著者

榎本 友理枝 石川 千里 高田 雅美 城和貴

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.126, pp.17-20, 2008-12-10

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本稿では,芝生の色の保持と緑色塗料の関係を予測するためのモデルを構築する.モデル構築にあたって,実際に試験塗料を散布させた芝生の劣化変化の解析結果を利用する.このモデルを用いてシミュレーションを行うことにより,芝生の色の持続性と塗料の濃度の関係が分かり,芝の品質に影響を与えない緑色塗料を適切な時期に散布し,常に葉色の良い状態で芝生を維持することが可能になると期待される.By this study, we build a model to predict color maintenance for lawns and relations of the green paint. On the model construction, We use the analysis results of the deterioration change of lawns which get really scatter examination paint. We understand the durability of the color of lawns and relations of the density of paint by simulating with this model. We can scatter the green paint which does not affect the quality of the turf in an appropriate time. And it is always expected with good leaf color and can maintain lawns.

著者

榎本 友理枝 高田 雅美 木目沢 司 城 和貴

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21862583)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.14, pp.1-6, 2011-02-28

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国立国会図書館では,所蔵する明治から大正期にかけての近代書籍を画像データとしてアーカイブ化し,Web 上で一般に公開している.このデジタルアーカイブをより簡便に利用できるよう,近代書籍画像の早急なテキスト化が望まれている.本稿では,SVM に基づく近代書籍に特化した多フォント漢字認識手法の有効性を実証する.出版社が異なる書籍から切り出した様々なフォントの漢字 256 種を用いて識別実験を行った結果,常に 92% 以上の識別率を得ることができた.従って,文字画像に対して PDC 特徴を抽出し,SVM で学習・識別を行うという提案手法が近代書籍で使用されている多フォント漢字認識に対して有効な手法であるといえる.The national diet library in Japan provides a web based digital archive for early-modern printed books by image. To make better use of the digital archive, the book images should be converted to text data. In this paper, we evaluate the SVM based multi-fonts Kanji character recognition method for early-modern Japanese printed books. Using several sets of Kanji characters clipped from different publishers' books, we obtain the recognition rate of more than 92% for 256 kinds of Kanji characters. It proves our recognition method, which uses the PDC feature of given Kanji character images for learning and recognizing with a SVM, is effective for the recognition of multi-fonts Kanji character for early-modern Japanese printed books.