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分野横断的な調査によるクラスタリング技術の体系化：新手法開発への展開

通过跨学科研究将集群技术系统化：新方法的开发

基本信息

批准号：
21K11964
负责人：
井上光平
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、代表的データマイニング手法の一つであるクラスタリング技術をテーマに３年間の研究に取り組んでいる。クラスタリングは、教師データを用いずにデータを自動分類できることから、幅広い分野で用いられており、これまでに様々なクラスタリング技術が開発されているが、それらの技術手法の体系化は十分には進んでいない。そこで本研究では、クラスタリング技術全体の体系化により、クラスタリング技術全体の利便性の向上、新手法の開発への展開を期待し、クラスタリング技術間の関係の解明とその応用などを進めている。本年度は、まずロバストクラスタリングの一種として定式化されるHough変換に着目し、画像中の対称線を検出する方法を提案し、顔の対称線の検出と傾きの補正を行った。次に、クラスタリングの一定式化の制約条件を厳しくして得られる輸送問題を取り上げ、カラー画像のパステルカラー化に応用した。続いて、画像の行と列を個別にクラスタリングして、縦横比やサイズが異なるピクセルで構成されるピクセルアートを生成した。また、装飾ピクセルアートやチャック・クローズ風ピクセルアートの生成にも展開した。そのほか、データをそれらの類似度に基づいて一列に並べる処理についても検討した。一列に並んだデータの系列が得られれば、それを分割することによって階層的クラスタリングが可能になり、さまざまな応用が考えられる。その一例として、順序統計量をカラー画像などの高次元データに拡張することを検討している。

This study is representative of the development of technology in the past three years. The teacher's data is automatically classified into two categories: the teacher's data is automatically classified into three This study aims to systematize, improve the convenience of, and develop new methods for the development of, all kinds of technologies. This year, a new method of Hough transformation was proposed for the detection and correction of Hough transformation and image matching lines. In the second place, the restriction conditions of the system are determined. The transportation problem is selected and the system is used. In the middle of the picture, the row and column are individually divided into two groups. The production of the product is open to the public. The similarity between the two groups is based on the similarity between the two groups, and the similarity between them is based on the similarity between the two groups. A column of data is divided into two groups: For example, order statistics are discussed in the following paragraphs: