WEKO3
アイテム
画像データベースのためのデータマイニング法の拡張
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40633
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40633fe4fb168-93dd-454d-a989-35452696be8b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-FI98049010.pdf (742.9 kB)
|
Copyright (c) 1998 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1998-05-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 画像データベースのためのデータマイニング法の拡張 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Enhancement of a Data Mining Algorithm -Application to the Weather Satellite Images- | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 高知大学人文学部社会経済学科高知大学理学部数理情報科学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 高知大学人文学部社会経済学科高知大学理学部数理情報科学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 高知大学人文学部社会経済学科高知大学理学部数理情報科学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 高知大学人文学部社会経済学科高知大学理学部数理情報科学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 高知大学人文学部社会経済学科高知大学理学部数理情報科学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Information Science, Faculty of Science, Kochi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Information Science, Faculty of Science, Kochi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Information Science, Faculty of Science, Kochi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Information Science, Faculty of Science, Kochi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Information Science, Faculty of Science, Kochi University | ||||||||
| 著者名 |
仲川, 亜希
× 仲川, 亜希
|
|||||||
| 著者名(英) |
Aki, Nakagawa
× Aki, Nakagawa
|
|||||||
| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 我々は以前に、ドキュメントの中の共出現キーワードに注目した自己組織化マップによる自動クラスタリング法を提案した。これは、大規模なドキュメント集合における重要キーワード間の関係を表した概念マップを創出できる。今回、我々は、このアルゴリズムを画像に適応し、画像の特徴パターンに注目したクラスタリングを行った。対象画像は、気象衛星による雲の濃淡画像であり、冬型の高気圧での”吹き出し”や台風の目などの雲の動きの特徴によるクラスタリングに良い結果を得た。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We have previously shown how a Self-Organization Map (SOM) of automatic clustering using co-occurrence term pairs can be used to perform the data mining of large-scale text databases, the discovery of important data within large dociment sets by finding optimal data clustering. We report here on an extension of our previous work, substituting the co-occurrencing relationships among the feature patterns in images for term-pairs in documents. The experimental data is the huge volume of the weather satellite images. We performed the good results for the automatic clustering of these image data. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10114171 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告情報学基礎（FI） 巻 1998, 号 34(1998-FI-049), p. 71-78, 発行日 1998-05-14 |
|||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
