抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
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】