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画像対象物体の抽出·認識に対するファジィ推論の適用

机译:模糊推断在对象对象对象提取和识别的应用

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摘要

ファジィ推論はコンピュータに推論を行わせるための一つの方法である.通常の集合論はある要素が対象とする集合に属するか属さないかの2値であるが,ファジィ推論はその集合に属する度合を数値的に与える.これをファジィ化といい,ファジィ化された値を用いてあらかじめ定義しておいたファジィルールに基づき推論を行う.最終的に,推論結果を非ファジィ化して出力値とする.これらの推論過程から,ファジィ推論は人間の経験的知識の表現が容易であると言われている.本稿では,このようなファジィ推論の特徴を利用して,カメラで撮像された画像から対象物体を抽出·認識するシステムを提案する.この抽出·認識システムは,前処理部,特徴抽出部,識別部の3段階で構成し,識別部にはファジィ推論を適用する.
机译:模糊推理是让计算机制作计算机的一种方式。 正常的聚合集是二进制二进制文件,其元素属于目标集,但模糊推理在数字上提供了模糊推理所属的程度。 这被称为模糊,并且基于使用模糊值预先定义的模糊规则执行推断。 最后,推断结果是非模糊以进行输出值。 从这些推理过程中,据说模糊推理很容易代表人类的经验知识。 在本文中,我们提出了一种用于使用这种模糊推断的特征从摄像机捕获的图像中提取和识别对象对象的系统。 该提取/识别系统配置在预处理单元,特征提取单元和识别单元的三个步骤中,并且识别单元应用模糊推理。

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