JPH0769967B2 - Shape description method - Google Patents

Shape description method

Info

Publication number
JPH0769967B2
JPH0769967B2 JP63072770A JP7277088A JPH0769967B2 JP H0769967 B2 JPH0769967 B2 JP H0769967B2 JP 63072770 A JP63072770 A JP 63072770A JP 7277088 A JP7277088 A JP 7277088A JP H0769967 B2 JPH0769967 B2 JP H0769967B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
shape
contour
tree
polygonal line
skeleton
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP63072770A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH01245371A (en
Inventor
博 松下
敏郎 乾
Original Assignee
株式会社エイ・ティ・アール視聴覚機構研究所
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社エイ・ティ・アール視聴覚機構研究所 filed Critical 株式会社エイ・ティ・アール視聴覚機構研究所
Priority to JP63072770A priority Critical patent/JPH0769967B2/en
Publication of JPH01245371A publication Critical patent/JPH01245371A/en
Publication of JPH0769967B2 publication Critical patent/JPH0769967B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] この発明は、形状記述方法に関し、特に、形状を階層的
に記述する形状記述方法に関する。
Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a shape description method, and more particularly to a shape description method for hierarchically describing shapes.

[従来の技術] 形状のマッチングおよび分類に関して、その構造記述手
法の重要性が指摘されている。
[Prior Art] It has been pointed out that the structure description method is important for shape matching and classification.

従来、たとえば、輪郭線を示す図形の階層的な表現方法
として、輪郭線の曲率に着目したスケールスペース表現
がある。この方法は、輪郭線に沿ってその曲率関数を標
準偏差が異なる複数のガウス関数により平滑化し、特徴
点(たとえば、曲率が0となる輪郭線上の点)を追跡す
ることにより、その図形の特徴を解像度変化と関係づけ
て、その図形の構造記述を行なうものである。
Conventionally, for example, as a hierarchical representation method of a figure showing a contour line, there is a scale space representation focusing on the curvature of the contour line. This method smooths the curvature function along the contour line with a plurality of Gaussian functions having different standard deviations, and traces a feature point (for example, a point on the contour line where the curvature is 0) to determine the feature of the figure. Is related to the change in resolution to describe the structure of the figure.

[発明が解決しようとする課題] しかし、この方法では、図形特徴点の解像度軸に沿った
変化が不安定であり、これをツリー構造などによって構
造化すると、微妙な特徴の変化が大きい構造上の違いと
して現われることがあり、正確に形状の輪郭を構造化で
きないという課題がある。
[Problems to be Solved by the Invention] However, in this method, the change of the figure feature points along the resolution axis is unstable, and if this is structured by a tree structure or the like, a subtle change of the feature may occur. However, there is a problem that the contour of the shape cannot be accurately structured.

また、異なった解像度レベルにより、形状の特徴量およ
び各レベル間の関係記述を明確に記号化して表現した具
体的な方法は、まだ確立されておらず、したがって、形
状のマッチングおよび分類などの認識のために適用され
ていない。
In addition, a concrete method that clearly symbolizes and expresses the feature amount of the shape and the relation description between each level by different resolution levels has not yet been established, and therefore recognition of shape matching and classification is not performed. Not applied for.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされ
たもので、正確に形状を階層的に構造化して記述するこ
とが可能な形状記述方法を得ることを目的とする。
The present invention has been made in order to solve the above problems, and an object thereof is to obtain a shape description method capable of accurately structuring and describing a shape hierarchically.

