JP5164802B2 - 認識システム、認識方法、および認識プログラム - Google Patents
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前記データ入力手段によって前記記憶手段に保存され、外部の計測システムにより対象物について所望の計測を行なって得た計測データから生成される、任意の横軸および縦軸で定義された2次元平面上に分布する点集合の各計測点の座標値によって構成される2次元分布データと、
前記データ入力手段によって前記記憶手段に保存され、パターン認識に用いる複数の弱識別器について、比較するセル群の範囲である第1領域および第2領域を示す比較領域と、特徴量を任意の間隔で区分した各ビンの信頼度とを定義した弱識別器定義データと、
前記記憶手段と前記出力手段とに接続され、、前記記憶手段に保存された前記2次元分布データを読み込む処理を前記中央情報処理回路に実行させるデータ読込部と、
前記記憶手段、前記出力手段、および前記データ読込部に接続され、
前記2次元分布データの認識対象区間を所望の個数のセルに等分割し、
前記認識対象区間に適用する分布関数y=f(x)の係数のうち、前記認識対象区間の両端の前記計測点の座標値から決定できる係数の値を算出して決定し、
決定できない未確定係数への代入値を変化させ、前記代入値ごとに前記分布関数y=f(x)の軌跡を前記2次元分布データの分布図に重ね、
前記セルごとに、前記軌跡上または前記軌跡から一定範囲内に前記2次元分布データが存在するか判定し、存在する場合は当該セルのセル情報に「1」を、存在しない場合は「0」を設定して正規化データを生成する処理を前記中央情報処理回路に実行させ、これを前記記憶手段に保存する正規化処理部と、
前記記憶手段、前記出力手段、および前記正規化処理部に接続され、
前記記憶手段に保存された前記弱識別器定義データと前記正規化データとを読み出し、、
前記分布関数y=f(x)の前記未確定係数への前記代入値の任意の1つの値について、前記正規化データの当該値に対応する前記セル情報を中央行に配置し、当該値から所望の前後範囲の前記代入値に対応する前記セル情報を前記中央行の上下にマッピングし、
前記弱識別器定義データに定義されている各弱識別器について、マッピングした前記正規化データにおける前記比較領域の前記第1領域に含まれる前記セル情報の合計と前記第2領域に含まれる前記セル情報の合計との差分から算出した前記特徴量に該当する前記ビンに設定された前記信頼度を認識スコアとして取得し、
前記弱識別器定義データに定義されている全弱識別器について取得した前記認識スコアを合計して当該値の強識別器の認識スコアとする処理を、
前記未確定係数への全代入値について繰り返し、前記強識別器の認識スコアが最大となる代入値を前記未確定係数の値に決定し、前記認識対象区間に適用する前記分布関数y=f(x)を確定する前記パターン認識を前記中央情報処理回路に実行させ、認識結果を前記出力手段に表示するパターン認識処理部と、
前記記憶手段、前記出力手段、および前記パターン認識処理部に接続され、前記パターン認識処理部によって出力された前記認識結果が正解か誤りかの判定を確認する処理を前記中央情報処理回路に実行させ、正解と判定された場合は、前記記憶手段に正解認識データとして保存し、誤りと判定された場合は、前記記憶手段に前記確定した分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数と正解データ、および誤認識を生じさせた誤認識データを訓練データとして保存する認識判定部
とを含むことを要旨とする。
外部の計測システムにより対象物について所望の計測を行なって得た計測データから生成される、任意の横軸および縦軸で定義された2次元平面上に分布する点集合の各計測点の座標値によって構成される2次元分布データと、パターン認識に用いる複数の弱識別器について、比較するセル群の範囲である第1領域および第2領域を示す比較領域と、特徴量を任意の間隔で区分した各ビンの信頼度とを定義した弱識別器定義データを、前記データ入力手段から前記記憶手段に取り込むステップと、
前記記憶手段に保存された前記2次元分布データを読み込むステップと、
読み込まれた前記2次元分布データのどの区間を認識対象とするか、認識対象区間の両端を指定するステップと、
前記2次元分布データの前記認識対象区間を所望の個数のセルに等分割するステップと、
前記認識対象区間に適用する分布関数y=f(x)の係数のうち、前記認識対象区間の両端の前記計測点の座標値から決定できる係数の値を算出して決定するステップと、
