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  1. 研究報告
  2. エンタテインメントコンピューティング(EC)
  3. 2023
  4. 2023-EC-68

デフォルメ地図に対する人間の認識力のモデル化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226129
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226129
1e54c338-7eec-4a48-ad00-ed34b677e873
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EC23068023.pdf IPSJ-EC23068023.pdf (3.8 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-05-24
タイトル
タイトル デフォルメ地図に対する人間の認識力のモデル化
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション7
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
筑波大学理工情報生命学術院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム
著者所属
筑波大学システム情報系
著者所属(英)
en
Master's Program in Computer Science, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
著者名 土居, 亮斗

× 土居, 亮斗

土居, 亮斗

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三末, 和男

× 三末, 和男

三末, 和男

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 この論文はデフォルメ地図に対する人間の認識力のモデル化への挑戦を報告するものである.筆者らは,先行研究によって観測された都道府県のデフォルメ地図に対する人間の認識力の値を,モデルが倣ねるべき値とし,人間のデフォルメ地図の認識力のモデル化を試みた.まず始めに,いくつかの距離関数を利用して原図形とそれをデフォルメした図形との間の類似度を求め,類似度と観測値との関係を視覚的に分析した.その結果,距離関数として DTW 距離を採用することにした.また,類似度を観測値にフィッテングするための関数にはシグモイド関数を用いることにした.ただし,試行の結果,1 つのフィッティング関数では人間の認識力を十分に表現できないと考え,都道府県をその特徴によってクラスタリングし,クラスタ毎にフィッテングを行った複数のサブモデルから構成されるモデルを構築した.さらに,適切なクラスタ数を求めるために,クラスタ数を変えたモデルの出力結果と観測値との誤差を調査した.結果として,クラスタ数 9 において,平均で 20% ~ 26% 程度の誤差で人間のデフォルメ地図の認識力をモデル化できた.また,一部の府県に関しては誤差を 10% ~ 15% 程度に抑えることができた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12049625
書誌情報 研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻 2023-EC-68, 号 23, p. 1-8, 発行日 2023-05-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8914
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
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Ver.1 2025-01-19 12:34:28.769339
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