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J-GLOBAL ID：201702251697769307   整理番号：17A0914887

ダッシュボードカメラからの光の予測【Powered by NICT】

Light predictions from dashboard cameras

著者 (2件)： Hnoohom Narit (Department of Computer Engineering, Image, Information and Intelligence Laboratory, Faculty of Engineering, Mahidol University, Nakorn Pathom, Thailand) ,  Akepitaktam Pawarit (Department of Computer Engineering, Image, Information and Intelligence Laboratory, Faculty of Engineering, Mahidol University, Nakorn Pathom, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAMT  ページ： 423-426  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： 本論文の目的は,機械学習アルゴリズムを用いてダッシュボードカメラビデオからの画像における光の分類のための予測モデルを開発することである。本研究では,著者らは,DSデータセット,300画像を用いた。データセットは,三種類の明度のに分類した:昼光,低光,および夜間光。データセットは四つの特徴,含む平均,最小,最大,画像のヒストグラムの和を用いて解析した。分類器として使用した四機械学習アルゴリズムは,ディシジョンツリー,ナイーブベイズ,ニューラルネットワークと逐次最小最適化を含んでいる。本研究から得られた結果は,ニューラルネットワークアルゴリズムは他のアルゴリズムに関して最も望ましい結果を生じることを示した。予測モデルの正診率は98.518%であった。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： 最適化 ,  明度 ,  ディシジョンツリー ,  *学習アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  昼光 ,  画像 ,  ヒストグラム ,  ニューラルネットワーク ,  予測モデル
準シソーラス用語： 診断精度 ,  Naive Bayes , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： ダッシュボード ,  予測