佐藤 信

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  • Shape Training Set Generation Using Interpolation of Non-uniform Similar Shapes  [in Japanese]

    佐藤

    機械学習により形状を認識するために,少数の形状を基準として,アルゴリズムにより学習データを生成するための手法を提案する.提案手法では,非均一相似変換を用いて,基準形状の類似形状を生成する.そして,非均一相似変換を用いて,基準形状とその類似形状を形状補間することにより学習データを生成する.生成した補間形状を用いることの機械学習への効果について検討をおこなう.This paper presents a …

    研究報告グラフィクスとCAD(CG) 2013-CG-150(11), 1-8, 2013-02-11

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