時系列ボリュームデータ処理のための統合的手法に関する研究

时序体数据处理集成方法研究

基本信息

  • 批准号:
    17700092
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.05万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2005
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2005 至 2007
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本年度は,時系列ボリュームの解析・可視化・設計の3つの処理のうち,解析と設計について重点的に研究を行い,当初の目的であった時系列ボリューム解析の基本技術の確立を実現した.解析については,時系列ボリュームを構成するサンプル点が5次元となるため,サンプル点が構成する関数形状の補間が容易に実現できないことが問題であった.そこで本研究では,サンプル点の局所的な近接関係から,5次元空間に潜在する2次元の骨格木を,Isomapと呼ばれる多様体学習の手法を用いて次元圧縮を行う手法を開発した.この次元圧縮に基づく解析手法は,時系列ボリュームの重要な特徴部分を骨格木の分岐部分として同定できると共に,自動的な可視化パラメタの設定や,詳細度制御等の処理をほぼ自動的に提供できる利点があり,非常に汎用性の高いモデルであることがわかった.また,設計に関しては,上記で得られた骨格木を変形することで,与えられた時系列ボリュームへの設計や変調を施す機能を実現した.これは,時系列ボリュームデータから骨格木への双方向の写像を多様体学習による次元圧縮処理の際に保持することにより,実現できる.このような設計手法は,様々な特徴を含むボリュームデータを正規化し,共通の可視化パラメータでその特徴を浮き立たせることができる効果をもたらす.以上により,前年度まで開発していた視覚特性に基づく可視化処理と合わせ,時系列ボリュームを解析するための重要な礎を構築することに成功した.
This year, the time series shows the analysis, visualization and design of the three stages of processing, analysis and design of the key research, the original purpose of the time series shows the establishment of the basic technology of analysis. Analysis of time series, time series In this paper, we explore the application of multi-dimensional compression technique in multi-object learning in the context of the proximity relationship between points and locations in 5-dimensional space. The basic analysis method of this dimensional compression is to provide automatic visualization of important features of time series, set up of detailed control, etc., and to provide automatic processing of important features of time series. The design is related to the design, and the function of the design is realized. This time series shows that there are two ways to write images in different directions, and there are two ways to keep images in multiple learning environments. The design method includes normalization, visualization, etc. In the past year, the development of visual characteristics has been successful in visualizing and combining the important foundation of time series analysis.

项目成果

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专利数量(0)
Introducing topological attributes for objective-based visualization of simulated datasets
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    金森 由博;高橋 成雄;西田 友是
  • 通讯作者:
    西田 友是
Automatic Cross-Sectioning Based on Topological Volume Skeletonization
基于拓扑体积骨架化的自动横截面
Perceptually Adaptive Visualization through Nonperspective Projection
通过非透视投影实现感知自适应可视化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Takahashi;K. Yoshida;I. Fujishiro;M. Okada
  • 通讯作者:
    M. Okada
Scientific Visualization : The Visual Extraction of Knowledge from Data (分担)
科学可视化:从数据中视觉提取知识(共享)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2005
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S.Takahashi;Y.Takeshima;I.Fujishiro;G.M.Nielson
  • 通讯作者:
    G.M.Nielson
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹島 由里子;高橋 成雄;藤代 一成;藤代 一成
  • 通讯作者:
    藤代 一成
Schematizing Graphics for Visual Understanding
为视觉理解绘制图表
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hsiang-Yun Wu;高橋 成雄;潘 雙洪;有川 正俊;Shigeo Takahashi
  • 通讯作者:
    Shigeo Takahashi
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    南本 翔;原田利宣;Takahiro Katagiri;高橋 成雄
  • 通讯作者:
    高橋 成雄
大規模科学技術データ解析のための情報可視化技術
大规模科技数据分析的信息可视化技术
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    宮村(中村) 浩子;櫻井 大督;Hsiang-Yun Wu;高橋 成雄;井戸村 泰宏;武宮 博;宮村(中村) 浩子
  • 通讯作者:
    宮村(中村) 浩子
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  • DOI:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    金井 崇;高橋 成雄
  • 通讯作者:
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    $ 2.05万
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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.05万
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  • 资助金额:
    $ 2.05万
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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.05万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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知道了