[課題を解決するための手段] この発明は形状記述方法であって、形状の輪郭を示す2
次元の画像信号を受け、形状の輪郭を、平滑化の度合を
示す平滑化レベルごとに平滑化し、複数の平滑化された
輪郭信号を出力し、平滑化された輪郭信号を受け、平滑
化された輪郭について、その輪郭のスケルトンを連結線
分の形で抽出し、スケルトンを折れ線近似して、折れ線
信号および折れ線の交点信号を得て、折れ線の全長およ
び各折れ線の長さと方向とを含む形状を表現するための
特徴量を抽出し、折れ線信号および交点信号を受け、近
似スケルトンをツリー表現し、各ツリーについての端点
およびパスに対してラベリングを行ない、抽出された特
徴量をラベルリングが施されたツリーに付与するように
したものである。
[Means for Solving the Problem] The present invention is a shape description method, which shows a contour of a shape.
3D image signal, the contour of the shape is smoothed for each smoothing level indicating the degree of smoothing, a plurality of smoothed contour signals are output, and the smoothed contour signal is received and smoothed. For the contours, the skeletons of the contours are extracted in the form of connecting line segments, and the skeleton is approximated to a polygonal line to obtain the polygonal line signal and the intersection signal of the polygonal line, and the shape including the total length of the polygonal line and the length and direction of each polygonal line. To represent the approximated skeleton as a tree, perform labeling on the end points and paths for each tree, and label the extracted features. The tree is added to the created tree.

[作用] この発明における形状記述方法は、2次元の画像信号を
平滑化の度合を示す平滑化レベルごとに平滑化して輪郭
信号を出力し、その輪郭のスケルトンを連結成分の形で
抽出し、そのスケルトンを折れ線近似し、折れ線信号と
折れ線の交点信号に基づいて形状を表現するための特徴
量を抽出し、折れ線信号と交点信号とに基づいて近似ス
ケルトンをツリー表現して各ツリーについての端点およ
びパスに対してラベルリングを行ない、抽出された特徴
量をラベルリングが施されたツリーに付与することによ
り、正常に形状の記述を行なう。
[Operation] In the shape description method according to the present invention, a two-dimensional image signal is smoothed for each smoothing level indicating a degree of smoothing, a contour signal is output, and a skeleton of the contour is extracted in the form of a connected component. Approximate the skeleton to a polygonal line, extract the feature amount for expressing the shape based on the intersection signal of the polygonal line signal and the polygonal line signal, and express the approximate skeleton as a tree based on the polygonal line signal and the intersection signal, and make an end point for each tree. And the path is labeled, and the extracted feature amount is added to the labeled tree, so that the shape is normally described.

[発明の実施例] 第4図は、この発明の形状記述装置の周辺のハードウェ
アの構成を示すブロック図である。
[Embodiment of the Invention] FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of hardware around a shape description device of the present invention.

第4図を参照して、形状の記述がなされるべき原画の入
力は、テレビカメラ61またはイメージスキャナ63により
行なわれる。テレビカメラ61により得られた画像信号
は、A/D変換器62によりA/D変換され、画像データが画像
データ記憶装置64にストアされる。一方、イメージスキ
ャナ63を使用した場合、これにより得られた画像データ
が画像データ記憶装置64にストアされる。
Referring to FIG. 4, an original image whose shape is to be described is input by a television camera 61 or an image scanner 63. The image signal obtained by the television camera 61 is A / D converted by the A / D converter 62, and the image data is stored in the image data storage device 64. On the other hand, when the image scanner 63 is used, the image data obtained thereby is stored in the image data storage device 64.

形状記述装置70は、画像データ記憶装置64から2次元の
画像パターンを得る。形状記述装置70は、この画像パタ
ーンについて階層的構造記述を行ない、形状データとし
て出力する。得られた形状データは、必要に応じて形状
データ記憶装置65にストアされ、後に形状のマッチング
または分類を行なうときの貯蔵モデルとなる。
The shape description device 70 obtains a two-dimensional image pattern from the image data storage device 64. The shape description device 70 makes a hierarchical structure description for this image pattern and outputs it as shape data. The obtained shape data is stored in the shape data storage device 65 as needed, and serves as a storage model when shape matching or classification is performed later.

第1図は、この発明による形状記述装置の一実施例を示
すフロー図である。
FIG. 1 is a flow chart showing an embodiment of the shape description device according to the present invention.

