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道路画像の環境状況を示す自己組織化マップの作成
https://doi.org/10.14990/00000085
https://doi.org/10.14990/00000085bb192195-7c4a-4938-9cbf-6af1d5a7d4ab
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
K00048 (1.3 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-03-25 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 道路画像の環境状況を示す自己組織化マップの作成 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.14990/00000085 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| 著者 |
鶴谷, 泰文
× 鶴谷, 泰文× 田中, 雅博 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Our objective of this paper is to recognize the weather and time conditions based on the image analysis. The basic tool is Self-Organizing Map (SOM) by Kohonen. SOM creates a map compressed from high-dimensional data. The topological feature of the data can be preserved fairly well. The items of the feature vectors will be organized by using the knowledge of humans. Thus we can extract the compressed information that seem necessary to make judgement of weather conditions. Global and local features will be defined. Also, the color information of RGB and YCbCr will be applied to extract the feature vector. The organized map will be shown to be useful for real data that are not used for organizing the map. | |||||
| 書誌情報 |
甲南大学紀要. 理工学編 en : Memoirs of Konan University. Science and engineering series 巻 52, 号 1, p. 1-16, 発行日 2005-07-31 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 甲南大学 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 13480383 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA11561231 | |||||
| 論文ID（NAID） | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 110004627545 | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
