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J-GLOBAL ID：201702255233883477   整理番号：17A1637151

Instagramによる都市事象の局在について【Powered by NICT】

On localizing urban events with Instagram

著者 (6件)： Giridhar Prasanna (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana Champaign, Urbana, Illinois - 61801, USA) ,  Wang Shiguang (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana Champaign, Urbana, Illinois - 61801, USA) ,  Abdelzaher Tarek (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana Champaign, Urbana, Illinois - 61801, USA) ,  Ganti Raghu (IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Kaplan Lance (US Army Research Laboratory, 2800 Powder Mill Road, Adelphi, MD 20783, USA) ,  George Jemin (US Army Research Laboratory, 2800 Powder Mill Road, Adelphi, MD 20783, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INFOCOM  ページ： 1-9  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： 都市事象を局在化するための画像指向ソーシャルネットワークを利用したアルゴリズムを開発した。画像を物理的近接を必要とし,撮影した事象の位置を明らかにするため,画像指向ネットワークを選択した。さらに,最新の携帯電話は,GPS,画像位置,および時間メタデータ一般に入手可能なを装備している。都市イベント(世界人口の大部分は,都市に生息すること)に選択と限界の社会的ネットワークとしてInstagramを考察した。論文では,ユーザは手動で調整可能なパラメータを特定することを必要としない新しい適応位置決めアルゴリズムを紹介した。は様々な現実世界データセットのためのこのアルゴリズムの性能を評価し,いくつかのベースライン手法に対してそれを比較した。結果は筆者らの手法が最良の再現率,最小偽陽性,都市事象の局在化における最も低い平均誤差を達成することを示した。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： メタデータ ,  *都市 ,  基準線 ,  位置決め ,  アルゴリズム ,  画像 ,  携帯電話 ,  ネットワーク ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  誤検出 ,  再現率 ,  社会的ネットワーク ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 都市 ,  事象