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J-GLOBAL ID：201702273416781327   整理番号：17A0854201

マルチ適応度関数によるPSO(粒子群最適化)に基づく3D体形クラスタリング【Powered by NICT】

3D body shape clustering based on PSO by multi-fitness function

著者 (4件)： Sarakon Pornthep (School of ICT, Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, Thailand) ,  Charoensiriwath Supiya (HLM Laboratory, National Electronics and Computer Technology Center Pathumthani, Thailand) ,  Uyyanonvara Bunyarit (School of ICT, Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, Thailand) ,  Kaneko Hirohiko (Graduate School of Decision Science and Technology, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： KST  ページ： 34-39  発行年： 2017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： 人体形状は多くの工業において重要な役割を果たし,特に健康管理。二年にわたる国家サイジング調査を通じて収集したデータからのタイ人の体の大きさと形状の変化が見られた。これらの変化も国民健康状態の傾向を示すことができた。多重適応度関数を持つパーティクルスワーム最適化に基づく身体形状クラスタリングアルゴリズムを提案した。は著者らの以前の研究の精度と効率を改善した。この提案した方法は四つの部分から構成されている。先ず,前部と体の背を同定するための身体面検出は,固有ベクトルと固有値で定義される。第二に,体法のエッジの誘導体を用いて体ランドマークを検出することである体測定が実施された。第三に,タイ人女性のサイジングシステムによる体サイズの同定は,バスト,ウエストとヒップ足周り寸法からなる三本体寸法を用いて行った。最後に,体積重なり関数と身体測定値比のEuclid距離,マルチ適応度関数を用いて,2体データ間の類似性値を計算した。最終段階では,PSO(粒子群最適化)を,それぞれの身体サイズに応じて物体形状をグループ分けするために利用した。結果は雌指数同定技術(FFIT)からk-平均クラスタリングと同定された形状から得られたものと比較した。結果は,PSO(粒子群最適化)クラスタリングは,動的に類似物体形状を持つ人々を分類し,同時に,似ていないものを避けることができることを示した。このアルゴリズムはより大集団での研究を拡張することができた。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： 固有ベクトル ,  *体格 ,  類似性 ,  固有値 ,  *クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  健康管理 ,  *三次元 ,  女性 ,  サイジング
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  身体測定値 ,  体サイズ ,  *粒子群最適化 ,  *適応度関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  適応度関数 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  3D ,  体形 ,  クラスタリング