A Web Page Classifier Library Based on Random Image Content Analysis Using Deep Learning

In this paper, we present a methodology and the corresponding Python library 1 for the classification of webpages. Our method retrieves a fixed number of images from a given webpage, and based on them classifies the webpage into a set of established classes with a given probability. The library trains a random forest model build upon the features extracted from images by a pre-trained deep network. The implementation is tested by recognizing weapon class webpages in a curated list of 3859 websites. The results show that the best method of classifying a webpage into the studies classes is to assign the class according to the maximum probability of any image belonging to this (weapon) class being above the threshold, across all the retrieved images. Further research explores the possibilities for the developed methodology to also apply in image classification for healthcare applications.Comment: 4 pages, 3 figures. Proceedings of the 11th PErvasive Technologies Related to Assistive Environments Conference. ACM, 201

マッシュアップ・リソースとマッシュアップ・グルー

WebDB forum 2008 : 2008年12月1日-2日 : 学習院 創立百周年記念会館 (主催：情報処理学会データベースシステム研究会, 日本データベース学会, 電子情報通信学会 データ工学研究専門委員会)近年，店舗や駅などの検索結果と地図情報とを融合するサービスの実現手法としてマッシュアップが利用されるようになど，実用的で興味深いマッシュアップの例が多数見られるようになった．しかし，手元ににあるデータとWeb 上のサービスを組み合わせて簡単な処理を施し結果をまとめることや，それらの処理プログラムを試行錯誤して実務者が開発するといったような，実務的作業の能率をあげるといった観点でのマッシュアップ開発は少ない．本稿ではまず，マッシュアップを，対象(mashupresouce) と結合法(mashup glue) という二つの観点で捉えるプログラミング・スタイルを提案する．マッシュアップ対象は，API や検索サイト，そして手元のCSV ファイルなどであり，入力型と出力型が規定された機械としてとらえる．マッシュアップ結合法は，出力と入力の単純結合の他に，マージ，ソート，CGI リンク，各種グラフ表示などのフィルター機能からなる．さらに，ブラウザ上で開発できるマッシュアップ開発環境を構築した．Recently many entertaining mashups have been introduced, where mashup technique has been used to realize integration of web services, for example, web mapping services and search results about shops and stations from web search engines. However there are few studies how to develop practical mashups such as reporting and integrating both web data and spread sheet data on local PC, and how to improve business efficiency using mashup. In this paper, we propose a new programming style of mashup with respect to two perspectives, objects(mashup resource) and their functional composition(mashup glue). Mashup resources includes WebAPI, web search engines and local data on users’ computers. We consider them as I/O machines with data types. Mashup glue includes simple composition from output to input, filtering functions such as merging, sorting and CGI links, and visualizing components. In addition we developed a Web-based programming environment of mashups

Recurrent Terms of Lambda Calculus

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