閲覧可能ファイル 

ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
gradse_62_19R6119	pdf	511 KB	61

論文情報

ファイル出力

アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	ARモデルからの区分線形の簡単化
その他のタイトル	LINE SIMPLIFICATIONS FROM AR MODEL
著者	著者名 和氣, 彬
	著者名 WAKE, Akira
言語	jpn
ISSN	21879923
DOI	https://doi.org/10.15002/00024008
出版者	法政大学大学院理工学・工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
巻	62
開始ページ	1
終了ページ	3
発行年	2021-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	Line Simplification
	Self-organization and Auto-regression
内容記述	ヘッダー部分に誤記 ; (誤) 法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編 (2021年2月） (正) 法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編 Vol.62(2021年3月）
抄録	This paper describes a line simplification algorithm combining self-organization and auto-regression, and the algorithm keeps a quality for drawing simplified lines even when scaled. A self-organization enables us a microscopic autonomous behavior to produce macro structures, and plays a coordination which reflects to every two neighbor vertices. On the other hand, auto-regression maintains the shape of original lines, so the regression tries to track the original features as much as possible by considering lines locally as time series. Our contributions are to show that the two models work well together and give us positive results by complementing each other without losing the original essential features. Finally, we present some experimental results showing our usefulness.
資源タイプ	Article
書誌レコードID	AA12677220
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
	501 学内論文 ＞ 紀要 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編 ＞ 62

ホームへ戻る