球面畳み込み自己組織化マップを用いた画像のクラスタリング

抄録

現在，情報化社会において多くのビッグデータが生成されている.このような多くのデータを可視化して人間にわかりやすく表示することが必要であり，その手法の一つとして球面自己組織化マップ(球面SOM)と呼ばれるものがある.球面SOMとは，高次元データの類似性を色や距離を用いて球面上に写像しデータの分類を行うニューラルネットワークのことである.本研究ではWebGLを用いて，Windowsのみではなく，多くのシステムで使用可能な球面SOMにWebページ上のありふれた画像にクラスタリングを行い、類似した画像をわかりやすく可視化するシステムを作成する。