@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00188928,
 author = {義忠, 隆生 and 小郷原, 一智 and 畑中, 裕司 and 砂山, 渡},
 book = {第80回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {本研究では,火星の衛星画像からダストストーム領域を自動検出することを目的とした.小領域パッチに分割し,パッチ画像のパターンに基づいてダストストームを自動検出するアルゴリズムを構築した.パッチ画像は特徴次元が大きすぎるために,主成分分析によって抽出された基底を用いることで,次元削減を行った.こうして低次元にしたパッチ画像の特徴量を用いて機械学習(Neural Networkを訓練)し,未知画像からの検出を行った.評価する際には未知画像を5枚用意し,ROC曲線を用いて評価した.その結果AUC=0.975という数値が得られ,高い精度で検出することに成功した.今後はパッチサイズやデータ数の検討を行い,精度の向上を目指す.},
 pages = {269--270},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {主成分分析を用いた火星ダストストーム領域の自動検出},
 volume = {2018},
 year = {2018}
}