データ52として格納する。
この例では、クランクの整形データとして該短線の中心
を通過する接続長線への垂点によって構成される形状を
整形データとする。第1A図では線分 が、第1B図では が整形データとなる。ステップ105では、該整形データ
によって発生する新しい経路に、画像メモリ40の該整形
データ41が一定割合以上存在するか否かを判定し、存在
するならステップ106に進み、存在しないならステップ1
01に戻る。つまり、ここでは、新しい経路が通過する経
路上での元の画像データを調べ、元の画像データ（画
素）の一定割合以上の数がその経路上に載っているか否
かを判定する。この結果、第1A図では、Pi2〜Ai1〜Ai2
〜Pi3が、第1B図では、Pj2〜Aj1〜Aj2〜Pj3が、整形形
状経路となる。ここで、第1A図は、前の整形形状経路に
線画像の画像データが一定割合以上存在するので、ステ
ップ106へ、また、第1B図では、後の整形形状経路に線
画像の画像データが一定割合以上存在しないので、ステ
ップ101へ戻る。ステップ106では、該短線群を該整形デ
ータに置換してデータメモリ50の折線データ51を登録し
なおし、ステップ101に戻る。第1A図において「〜Pi1,P
i2,Pi3,Pi4〜」の折線データが、「〜Pi1,Ai1,Ai2,Pi4
〜」の折線データに置換される。再び、ステップ101で
１つの図形の線画像のLPxの折線データより折線構成点
に未処理短線群があるか否かを判定し、ない場合は終了
する。第1A図では「〜Pi1,Ai1,Ai2,Pi4〜」が、また第1
B図では「〜Pj1,Pj2,Pj3,Pj4〜」が折線データとして得
られる。
このように、微小形状の整形データを推測した後、該
推定形状の経路が線画像データ上に一定割合以上あるか
否かの判定により、整形データに置換するか否かを判定
する。これにより、デジタルノイズののり易い微小形状
部において、ノイズによる変形と元々の図形との区別の
できる整形処理を行うことができる。従って、微小形状
部を整形する場合、その整形データが妥当であるか否か
の判断ができるので、微小形状部の認識率を上げること
ができる。
推定形状の経路が線画像データ上に一定割合以上あるか
否かの判定により、整形データに置換するか否かを判定
する。これにより、デジタルノイズののり易い微小形状
部において、ノイズによる変形と元々の図形との区別の
できる整形処理を行うことができる。従って、微小形状
部を整形する場合、その整形データが妥当であるか否か
の判断ができるので、微小形状部の認識率を上げること
ができる。
例えば、微小部において、クランクと斜めクランク
（短線が長線に対して垂直でない形状）の２種が同数に
存在する場合、従来法の折線化では、クランクまたは斜
めクランクのどちら一方のデータを再現するだけである
ので、この形状認識率は50％であったが、この例では、
クランクに対してのみ妥当な整形を行い、クランクと斜
めクランクをそれぞれに区別して再現できるので、同認
識率は100％になる。これにより、デジタルノイズによ
り変形と元来の図形との区別ができ、誤整形処理を行う
ことを防止することができる。
（短線が長線に対して垂直でない形状）の２種が同数に
存在する場合、従来法の折線化では、クランクまたは斜
めクランクのどちら一方のデータを再現するだけである
ので、この形状認識率は50％であったが、この例では、
クランクに対してのみ妥当な整形を行い、クランクと斜
めクランクをそれぞれに区別して再現できるので、同認
識率は100％になる。これにより、デジタルノイズによ
り変形と元来の図形との区別ができ、誤整形処理を行う
ことを防止することができる。
以上、本発明を実施例に基づぎ具体的に説明したが、
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変形可能であること
は言うまでもない。
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変形可能であること
は言うまでもない。
以上、説明したように、本発明によれば、パターン認
識装置において、微小形状部を整形する場合、その整形
データが妥当であるか否かの判断ができるので、微小形
状部の認識率を上げる効果がある。これにより、デジタ
ルノイズによる変形と元来の図形との区別ができるの
で、誤整形処理を行うことを防止することができる。
識装置において、微小形状部を整形する場合、その整形
データが妥当であるか否かの判断ができるので、微小形
状部の認識率を上げる効果がある。これにより、デジタ
ルノイズによる変形と元来の図形との区別ができるの
で、誤整形処理を行うことを防止することができる。
第1A図および第1B図は、本発明の一実施例の微小形状部
を整形する処理の原理を説明するための説明図、 第２図は、第１図に示す原理に基づいて微小形状部を整
形する処理の手順を示すフローチャート、 第３図は、本発明一実施例にかかるパターン認識装置の
概略構成を示すブロック図である。 図中、LPx……線画像データ、Pi1〜Pi4,Pj1〜Pj4……折
線構成点、Ai1,Ai2,Aj1,Aj2……整形形状構成点、10…
…画像入力装置、20……中央処理装置、30……プログラ
ムメモリ、40……画像メモリ、50……データメモリ、60
……表示装置。
を整形する処理の原理を説明するための説明図、 第２図は、第１図に示す原理に基づいて微小形状部を整
形する処理の手順を示すフローチャート、 第３図は、本発明一実施例にかかるパターン認識装置の
概略構成を示すブロック図である。 図中、LPx……線画像データ、Pi1〜Pi4,Pj1〜Pj4……折
線構成点、Ai1,Ai2,Aj1,Aj2……整形形状構成点、10…
…画像入力装置、20……中央処理装置、30……プログラ
ムメモリ、40……画像メモリ、50……データメモリ、60
……表示装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−40583（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−108382（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−112469（ＪＰ，Ａ) 情報処理学会第34回全国大会講演論文 集，Ｐ．1815
Claims (1)
- 【請求項１】画像データを折線データとする折線化処理
を行い、折線データにより図形形状を判定するパターン
認識装置において、 画像を入力する手段と、 画像データを格納する手段と、 点列画像データを格納する手段と、 折線データを格納する手段と、 整形折線データを格納する手段と、 微小形状部分の折線データ群に対し、該折線データ群と
他の折線データとの接続状況により整形形状を推定し、
推定した整形形状の経路に含まれる点列画像データが、
一定割合以上あるか否かにより整形するか否かを判定す
る微小形状整形判定手段と を備えることを特徴とするパターン認識装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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| JP63139149A JP2640673B2 (ja) | 1988-06-06 | 1988-06-06 | パターン認識装置 |
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-
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Non-Patent Citations (1)
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|---|
| 情報処理学会第３４回全国大会講演論文集，Ｐ．１８１５ |
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