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
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概要
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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.
- 2012-02-23
著者
-
永井 保夫
東京情報大学総合情報学部情報システム学科
-
マッキンケネス ジェームス
東京情報大学総合情報学部情報システム学科
-
永井 保夫
東京情報大 総合情報
-
永井 保夫
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウエア生産技術研究所
-
山口 崇志
東京情報大学総合情報学部情報システム学科
-
森 一真
東京情報大学総合情報学部情報システム学科
-
山口 崇志
東京情報大学総合情報学部
-
マッキン ケネス
東京情報大学
-
山口 崇志
東京情報大学
-
森 一真
東京情報大学
-
マッキン ケネスジェームス
東京情報大学
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