5S-08
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
○豊住健太,堂薗 浩(佐賀大)
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。

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