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J-GLOBAL ID：201702221978168573   整理番号：17A0022859

ランドマーク認識領域のためのマイニングクラウドソーシング写真【Powered by NICT】

Mining Crowdsourcing Photos for Recognizing Landmark Areas

著者 (5件)： Liu Yi-Hau ,  Lin Shian-Hua ,  Lai Chun-Ku ,  Huang Chun-Che ,  Lu Cheng-Yu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IMIS  ページ： 12-19  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 良好な展望点のためのランドマーク領域を自動的に問題を解決するために,本論文では,一般的な都市ランドマークまたは自然景観の写真メタデータはFlickrとGoogleマップから収集し,抽出した。ランドマーク領域認識システム(LARS)はこれらのランドマークの良好な訪問と写真POI(関心の点)を探索するためのランドマークの驚くべき領域を効果的に認識することを提案した。ソーシャルネットワークから得られたクラウドソーシング写真とタグに基づいて,LARSは,物体の近くで効率的に探索するためのLBSE(位置ベース検索エンジン)を実装している。DBCGM(欲張り法を用いた密度ベースクラスタリング)の領域の中へのランドマーク写真をクラスタ化するために提案した。光ランドマーク関連性に関するクラウドソーシング検証に基づいて,実験のためのデータセットは,実験的評価のために採取した。結果はDBCGMは他の密度ベースのクラスタリング法より優れていることを示した。最後に,LARSは,LARS応用の実証としてのGoogleマップにランドマーク領域を凹面ハルアルゴリズムを採用した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自然景観 ,  凹面 ,  メタデータ ,  *クラスタ化 ,  検索エンジン ,  都市
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  密度ベースクラスタリング ,  欲張りアルゴリズム ,  社会的ネットワーク ,  Googleマップ ,  *ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ランドマーク ,  写真