決定できない未確定係数への代入値を変化させ、前記代入値ごとに前記分布関数y=f(x)の軌跡を前記2次元分布データの分布図に重ね、前記セルごとに、前記軌跡上または前記軌跡から一定範囲内に前記2次元分布データが存在するか判定し、存在する場合は当該セルのセル情報に「1」を、存在しない場合は「0」を設定して正規化データを作成し、作成された前記正規化データを前記記憶手段に記憶するステップと、
前記記憶手段から前記正規化データと前記弱識別器定義データとを読み込むステップと、
(ア)前記分布関数y=f(x)の前記未確定係数への前記代入値の任意の1つの値について、前記正規化データの当該値に対応する前記セル情報を中央行に配置し、当該値から所望の前後範囲の前記代入値に対応する前記セル情報を前記中央行の上下にマッピングするステップと、
(イ)前記弱識別器定義データに定義されている各弱識別器について、マッピングした前記正規化データにおける前記比較領域の前記第1領域に含まれる前記セル情報の合計と前記第2領域に含まれる前記セル情報の合計との差分から算出した前記特徴量に該当する前記ビンに設定された前記信頼度を認識スコアとして取得するステップと、
(ウ)前記弱識別器定義データに定義されている全弱識別器の前記認識スコアを合計して当該値の強識別器の認識スコアとするステップと、
前記未確定係数への全代入値について(ア)、(イ)および(ウ)を繰り返し、前記強識別器の認識スコアが最大となる代入値を前記未確定係数の値に決定し、前記認識対象区間に適用する前記分布関数y=f(x)を確定するステップ
とを行うことを要旨とする。
前記出力手段に出力表示された確定した前記分布関数y=f(x)が妥当であるか作業者が入力する判定結果を確認するステップと、
正解と判定されている場合は、前記記憶手段に正解認識データとして保存し、誤りと判定されている場合は、前記確定した分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数および正解データと、誤認識を生じさせた誤認識データとを前記記憶手段に訓練データとして保存するステップ
とをさらに行うこと要旨とする。
中央情報処理回路、記憶手段、データ入力手段および出力手段を備えたコンピュータに、
前記2次元分布データと前記弱識別器定義データを、前記データ入力手段から前記記憶手段に取り込ませ、
前記記憶手段に保存された前記2次元分布データを読み込ませ、
読み込まれた前記2次元分布データのどの区間を認識対象とするか、指定された認識対象区間の両端を識別させ、
前記2次元分布データの認識対象区間を所望の個数のセルに等分割させ、
前記認識対象区間に適用する分布関数y=f(x)の係数のうち、前記認識対象区間の両端の前記計測点の座標値から決定できる係数の値を算出して決定させ、
決定できない未確定係数への代入値を変化させ、前記代入値ごとに前記分布関数y=f(x)の軌跡を前記2次元分布データの分布図に重ね、前記セルごとに、前記軌跡上または前記軌跡から一定範囲内に前記2次元分布データが存在するか判定させ、存在する場合は当該セルのセル情報に「1」を、存在しない場合は「0」を設定させて正規化データを作成させ、作成された前記正規化データを前記記憶手段に記憶させ、
前記記憶手段から前記正規化データと前記弱識別器定義データとを読み込ませ、
(ア)前記分布関数y=f(x)の前記未確定係数への前記代入値の任意の1つの値について、前記正規化データの当該値に対応する前記セル情報を中央行に配置し、当該値から所望の前後範囲の前記代入値に対応する前記セル情報を前記中央行の上下にマッピングさせ、
(イ)前記弱識別器定義データに定義されている各弱識別器について、マッピングした前記正規化データにおける前記比較領域の前記第1領域に含まれる前記セル情報の合計と前記第2領域に含まれる前記セル情報の合計との差分から算出した前記特徴量に該当する前記ビンに設定された前記信頼度を認識スコアとして取得させ、
(ウ)前記弱識別器定義データに定義されている全弱識別器の前記認識スコアを合計して当該値の強識別器の認識スコアとさせ、
前記未確定係数への全代入値について(ア)、(イ)および(ウ)を繰り返させ、前記強識別器の認識スコアが最大となる代入値を前記未確定係数の値に決定し、前記認識対象区間に適用する前記分布関数y=f(x)を確定させる
ことを実行させることを要旨とする。
前記出力手段に出力表示された確定した前記分布関数y=f(x)が妥当であるか作業者が入力する判定結果を識別させ、
正解と判定されている場合は、前記記憶手段に正解認識データとして保存し、誤りと判定されている場合は、前記確定した分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数および正解データと、誤認識を生じさせた誤認識データとを前記記憶手段に訓練データとして保存させる