第1図を参照して、ステップ1において、或る形状を示
す2次元の画像パターンが入力される。ステップ2にお
いて、この画像パターンに対して輪郭線の追跡が行なわ
れ、輪郭線の抽出が行なわれる。ステップ3において、
まず最初に、抽出された輪郭線の座標系列について充分
大きい標準偏差σを持つガウス関数により平滑化され
る。これをレベル1の平滑化と呼び、最も大きな平滑化
が行なわれる。
Referring to FIG. 1, in step 1, a two-dimensional image pattern showing a certain shape is input. In step 2, the contour line is traced for this image pattern, and the contour line is extracted. In step 3,
First, the coordinate series of the extracted contour line is smoothed by a Gaussian function having a sufficiently large standard deviation σ 1 . This is called level 1 smoothing, and the largest smoothing is performed.

次に、ステップ4において、レベル1の平滑化がなされ
た輪郭線の図形について、スケルトンを連結線分の形で
抽出する。ステップ5において、図形の特徴量を記述す
るためにスケルトンの記号化がなされる。スケルトンの
記号化の方法として、スケルトンの折れ線近似を行な
う。折れ線近似によって、ノードおよびブランチが得ら
れる。
Next, in step 4, the skeleton is extracted in the form of connecting line segments from the level 1 smoothed contour figure. In step 5, the skeleton is symbolized to describe the feature amount of the figure. As a method of symbolizing the skeleton, the polygonal line approximation of the skeleton is performed. The line approximation yields nodes and branches.

ステップ6において、ノードおよびブランチについて形
状を表現するための特徴量が付与される。ノードおよび
ブランチにおける特徴量は、たとえば、各レベルにおい
て、次の第1表に示されるようなものである。
In step 6, a feature amount for expressing the shape of the node and the branch is added. The feature amount at the node and the branch is, for example, as shown in the following Table 1 at each level.

また、これと並行して、ステップ7において、各レベル
間の関係を記述するために、折れ線近似により得られた
近似スケルトンをツリー表現し、このツリーについての
ノード(端点)およびブランチ(パス)に対してラベリ
ングを行なう。ここにおけるラベリングは、前のレベル
のツリーを参照してノードおよびブランチを関連づける
ようになされる。(但し、レベル1については単独でラ
ベリングを行なう。) ステップ8において、ステップ6で抽出された特徴量
を、ステップ7で得られたラベリングが施されたツリー
に付与する。これにより、1つの平滑化のレベルについ
てその構造記述がなされた。
In parallel with this, in step 7, in order to describe the relationship between each level, the approximate skeleton obtained by the polygonal line approximation is expressed as a tree, and nodes (end points) and branches (paths) about this tree are expressed. Label it. Labeling here involves associating nodes and branches with reference to the previous level tree. (However, labeling is performed independently for level 1.) In step 8, the feature amount extracted in step 6 is added to the labeled tree obtained in step 7. This provided a structural description for one level of smoothing.

レベル2以下についても、同様に構造記述がなされる
が、平滑化のための標準偏差σ(i=2,3,…)は順次
小さく設定され、これにより階層的に構造記述をするこ
とができる。すなわち、粗レベルから密レベルに至る多
くのレベルについて特徴量を含むツリーが得られる。
The structure description is similarly made for Level 2 and below, but the standard deviation σ i (i = 2,3, ...) for smoothing is set gradually smaller, which allows the structure description to be made hierarchically. it can. That is, a tree including feature quantities is obtained for many levels from the coarse level to the fine level.

以上のようにして、正確に形状を階層的に構造化して記
述することができる。
As described above, the shape can be accurately structured and described hierarchically.

次に、具体例としてラクダを挙げて、アルゴリズムにつ
いて説明する。
Next, the algorithm will be described using a camel as a specific example.

第2図(a)は、入力された画像パターンから抽出され
たラクダの輪郭線を示す。
FIG. 2 (a) shows the contour of the camel extracted from the input image pattern.

第2図(b)は、ステップ3においてレベル1(粗レベ
ル)の平滑化がなされ、ステップ5においてスケルトン
の折れ線近似がなされたことを示す。この図において、
1つのノードN1と、3本のブランチ1,2,3がある。
FIG. 2B shows that level 1 (coarse level) is smoothed in step 3 and skeleton polygonal line approximation is performed in step 5. In this figure,
There is one node N1 and three branches 1,2,3.

