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  1. 工学部
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  4. 42号

クラスタ型コンピュータを用いた Genetic Image Network for Image Classification の並列処理による高速化

http://hdl.handle.net/10458/4743
http://hdl.handle.net/10458/4743
79d735ba-1b3f-4ea1-bcb7-dd5eab9a315e
名前 / ファイル ライセンス アクション
engineering245-249.pdf engineering245-249.pdf (927.7 kB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2014-01-06
タイトル
タイトル クラスタ型コンピュータを用いた Genetic Image Network for Image Classification の並列処理による高速化
言語 ja
タイトル
タイトル Accelerating of Genetic Image Network for Image Classification by Parallel Computation using Computer Cluster
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Genetic programming, Image classification, Parallel processing, Cluster computer
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
その他(別言語等)のタイトル
その他のタイトル クラスタガタ コンンピュータ オ モチイタ Genetic Image Network for Image Classification ノ ヘイレツ ショリ ニヨル コウソクカ
言語 ja-Kana
著者 山森, 一人

× 山森, 一人

WEKO 11805
e-Rad_Researcher 50293395

ja 山森, 一人
宮崎大学

ja-Kana ヤマモリ, クニヒト

en Yamamori, Kunihito
University of Miyazaki

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吉田, 卓矢

× 吉田, 卓矢

WEKO 13754

吉田, 卓矢

ja-Kana ヨシダ, タクヤ

Search repository
相川, 勝

× 相川, 勝

WEKO 12201
e-Rad_Researcher 20976641

ja 相川, 勝
宮崎大学

ja-Kana アイカワ, マサル

en Aikawa, Masaru
University of Miyazaki

Search repository
Yoshida, Takuya

× Yoshida, Takuya

WEKO 13757

en Yoshida, Takuya

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Recently, the number of digital images we have is increasing as popularizing cellular phone with digital camera. To manage these digital images, some researches investigate new technologies for automatic image classification. Since image classification technologies depends on target images, it is difficult to decide what kinds of techniques and classification threshold should be used. To solve this problem, a technique, called as Genetic Image Network for Image Classification (GIN-IC), has been proposed that builds an image classification algorithm automatically. However, GIN-IC requires a huge computation time. In this paper, we propose a high-speed GIN-IC with master-worker parallel computation model. A master broadcasts an individual to all workers, them workers compute the fitness in parallel by using a part of training images. These fitnesses are collected to the master, and the master calculates final fitness by summing up all the collected fitness. We implement our method in a cluster computer, and evaluate computation time until building suitable algorithm that classifies digital images into two classes. Our method achieved four times faster than that of serial model with a master and six workers.
言語 en
書誌情報 ja : 宮崎大学工学部紀要
en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki

巻 42, p. 245-249, 発行日 2013-08-30
出版者
出版者 宮崎大学工学部
言語 ja
出版者
出版者 Faculty of Engineering, University of Miyazaki
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 05404924
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA00732558
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.2 2023-07-29 23:43:39.744675
Ver.1 2023-05-15 11:09:59.369155
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