ことをさらに実行させること要旨とする。
記憶手段20は、情報処理に利用される各種データを記憶また保存しておくためのメモリーである。具体的には、ハードディスクメモリーやフラッシュメモリー、また情報処理の途中で生成されるデータを記憶する一時記憶メモリー等が含まれる。
記憶手段20に保存される2次元分布データ21、正規化データ22、弱識別器定義データ23、正解認識データ24、および訓練データ25について説明する。
次に、図8を参照しながら、認識システムの処理の全体的な流れを説明する。
外部の計測システムによって得られた2次元分布データ21と初期値を設定した弱識別器定義データ23を、データ入力手段30によって記憶手段20に取り込む(S100)。
データ読込部11は、記憶手段20に保存された2次元分布データ21を読み込む(S101)。また、必要に応じて、読み込んだ2次元分布データ21を図3に示したデータ要素一覧形式や図2に示した分布図形式で出力手段40に出力表示する。
正規化処理部12は、データ読込部11によって読み込まれた2次元分布データ21のどの区間を認識対象とするか、認識対象区間の両端を指定する(S102)。
まず、パターン認識処理部13は、記憶手段20から正規化データ22と弱識別器定義データ23を読み込む(S105)。
認識判定部14は、正解と判定されている場合は、記憶手段20に正解認識データ24として保存し(S110)、誤りと判定されている場合は、分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数および正解データと、誤認識を生じさせた誤認識データを記憶手段20に訓練データ25として保存する(S111)。
イ)〜二)によって、2次元分布データ21のパターン認識が実行された結果、パターン認識に誤りが生じた場合、パターン認識に使用している弱識別器htの定義を修正する必要がある。そこで収集した訓練データ25を使って学習を行い、弱識別器htの定義を更新する。
正規化データの作成手順について、図9から図14を参照しながら詳細に説明する。
本発明で利用する学習アルゴリズムはブースティングである。ブースティングとは、精度のあまりよくないランダム(正解率50%以上)より少し良い程度の弱い識別器(弱識別器ht)を組み合わせて強い識別器(強識別器H)を作る学習アルゴリズムである。
P=(SBlack−SWhite+50)/100 ・・・(式1)
各種の訓練データ25を図16に示したアルゴリズムで学習することによって、弱識別器htごとに、特徴量P全域(0.0〜1.0)を0.1刻みの10のビンに区切った各ビンの信頼度ht(Xi)を決定する。ここで、変数Xiは区切ったビンの値(番号)を示し、Xi=1、2、・・・、10となる。もしk区分した場合は、Xi=1、2、・・・、kとなる。1個の弱識別器htの特徴量Pの各ビンの信頼度ht(Xi)をグラフ化したものが図18であり、これを全弱識別器htについて定義する。
パターン認識処理部が行うパターン認識の方法について詳細に説明する。
次に、図24を参照しながら、送電線認識システム10aの処理の流れを説明する。
外部の計測システムによって得られた2次元化航空レーザー計測データ21aと初期値を設定した弱識別器定義データ23を、データ入力手段30によって記憶手段20に取り込む(S100a)。
データ読込部11は、記憶手段20に保存された2次元化航空レーザー計測データ21aを読み込む(S101a)。また、必要に応じて、読み込んだ2次元化航空レーザー計測データ21aを図3に示したデータ要素一覧形式や図21、図22に示した分布図形式で出力手段40に出力表示する。
正規化処理部12は、データ読込部11によって読み込まれた2次元化航空レーザー計測データ21aのどの区間を認識対象とするか、送電線支持点(鉄塔)の座標を指定する(S102a)。
まず、パターン認識処理部13は、記憶手段20から正規化データ22と弱識別器定義データ23を読み込む(S105a)。
認識判定部14は、正解と判定されている場合は、記憶手段20に正解認識データ24として保存し(S110a)、誤りと判定されている場合は、二次関数y=ax2+bx+cを正しく修正した正解関数および正解データと、誤認識を生じさせた誤認識データを記憶手段20に訓練データ25として保存する(S111a)。
イ)〜二)によって、2次元化航空レーザー計測データ21aのパターン認識が実行された結果、パターン認識に誤りが生じた場合、パターン認識に使用している弱識別器htの定義を修正する必要がある。
10a 送電線認識システム
11 データ読込部
12 正規化処理部
13 パターン認識処理部
14 認識判定部