第2図(c)は、さらに密レベルの平滑化を行ない、近
似スケルトンが作成されたことを示す。近似スケルトン
は、スケルトンの各線分に対してその線分長から求まる
値をkとしたk−曲率を調べることにより決定される。
FIG. 2 (c) shows that an approximate skeleton is created by further performing the smoothing of the dense level. The approximate skeleton is determined for each line segment of the skeleton by examining the k-curvature where k is a value obtained from the line segment length.

第2図(b)および(c)を比較することにより、粗レ
ベルおよび密レベルの近似スケルトンは、それぞれ入力
された画像パターンの形状が示す大局的な特徴および詳
細な特徴を示していることがわかる。この例において、
2つの代表的なレベルについてのみ示したが、実際には
これらの中間のレベルについても処理を行なう。
By comparing FIGS. 2 (b) and 2 (c), it is found that the coarse-level and fine-level approximate skeletons show global features and detailed features indicated by the shapes of the input image patterns, respectively. Recognize. In this example,
Although only two representative levels are shown, in practice, the intermediate level between them is also processed.

第3図(a)ないし(e)は、第1図のステップ7によ
って形成された、各レベルの関係記述を示すツリーであ
る。これらの図において、記号N1、N2…はノード名を示
し、数字はブランチ名を示す。
FIGS. 3 (a) to 3 (e) are trees showing the relational description of each level formed in step 7 of FIG. In these figures, symbols N1, N2, ... Show node names, and numbers show branch names.

第3図(a)は、最も粗なレベルのツリーを示す。この
ツリーをもとに、第3図(b)ないし(e)に示すよう
に、順次より密なレベルのツリーが作成され、それぞれ
のノードおよびブランチにラベリングが施され関係記述
がなされる。
FIG. 3 (a) shows the coarsest level tree. Based on this tree, as shown in FIGS. 3 (b) to 3 (e), a tree of higher level is sequentially created, and the respective nodes and branches are labeled to describe the relation.

この例におけるラベリングの方法は、たとえば、第3図
(b)に示すように新たにノードが出現するノードにお
いて、前のレベルを参照し、ブランチ3にノードN2が出
現したことからブランチ3を3つのブランチ31、32およ
び33に分割する。同様にして、第3図(c)に示す次の
レベルにおいて、前レベルのブランチ31にノードN3が出
現するので、ブランチ31がブランチ311、312および313
に分割される。以下、同様にして、第3図(e)に示す
密レベルまでこの操作を繰返すことにより、関係記述が
得られる。ここで、第3図(e)に示す最終の密レベル
のツリーには、すべてのレベルの関係が記述されたもの
となる。
In the labeling method in this example, for example, as shown in FIG. 3 (b), a node in which a new node appears refers to the previous level, and the node N2 appears in the branch 3. Split into one branch 31, 32 and 33. Similarly, at the next level shown in FIG. 3C, since the node N3 appears in the branch 31 of the previous level, the branch 31 is divided into branches 311, 312 and 313.
Is divided into In the same manner, by repeating this operation until the dense level shown in FIG. 3 (e), the relational description is obtained. Here, in the final dense level tree shown in FIG. 3E, the relationships of all levels are described.

なお、第3図(a)は第2図(b)に対応して関係記述
がなされたツリーであり、第3図(e)は第2図(c)
に対応して関係記述がなされたツリーである。
Note that FIG. 3 (a) is a tree in which relational description is made corresponding to FIG. 2 (b), and FIG. 3 (e) is FIG. 2 (c).
Is a tree in which the relational description is made in correspondence with.

次に、以上のようにして得られた階層的構造記述を用い
て、形状のマッチングまたは分類などの利用方法につい
て簡単に説明する。
Next, using the hierarchical structure description obtained as described above, a method of utilizing shape matching or classification will be briefly described.

第5図は、形状のマツチングおよび分類の手順を示す概
略のフロー図である。
FIG. 5 is a schematic flow chart showing the procedure of shape matching and classification.

