Particle Swarm Optimizationによる転移学習を適用した衛星画像の類似画像検索

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-02-23
• タイトル: Particle Swarm Optimizationによる転移学習を適用した衛星画像の類似画像検索
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Similar Image Search applied Transfer Learning with Particle Swarm Optimization
• 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: 東京情報大学総合情報学部情報システム学科
• 著者所属: 東京情報大学総合情報学部情報システム学科
• 著者所属: 東京情報大学総合情報学部情報システム学科
• 著者所属: 東京情報大学総合情報学部情報システム学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Systems, Tokyo University of Information Sciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Systems, Tokyo University of Information Sciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Systems, Tokyo University of Information Sciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Systems, Tokyo University of Information Sciences
• 著者名: 森, 一真; 山口, 崇志; マッキンケネスジェームス; 永井, 保夫
• 著者名(英): Kazuma, Mori; Takashi, Yamaguchi; Kenneth, J.Mackin; Yasuo, Nagai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，地球の環境変化の観測にリモートセンシングが用いられる．特に，衛星画像による類似画像検索では地表の物理的な形状の変化を観測・検出することが出来るため，重要である．しかし，衛星画像は非常に大きなデータサイズであるため，類似画像検索には多くの時間を要する．また，過去の研究において遺伝的アルゴリズム (GA) を用いた類似画像検索で良い適合度を得られている．しかしながら，GA は確率的な探索を行うことから比較的多くの計算時間を要することが問題となっている．この問題を解決するため，本研究では Particle Swarm Optimization(PSO) をもとに，粒子のグループによって広域的に探索を行う手法を提案する．加えて，より探索効率を向上させるために，以前の学習結果を利用する転移学習を用いた類似画像検索について検討した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Remote sensing of the earth surface using satellite sensor data is one of the most important methods for global environmental monitoring. In remote sensing fields, similar image search is important because physical changes of the earth's surface caused by human or nature can be monitored. However, long calculation time is required for similar image search in satellite data due to the very large search space. In our previous research, relatively good results ware achieved using genetic algorithm on the similar image search from the satellite image. Based on this result, we proposed a particle swarm optimization based search method that globally searches for the problem space using particle groups. Furthermore, we investigated reapplying the training results of previous searches using the transfer learning to improve search speed for similar image search.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2012-MPS-87, 号 19, p. 1-2, 発行日 2012-02-23
• 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