This thesis deals with one of the problem in high level vision. The very factor for reliable perception machine is the methodology for association of various sources of information rather than the measurement of information itself. In limited domain and on the limited measurements, some schemes for reliable vision system are presented. In uncertain image information the linear approximation of boundary shape representation is extracted and structure analyzer finds the inter-relations between subparts and describes them by di-graph. Upon these local feature the paradigm for reliable process, hypothesis and verification, is implemented. The global interpretation technique and utilization of contextual information will be discussed. Some error corrective procedure in verification phase is realized with feedback control strategy. The two components of environments for hypothesis and verification is working elements and record of state. The working elements, set of hypotheses, are the atomic item for reasoning and changes nonmonotonically. At each stage of matching, the resultant change of current state is changed. As a result, hypothesis and verification is an efficient approach for overcoming the wall of ambiguities in numerical taxonomy.
최근 기계에 의한 시각 장치에서 가장 중요한 과제는 입력된 화상으로부터 얻은 화상 특질의 양과 질보다도 그 것들의 유기적인 종합이다. 본 논문에서는 비교적 제한된 물체들 (공구) 에 대해서 제한된 화상특질을 기반으로 하여 신뢰성을 높이기 위해 가설 검정법을 시도했다. 접촉된 혹은 겹쳐진 다수의 물체로 구성된 정경을 화상 단편화에 의해 선분들의 집합으로 기술한 후, 밀접하게 놓여진 선분들을 모음으로써 전체 정경을 해석하였다. 이 과정은 기존의 선형특질에 의거한 물체의 2차원 구조 해석 문제의 한 가지로서 전형적인 접근과는 다른 방법들이 제안되었다. 이 해석의 결과는 국부적 특성에 크게 좌우되는 것으로서 그 한계를 극복하기 위해서 인식 과정에 적극적인 추론제어를 도입하여 공간적인 상호연관 관계를 종합하는 가설검정법을 시도하여 대국적인 해석결과를 얻었다. 두가지 중요한 구성 요소는 비단조적으로 동적인 변화를 거치는 추론의 기본 단위로서 가설들의 집합을 유지하는 것과 이미 구축되어 있는 물체자체의 지식을 참조한 결과 변화한 상태정보의 기록을 유지하는 것이다. 가설 검정법의 결과인 대국적 해석을 이용하여 국부적 해석의 오류를 보정하는 귀환 기구도 제안되었다. 결과로서 가설 검정법이 국부적으로 측정된 수치적 분류에 의한 한계를 극복할 수 있는 유효한 방법임을 증명할 수 있었다.
