Abstract
在影像辨識的系統中，最主要的就是去處理大量相關的資料，這些資料主要包含物體其構成要素的各別特性與它們之間的相對的關係。本論文中，我們利用模糊集合理論具有對這些模糊資料之良好的表現能力與簡單而直覺的思考方式的特性來處理在影像中的這些模糊的資料。因為我們要處理的資料不是固定形態的物體，而是要分辨具有相同特性的物體，所以我們所需要的資料庫應該是由一些”具語意的特性”所組成的而不是樣版式的資料庫。因此，我們使用包含語意的模糊集合來表示其構成元素大致上的個別特性與它們之間的相對空間關係。基於這些語意，待辨識物體的模型以階層性的架構來建立。處理的過程中，對每個輸入影像先分割成一個個的曲線，然後把抽取出來的特性與關係以模糊集合來表示。最後，把這些收集到的資料與物體的模型利用一些與我們想法相對應之語意運算進行比對。經由實驗，可以看出我們所提出之方法確實有效可行，能夠去處理這些高階的資料。而且模糊語意的觀念對更進一步的研究，如人性化系統或語意交談式的使用者界面等，也是有幫助的。本論文共分六章：第一章簡介；第二章是模糊集合理論；第三章是特徵分析與影像辨識系統；第四章是實驗與分析；第五是對系統的討論；第六章為結論。