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オゴハラ カズノリ
OGOHARA Kazunori
小郷原 一智 所属 京都産業大学 理学部 宇宙物理・気象学科 職種 准教授 |
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| 言語種別 | 日本語 |
| 発行・発表の年月 | 2018/03/13 |
| 形態種別 | その他 |
| 標題 | 主成分分析を用いた火星ダストストーム領域の自動検出 |
| 執筆形態 | その他 |
| 掲載誌名 | 第80回全国大会講演論文集 |
| 巻・号・頁 | 2018(1),269-270頁 |
| 著者・共著者 | 義忠 隆生,小郷原 一智,畑中 裕司,砂山 渡 |
| 概要 | 本研究では,火星の衛星画像からダストストーム領域を自動検出することを目的とした.小領域パッチに分割し,パッチ画像のパターンに基づいてダストストームを自動検出するアルゴリズムを構築した.パッチ画像は特徴次元が大きすぎるために,主成分分析によって抽出された基底を用いることで,次元削減を行った.こうして低次元にしたパッチ画像の特徴量を用いて機械学習(Neural Networkを訓練)し,未知画像からの検出を行った.評価する際には未知画像を5枚用意し,ROC曲線を用いて評価した.その結果AUC=0.975という数値が得られ,高い精度で検出することに成功した.今後はパッチサイズやデータ数の検討を行い,精度の向上を目指す. |
| NAID | 170000177419 |
| PermalinkURL | http://id.nii.ac.jp/1001/00188840/ |