魚画像認識に有効な特徴量の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-05-11
• タイトル: 魚画像認識に有効な特徴量の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Efficient features for image-based fish recognition
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 柴田, 利樹; 齊藤, 剛史
• 著者名(英): Toshiki, Shibata; Takeshi, Saitoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では画像処理技術を利用した魚種同定に取り組んでいる．従来手法の多くは自動処理化を図るため，白背景あるいは領域抽出しやすい魚画像を用いていた．本論文では手動で特徴点を与えるアプローチを採る．これにより岩場などで撮影された複雑背景の魚画像も処理対象とする．また認識に有効な特徴量を検討するため，特徴点より求まる形状特徴量，局所特徴量および 6 種のテクスチャ特徴量を検討した．様々な条件で撮影された 81 種の魚画像に対して認識実験を適用した結果，形状特徴量と局所特徴量を用いた場合に高い認識精度を得られることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We are studying image-based fish identification. Most of traditional approaches used a fish image which was easy to extract a fish region with a white background or uniform background for automatic processing. This research adapted an approach to give several points by manual operation by the user. The proposed approach is able to accept the fish image in the complicated background taken on the rocky place. Furthermore, to investigate the efficient features for fish recognition, we defined various features, such as, shape features, local features, and six kinds of texture features. We collected 81 species under various photography conditions, and the proposed method was carried out to it. As the results, it was confirmed that shape features and local features obtained the highest recognition accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2015-CVIM-197, 号 26, p. 1-6, 発行日 2015-05-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会