15 学習部
20 記憶手段
21 2次元分布データ
21a 2次元化航空レーザー計測データ
22 正規化データ
23 弱識別器定義データ
24 正解認識データ
25 訓練データ
30 データ入力手段
40 出力手段
Claims (11)
- 中央情報処理回路、記憶手段、データ入力手段および出力手段を備えたコンピュータ上に構築された認識システムであって、
前記データ入力手段によって前記記憶手段に保存され、外部の計測システムにより対象物について所望の計測を行なって得た計測データから生成される、任意の横軸および縦軸で定義された2次元平面上に分布する点集合の各計測点の座標値によって構成される2次元分布データと、
前記データ入力手段によって前記記憶手段に保存され、パターン認識に用いる複数の弱識別器について、比較するセル群の範囲である第1領域および第2領域を示す比較領域と、特徴量を任意の間隔で区分した各ビンの信頼度とを定義した弱識別器定義データと、
前記記憶手段と前記出力手段とに接続され、前記記憶手段に保存された前記2次元分布データを読み込む処理を前記中央情報処理回路に実行させるデータ読込部と、
前記記憶手段、前記出力手段、および前記データ読込部に接続され、
前記2次元分布データの認識対象区間を所望の個数のセルに等分割し、
前記認識対象区間に適用する分布関数y=f(x)の係数のうち、前記認識対象区間の両端の前記計測点の座標値から決定できる係数の値を算出して決定し、
決定できない未確定係数への代入値を変化させ、前記代入値ごとに前記分布関数y=f(x)の軌跡を前記2次元分布データの分布図に重ね、
前記セルごとに、前記軌跡上または前記軌跡から一定範囲内に前記2次元分布データが存在するか判定し、存在する場合は当該セルのセル情報に「1」を、存在しない場合は「0」を設定して正規化データを生成する処理を前記中央情報処理回路に実行させ、これを前記記憶手段に保存する正規化処理部と、
前記記憶手段、前記出力手段、および前記正規化処理部に接続され、
前記記憶手段に保存された前記弱識別器定義データと前記正規化データとを読み出し、
前記分布関数y=f(x)の前記未確定係数への前記代入値の任意の1つの値について、前記正規化データの当該値に対応する前記セル情報を中央行に配置し、当該値から所望の前後範囲の前記代入値に対応する前記セル情報を前記中央行の上下にマッピングし、
前記弱識別器定義データに定義されている各弱識別器について、マッピングした前記正規化データにおける前記比較領域の前記第1領域に含まれる前記セル情報の合計と前記第2領域に含まれる前記セル情報の合計との差分から算出した前記特徴量に該当する前記ビンに設定された前記信頼度を認識スコアとして取得し、
前記弱識別器定義データに定義されている全弱識別器について取得した前記認識スコアを合計して当該値の強識別器の認識スコアとする処理を、
前記未確定係数への全代入値について繰り返し、前記強識別器の認識スコアが最大となる代入値を前記未確定係数の値に決定し、前記認識対象区間に適用する前記分布関数y=f(x)を確定する前記パターン認識を前記中央情報処理回路に実行させ、認識結果を前記出力手段に表示するパターン認識処理部と、
前記記憶手段、前記出力手段、および前記パターン認識処理部に接続され、前記パターン認識処理部によって出力された前記認識結果が正解か誤りかの判定を確認する処理を前記中央情報処理回路に実行させ、正解と判定された場合は、前記記憶手段に正解認識データとして保存し、誤りと判定された場合は、前記記憶手段に前記確定した分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数と正解データ、および誤認識を生じさせた誤認識データを訓練データとして保存する認識判定部
とを含むことを特徴とする認識システム。 - 前記記憶手段に接続され、前記認識判定部によって前記記憶手段に保存された前記訓練データを読み出し、前記訓練データでブースティング学習アルゴリズムによる学習を前記中央情報処理回路に実行させ、新たに定義された前記弱識別器定義データにより、前記記憶手段に既に保存されている前記弱識別器定義データを更新する学習部をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の認識システム。
- 送電線を認識するため、前記2次元分布データは、航空レーザー計測システムによって測量された地表面の3次元レーザー計測データから得られる、任意の鉄塔間の垂直方向の2次元平面上に展開した2次元化航空レーザー計測データであることを特徴とする請求項1または2に記載の認識システム。
- 中央情報処理回路、記憶手段、データ入力手段および出力手段を備えたコンピュータによる認識方法であって、
