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J-GLOBAL ID：201802231583039876   整理番号：18A1416124

市街地画像を用いた犯罪地域の特徴抽出

Learning representations of potential high-crime area using Google street view images

著者 (3件)： 山下雄大 (東大 大学院工学系研究科) ,  森純一郎 (東大 大学院工学系研究科) ,  森純一郎 (東大 政策ビジョンセ)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.2M1-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 犯罪に関する予測の研究は多くの分野で行われており,機械学習の分野においても重大なテーマの一つである。従来の研究では人口密度や性別比率などのデータから犯罪率や犯罪地点などを予測することに焦点が置かれ,画像データなどから,犯罪要因を特定するような試みは多くない。本研究では,深層学習を用いることで市街地画像から犯罪地域に固有な情報の抽出を試み,各タスクへの応用方法の検討を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： *市街地 ,  都市 ,  *特徴抽出 ,  犯罪 ,  *機械学習 ,  予測技法 ,  人口密度 ,  因子分析 ,  評価試験
準シソーラス用語： 性別比率 ,  犯罪地域 ,  要因分析

分類 (3件)： 都市計画一般,都市経済学  (RD01010S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 市街地 ,  犯罪 ,  地域 ,  特徴抽出