2 0 0 0 OA パーソナライゼーションにおけるトピックを意識しない類似度測定
- 著者
- 長谷川 新 相澤 彰子 浜本 隆之
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.23, 2009
パーソナライゼーションにおいて、ユーザが求めている情報を判断するには、趣味嗜好を表した情報(プロファイル) との類似度の計算をする必要がある。しかし、ユーザの情報は様々な形式やトピックを含むため、文書構造の解析やトピックの分析が必要となり、類似度の計算は容易ではない。そこで、テキスト情報を対象に、圧縮に基づく情報間類似度を応用することで、トピックを意識せず類似度を測る手法を提案し、評価する。
1 0 0 0 OA 3-1. 高ダイナミックレンジ化
- 著者
- 浜本 隆之
- 出版者
- 一般社団法人 映像情報メディア学会
- 雑誌
- 映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)
- 巻号頁・発行日
- vol.65, no.10, pp.1369-1372, 2011 (Released:2013-10-01)
- 参考文献数
- 5
1 0 0 0 日本語署名を用いたオンライン筆者照合
- 著者
- 中嶋 信二 浜本 隆之 半谷 精一郎
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.1997, 1997-08-13
- 被引用文献数
- 2
我々の生活の中でその個人が誰であるかを証明することが、セキュリティを保つ上で非常に重要である。中でも筆者照合は、サイン(署名)を人間が照合するのが一般的であるが、これを自動化することで電子商取引等への応用が期待できる。このような場合を想定し、文字形状とは違って後に残らない情報を積極的に利用した照合方法が研究されている。本報告では筆記運動の中の「ペンの傾き」に着目したしたオンライン筆者照合の一手法を提案する。