第5図を参照して、まず、ステップ51において、この発
明の形状記述装置により、入力された画像パターンの階
層的構造記述を行ない、複数レベルのツリー表現を得
る。次に、ステップ52において、このツリー表現と予め
ストアされた貯蔵モデル54とを比較することにより、マ
ッチングまたは分類を行なう。この貯蔵モデル54は、予
め多くの代表的なまたは典型的な形状について、この形
状記述装置により複数のレベルでツリー表現された形状
のデータベースである。
With reference to FIG. 5, first, in step 51, the shape description device of the present invention describes the hierarchical structure of the input image pattern to obtain a multi-level tree representation. Next, in step 52, matching or classification is performed by comparing this tree representation with a prestored storage model 54. This storage model 54 is a database of shapes, which are represented in advance by a plurality of levels as a tree for many typical or typical shapes by the shape description device.

ここで、マッチングおよび分類は所望のレベルで行なう
ことが可能で、特徴量および関係記述を階層的に利用す
ることにより、効率の良いマッチングが可能となる。さ
らに、たとえば第1表および第2表に示された特徴量に
ついて或る程度の自由度を持たせることにより、変化す
ることのある形状、たとえば、生物などについても、融
通性をもってマッチングを行なうことが可能である。
Here, matching and classification can be performed at a desired level, and efficient use can be achieved by hierarchically using the feature amount and the relational description. Further, by giving a certain degree of freedom to the feature amounts shown in Tables 1 and 2, for example, flexible matching can be performed even for shapes that may change, such as living things. Is possible.

[発明の効果] 以上のように、この発明によれば、形状の輪郭を示す2
次元の画像信号を受け、平滑化の度合を示す平滑化レベ
ルごとに平滑化して輪郭信号を出力し、その輪郭のスケ
ルトンを連結線分の形で抽出し、そのスケルトンを折れ
線近似して、形状を表現するための特徴量を抽出すると
ともに、近似スケルトンをツリー表現し、各ツリーの端
点およびパスに対してラベリングを行ない、特徴量をラ
ベリングが施されたツリーに付与することにより、正確
に形状を階層的に構造化して記述することが可能とな
る。
[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the contour of the shape 2
3D image signal, smoothes each smoothing level indicating the degree of smoothing, outputs a contour signal, extracts the skeleton of the contour in the form of connecting line segments, approximates the skeleton with a polygonal line, and then By extracting the feature quantity for expressing the tree, expressing the approximate skeleton as a tree, labeling the end points and paths of each tree, and assigning the feature quantity to the labeled tree Can be hierarchically structured and described.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は、この発明による形状記述装置の一実施例を示
すフロー図である。第2図(a)ないし(c)は、第1
図に適用されるラクダの例について輪郭線および近似ス
ケルトンを示す図である。第3図(a)ないし(e)
は、第1図に適用されるラクダの例についてラベリング
されたツリーを示す図である。第4図は、この発明の形
状記述装置の周辺のハードウェアの構成を示すブロック
図である。第5図は、この発明の形状記述装置を利用し
て形状のマッチングおよび分類を行なう手順を示す概略
のフロー図である。 第3図において、N1ないしN5はノード名、1ないし1000
3はブランチ名を示す。
FIG. 1 is a flow chart showing an embodiment of the shape description device according to the present invention. 2 (a) to (c) show the first
It is a figure which shows a contour line and the approximate skeleton about the example of the camel applied to a figure. Figure 3 (a) to (e)
FIG. 3 shows a labeled tree for the camel example applied to FIG. 1. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of hardware around the shape description device of the present invention. FIG. 5 is a schematic flow chart showing a procedure for performing shape matching and classification using the shape description device of the present invention. In FIG. 3, N1 to N5 are node names, 1 to 1000
3 indicates the branch name.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】形状の輪郭を示す2次元の画像信号を受
け、前記形状の輪郭を、平滑化の度合を示す平滑化レベ
ルごとに平滑化し、複数の平滑化された輪郭信号を出力
し、 前記平滑化された輪郭信号を受け、平滑化された輪郭に
ついて、その輪郭のスケルトンを連結線分の形で抽出
し、 前記スケルトンを折れ線近似し、折れ線信号および折れ
線の交点信号を得て、折れ線の全長および各折れ線の長
さと方向とを含む形状を表現するための特徴量を抽出
し、 前記折れ線信号および交点信号を受け、近似スケルトン
をツリー表現し、各ツリーについての端点およびパスに
対してラベリングを行ない、 前記抽出された特徴量を前記ラベリングが施されたツリ
ーに付与することを特徴とする、形状記述方法。
1. A two-dimensional image signal indicating a contour of a shape is received, the contour of the shape is smoothed for each smoothing level indicating a degree of smoothing, and a plurality of smoothed contour signals are output. Receiving the smoothed contour signal, for the smoothed contour, the skeleton of the contour is extracted in the form of a connecting line segment, and the skeleton is approximated by a polygonal line to obtain a polygonal line signal and an intersection signal of the polygonal line, and a polygonal line. Extract the feature amount for expressing the shape including the total length and the length and direction of each polygonal line, receive the polygonal line signal and the intersection signal, represent the approximate skeleton as a tree, and for the end points and paths for each tree A shape description method comprising performing labeling and adding the extracted feature quantity to the labeled tree.
JP63072770A 1988-03-26 1988-03-26 Shape description method Expired - Fee Related JPH0769967B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63072770A JPH0769967B2 (en) 1988-03-26 1988-03-26 Shape description method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63072770A JPH0769967B2 (en) 1988-03-26 1988-03-26 Shape description method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH01245371A JPH01245371A (en) 1989-09-29
JPH0769967B2 true JPH0769967B2 (en) 1995-07-31