外部の計測システムにより対象物について所望の計測を行なって得た計測データから生成される、任意の横軸および縦軸で定義された2次元平面上に分布する点集合の各計測点の座標値によって構成される2次元分布データと、パターン認識に用いる複数の弱識別器について、比較するセル群の範囲である第1領域および第2領域を示す比較領域と、特徴量を任意の間隔で区分した各ビンの信頼度とを定義した弱識別器定義データを、前記データ入力手段から前記記憶手段に取り込むステップと、
前記記憶手段に保存された前記2次元分布データを読み込むステップと、
読み込まれた前記2次元分布データのどの区間を認識対象とするか、認識対象区間の両端を指定するステップと、
前記2次元分布データの前記認識対象区間を所望の個数のセルに等分割するステップと、
前記認識対象区間に適用する分布関数y=f(x)の係数のうち、前記認識対象区間の両端の前記計測点の座標値から決定できる係数の値を算出して決定するステップと、
決定できない未確定係数への代入値を変化させ、前記代入値ごとに前記分布関数y=f(x)の軌跡を前記2次元分布データの分布図に重ね、前記セルごとに、前記軌跡上または前記軌跡から一定範囲内に前記2次元分布データが存在するか判定し、存在する場合は当該セルのセル情報に「1」を、存在しない場合は「0」を設定して正規化データを作成し、作成された前記正規化データを前記記憶手段に記憶するステップと、
前記記憶手段から前記正規化データと前記弱識別器定義データとを読み込むステップと、
(ア)前記分布関数y=f(x)の前記未確定係数への前記代入値の任意の1つの値について、前記正規化データの当該値に対応する前記セル情報を中央行に配置し、当該値から所望の前後範囲の前記代入値に対応する前記セル情報を前記中央行の上下にマッピングするステップと、
(イ)前記弱識別器定義データに定義されている各弱識別器について、マッピングした前記正規化データにおける前記比較領域の前記第1領域に含まれる前記セル情報の合計と前記第2領域に含まれる前記セル情報の合計との差分から算出した前記特徴量に該当する前記ビンに設定された前記信頼度を認識スコアとして取得するステップと、
(ウ)前記弱識別器定義データに定義されている全弱識別器の前記認識スコアを合計して当該値の強識別器の認識スコアとするステップと、
前記未確定係数への全代入値について(ア)、(イ)および(ウ)を繰り返し、前記強識別器の認識スコアが最大となる代入値を前記未確定係数の値に決定し、前記認識対象区間に適用する前記分布関数y=f(x)を確定するステップ
とを行うことを特徴とする認識方法。 - 確定した前記分布関数y=f(x)を前記出力手段に出力表示するステップと、
前記出力手段に出力表示された確定した前記分布関数y=f(x)が妥当であるか作業者が入力する判定結果を確認するステップと、
正解と判定されている場合は、前記記憶手段に正解認識データとして保存し、誤りと判定されている場合は、前記確定した分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数および正解データと、誤認識を生じさせた誤認識データとを前記記憶手段に訓練データとして保存するステップ
とをさらに行うことを特徴とする請求項4に記載の認識方法。 - 前記記憶手段に保存された前記訓練データを読み出し、ブースティング学習アルゴリズムを用いて学習を行い、前記各弱識別器の信頼度を設定し直した弱識別器定義データを作成し、前記記憶手段に既に保存している前記弱識別器定義データを更新するステップをさらに行うことを特徴とする請求項5に記載の認識方法。
- 送電線を認識するため、前記2次元分布データは、航空レーザー計測システムによって測量された地表面の3次元レーザー計測データから得られる、任意の鉄塔間の垂直方向の2次元平面上に展開した2次元化航空レーザー計測データであることを特徴とする請求項4ないし6のいずれか1項に記載の認識方法。
- 外部の計測システムにより対象物について所望の計測を行なって得た計測データから生成される、任意の横軸および縦軸で定義された2次元平面上に分布する点集合の各計測点の座標値によって構成される2次元分布データと、パターン認識に用いる複数の弱識別器について、比較するセル群の範囲である第1領域および第2領域を示す比較領域と、特徴量を任意の間隔で区分した各ビンの信頼度とを定義した弱識別器定義データとを用いる認識プログラムであって、
中央情報処理回路、記憶手段、データ入力手段および出力手段を備えたコンピュータに、
前記2次元分布データと前記弱識別器定義データを、前記データ入力手段から前記記憶手段に取り込ませ、
前記記憶手段に保存された前記2次元分布データを読み込ませ、
