土地被覆図校正のためのScience DCPにおける風景画像認識(テーマセッション,大規模データとパターン認識・メディア理解,地球をとらえる,CEATEC連携)
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概要
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自然・社会環境の分析に利用される土地被覆図は,衛星センサの反射特性から推定されたもので,6割程度の正解精度となっており,校正が必要である.Science DCPは緯度・経度が整数で交差する地点を訪問したデータを科学的検証に利用するプロジェクトであり,地球観測情報の校正を行なっている.今回は,土地被覆分類の自動化のため,地球全球の4211地点における情景写真データを整備し、BoK及びSVMを用いた画像認識の実験を行った.ここにおいて,EMアルゴリズムによるサブクラス分類が有効であることがわかった.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-09-26
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