資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | スパース辞書学習による海底地形図超解像・特徴抽出(演旨) |
| 論文題名(英語) | Sparse dictionary learning for super-resolution and feature extraction of ocean bathymetric maps (abs.) |
| 資料名 | 第33回 日本情報地質学会講演会講演要旨 (online) |
| 資料名(英語) | GEOINFORUM-2022 Annual Meeting Abstracts (online) |
| 著者 | 桑谷 立, 松岡 大祐, 金子 純二, 日髙 弥子, 笠谷 貴史, 木戸 ゆかり, 石川 洋一, 植木 俊明, 木川 栄一 |
| 著者(英語) | Taku Yutani, Yutani, Oak Yono, Tatsu Kuwatani, Daisuke Matsuoka, Junji Kaneko, Mitsuko Hidaka, Takafumi Kasaya, Yukari Kido, Yoichi Ishikawa, Toshiaki Ueki, Eiichi Kikawa |
| 巻 | 33 |
| 頁 | 31-32 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本情報地質学会 |
| 発行者(英語) | Japan Society of Geoinformatics |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| キーワード | 海底地形図, 超解像辞書学習, スパーモデリング, 機械学習, bathymetric map, super-resolution, dictionary learning, sparse modelling, machine learning |
| リンク | 日本情報地質学会ホームページ |
| ID | 300025072 |