ハードc-回帰モデルとランダムな初期化による楕円検出

市橋 秀友; Lam Li Chieu; 本多 克宏; 野津 亮

doi:10.14864/fss.27.0.186.0

第27回ファジィシステムシンポジウム

セッションID: TG3-1

DOI https://doi.org/10.14864/fss.27.0.186.0

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主催: 日本知能情報ファジィ学会

ハードc-回帰モデルとランダムな初期化による楕円検出

*市橋秀友, Lam Li Chieu, 本多克宏, 野津亮

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キーワード: シェルクラスタリング, 楕円検出, c回帰モデル

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抄録

シェルクラスタリングとは貝殻状のクラスターにデータを分割する手法であり，中身が空洞の円や楕円をクラスターとして抽出する．ファジィc-回帰モデル法をハードクラスタリングとしてc 個の回帰式を求めるハードc-回帰モデル法として定式化し，ランダムな初期化を繰り返すことで高速に円や楕円を抽出することができることを示す．二つの楕円の平均検出時間はDELL PRECISION T5400 3.16Gで14ミリ秒である．

責任著者(Corresponding author)

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