Family

ID=13498942

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP63072770A Expired - Fee Related JPH0769967B2 (en) 1988-03-26 1988-03-26 Shape description method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0769967B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001005981A (en) * 1999-06-04 2001-01-12 Mitsubishi Electric Inf Technol Center America Inc Method for space expressing object shape

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3358433B2 (en) * 1995-03-27 2002-12-16 新日鉄ソリューションズ株式会社 Interactive drawing recognition processing method
KR100413679B1 (en) * 2000-10-21 2003-12-31 삼성전자주식회사 Shape descriptor extracting method

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001005981A (en) * 1999-06-04 2001-01-12 Mitsubishi Electric Inf Technol Center America Inc Method for space expressing object shape
JP4545277B2 (en) * 1999-06-04 2010-09-15 ミツビシ・エレクトリック・リサーチ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド A method for ordering image spaces representing object shapes

Also Published As

Publication number Publication date
JPH01245371A (en) 1989-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5987173A (en) Interactive drawing recognition processing method and apparatus thereof
KR102333682B1 (en) Semantic segmentation system in 3D point cloud and semantic segmentation method in 3D point cloud using the same
JP2011096286A (en) Method and apparatus for searching for object within image or image sequence
Tanase et al. Polygon decomposition based on the straight line skeleton
JPH0769967B2 (en) Shape description method
JP2701003B2 (en) Solid model synthesizing apparatus and solid model synthesizing method
Lee Recent generalization development and road ahead
CN116823597B (en) Image generation system
Wu et al. A skeleton-retrieving technique for aiding modular-fixtures design
JP3358433B2 (en) Interactive drawing recognition processing method
JP3046871B2 (en) Vector quantization method and vector quantization apparatus
JPH02146681A (en) Contour line extracting system
Kanehara et al. A flexible image retrieval using explicit visual instruction
Gagliardi et al. A pictorial and textual IR environment based on image description
JPH0644294B2 (en) Vectorization method
JPH0664534B2 (en) Device for selecting unification candidate terms
JPH0656621B2 (en) Character figure recognition method
JPH0830783A (en) Method for recognizing two-dimensional object
JPH0773317A (en) Image recognizing device
ATE48710T1 (en) PROCEDURE FOR UNIFORM SYMBOLIC DESCRIPTION OF DOCUMENT SAMPLE IN AN AUTOMATION.
Stanchev et al. A model-based technique with a new indexing mechanism for industrial object recognition
CN118096971A (en) Adaptive curve interpolation mechanism and instantiation-based surface drawing method
JPH034953B2 (en)
CN116630573A (en) Point cloud up-sampling method and device based on feedback mechanism and storage medium
CN118333591A (en) Dynamic optimization-based human resource scheduling method and device

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees