球面畳み込み自己組織化マップを用いた画像のクラスタリング
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抄録
現在,情報化社会において多くのビッグデータが生成されている.このような多くのデータを可視化して人間にわかりやすく表示することが必要であり,その手法の一つとして球面自己組織化マップ(球面SOM)と呼ばれるものがある.球面SOMとは,高次元データの類似性を色や距離を用いて球面上に写像しデータの分類を行うニューラルネットワークのことである.本研究ではWebGLを用いて,Windowsのみではなく,多くのシステムで使用可能な球面SOMにWebページ上のありふれた画像にクラスタリングを行い、類似した画像をわかりやすく可視化するシステムを作成する。
収録刊行物
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- 第81回全国大会講演論文集
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第81回全国大会講演論文集 2019 (1), 297-298, 2019-02-28
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047123128320
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- NII論文ID
- 170000179665
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00196785/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles