PDF(903.8KB)>>論文を購入あらまし:我々は先に,輪郭形状(形)の記述法として,複素自己回帰モデルに基づく手法を提案した.そこでは,相似変換や輪郭点列の追跡始点位置に対して不変な形の特徴量として,輪郭点列に複素自己回帰モデルを当てはめたときの係数(複素自己回帰係数)および複素PARCOR係数を提案した.本論文では,相似不変性等の形状認識・分類等によって好ましい性質をもつ,輪郭形状間の距離尺度(複素自己回帰係数や複素PARCOR係数のユークリッド距離,対数ゆう度比距離,複素パワーケプストラム距離,複素パワーメルケプストラム距離)を提案する.更に,距離尺度と輪郭点列の確率分布との関係やスペクトルとの関係について考察する.また実験により,それらの距離に反映される輪郭点列の量子化誤差の影響や正多角形間の差違を定量的に示す.また5種類の木の葉を検索する実験によって,距離尺度の有効性を示す.。