読み込まれた前記2次元分布データのどの区間を認識対象とするか、指定された認識対象区間の両端を識別させ、
前記2次元分布データの認識対象区間を所望の個数のセルに等分割させ、
前記認識対象区間に適用する分布関数y=f(x)の係数のうち、前記認識対象区間の両端の前記計測点の座標値から決定できる係数の値を算出して決定させ、
決定できない未確定係数への代入値を変化させ、前記代入値ごとに前記分布関数y=f(x)の軌跡を前記2次元分布データの分布図に重ね、前記セルごとに、前記軌跡上または前記軌跡から一定範囲内に前記2次元分布データが存在するか判定させ、存在する場合は当該セルのセル情報に「1」を、存在しない場合は「0」を設定させて正規化データを作成させ、作成された前記正規化データを前記記憶手段に記憶させ、
前記記憶手段から前記正規化データと前記弱識別器定義データとを読み込ませ、
(ア)前記分布関数y=f(x)の前記未確定係数への前記代入値の任意の1つの値について、前記正規化データの当該値に対応する前記セル情報を中央行に配置し、当該値から所望の前後範囲の前記代入値に対応する前記セル情報を前記中央行の上下にマッピングさせ、
(イ)前記弱識別器定義データに定義されている各弱識別器について、マッピングした前記正規化データにおける前記比較領域の前記第1領域に含まれる前記セル情報の合計と前記第2領域に含まれる前記セル情報の合計との差分から算出した前記特徴量に該当する前記ビンに設定された前記信頼度を認識スコアとして取得させ、
(ウ)前記弱識別器定義データに定義されている全弱識別器の前記認識スコアを合計して当該値の強識別器の認識スコアとさせ、
前記未確定係数への全代入値について(ア)、(イ)および(ウ)を繰り返させ、前記強識別器の認識スコアが最大となる代入値を前記未確定係数の値に決定し、前記認識対象区間に適用する前記分布関数y=f(x)を確定させる
ことを実行させることを特徴とする認識プログラム。 - 前記コンピュータに、
確定した前記分布関数y=f(x)を前記出力手段に出力表示させ、
前記出力手段に出力表示された確定した前記分布関数y=f(x)が妥当であるか作業者が入力する判定結果を識別させ、
正解と判定されている場合は、前記記憶手段に正解認識データとして保存し、誤りと判定されている場合は、前記確定した分布関数y=f(x)を正しく修正した正解関数および正解データと、誤認識を生じさせた誤認識データとを前記記憶手段に訓練データとして保存させる
ことをさらに実行させること特徴とする請求項8に記載の認識プログラム。 - 前記コンピュータに、
前記記憶手段に保存された前記訓練データを読み出し、ブースティング学習アルゴリズムを用いて学習を行い、前記各弱識別器の信頼度を設定し直した弱識別器定義データを作成し、前記記憶手段に既に保存している前記弱識別器定義データを更新させることをさらに実行させることを特徴とする請求項9に記載の認識プログラム。 - 送電線を認識するため、前記2次元分布データは、航空レーザー計測システムによって測量された地表面の3次元レーザー計測データから得られる、任意の鉄塔間の垂直方向の2次元平面上に展開した2次元化航空レーザー計測データである請求項8ないし10のいずれか1項に記載の認識プログラム。
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KR102168172B1 (ko) | 2014-05-23 | 2020-10-20 | 삼성전자주식회사 | 반도체 소자의 제조 방법 |
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Family Cites Families (5)
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CA2167748A1 (en) * | 1995-02-09 | 1996-08-10 | Yoav Freund | Apparatus and methods for machine learning hypotheses |
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US20060056667A1 (en) * | 2004-09-16 | 2006-03-16 | Waters Richard C | Identifying faces from multiple images acquired from widely separated viewpoints |
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