G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/62 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01)
Patent
CA 2156521
A pattern recognition method comprises the steps of: (a) dividing a recognition object region of an input pattern into N regions, allocating division region numbers to the N regions to form N division regions; (b) calculation a feature quantity of each of the N division regions in accordance with a predetermined criteria and generating a feature vector comprising the N feature quantities as the elements; (c) picking up largest or smallest element among the N elements of the feature vector, making up a first feature set comprising one division region number corresponding to the largest or smallest element picked up, then picking up two elements which are the largest and second largest elements or the smallest and second smallest elements, making up a second feature set comprising the two division region numbers corresponding to the two elements, and making up an (N-1)th feature set comprising the (N-1) division regions numbers picked up in the same way so as to make up (N-1) feature sets in total; and (d) referring to a dictionary in which feature sets obtained by executing in advance the steps (a) to (c) for various model patterns, and the category names of the model patterns are recorded, obtaining the similarities of the feature sets of the input pattern with the feature sets in the dictionary for every category name, and determining the category name for which the similarity is the greatest as the category name of the input pattern. The time taken for recognition can be shortened and the recognition rate can be improved.
Procédé de reconnaissance de structures qui consiste: (a) à diviser une région d'objet de reconnaissance d'une structure entrée en N régions, à attribuer des numéros de région de division aux N régions pour former N régions de division; (b) à calculer une quantité de caractéristiques pour chacune des N régions de division selon un critère prédéterminé et à générer un vecteur de caractéristiques comprenant en tant qu'éléments les N quantités de caractéristiques; (c) à prélever le plus petit ou le plus grand élément parmi les N éléments du vecteur de caractéristiques, à constituer une première série de caractéristiques comprenant un numéro de région de division correspondant au plus petit ou au plus grand élément prélevé, à prélever ensuite deux éléments qui sont le plus grand et le deuxième plus grand élément ou le plus petit et le deuxième plus petit élément, à constituer une deuxième série de caractéristiques comprenant les deux numéros de région de division correspondant aux deux éléments et à constituer une (N-1) ième série de caractéristiques comprenant les (N-1) numéros de régions de division prélevés de la même manière de façon à constituer (N-1) séries de caractéristiques au total; et (d) à prendre comme référence un dictionnaire dans lequel les séries de caractéristiques obtenues par l'exécution préalable des étapes (a), (b) et (c) pour diverses structures modèles, ainsi que les noms des catégories des structures modèles sont enregistrés, à obtenir les similarités des séries de caractéristiques de la structure entrée avec les séries de caractéristiques dans le dictionnaire pour chaque nom de catégorie et à déterminer le nom de catégorie pour lequel la similarité est la plus grande en tant que nom de catégorie de la structure d'entrée. Le temps nécessaire pour la reconnaissance peut être ainsi réduit et la vitesse de reconnaissance peut être améliorée.
Birds Systems Research Institute Inc.
Smart & Biggar
LandOfFree
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