<i>k</i>-means法を用いた画像データの自動ラベル付与

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-03-16
• タイトル: <i>k</i>-means法を用いた画像データの自動ラベル付与
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Labeling of Image Data using <i>k</i>-means Method
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ラベル付与と対話支援
• 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: 神奈川大学理学部
• 著者所属: 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
• 著者所属: 静岡県工業技術研究所機械電子科
• 著者所属: 静岡県立大学経営情報学部
• 著者所属: 神奈川大学理学部／理化学研究所革新知能統合研究センター／静岡県立大学経営情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science, Kanagawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Computer Science, Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Industorial Research Institute of Shizuoka Prefecture
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Management and Information, University of Shizuoka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science, Kanagawa University / Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN / School of Management and Information, University of Shizuoka
• 著者名: 棚本, 侑宏; 伏見, 卓恭; 岩﨑, 清斗; 大久保, 誠也; 斉藤, 和巳
• 著者名(英): Yukihiro, Tanamoto; Takayasu, Fushimi; Kiyoto, Iwasaki; Seiya, Okubo; Kazumi, Saito
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 農業の生産性向上は重要な課題である．本研究の目的は，農業データ分析の効率化を図ることである．特に本研究では，農業ハウスのカーテンの開閉状況を表す画像の分類に注目する．そこで，k-means 法に基づく画像データに対しての自動ラベル付与法を提案する．提案手法は，k-means 法によるクラスタリングの考え方と k-NN 法の考え方を融合し，k-means 法によって得られたそれぞれの重心間のユークリッド距離を求め，距離が近いもの同士にリンクを繋ぎ，同じクラスとして扱うことで判別しづらいデータに対して誤分類を防ぐことが可能である．評価実験では，静岡県内の 2 件のバラ農家のビニールハウスからカーテンの画像を収集した．そして，それらの画像データに対して提案手法を適用しクラスタリングを行うことにより，精度の検証を行った．実験結果から，提案手法は従来法と比較した時，高い精度でクラスタリングが可能であることが明らかになった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Improving agricultural productivity is an important issue. The purpose of this study is to improve the efficiency of agricultural data anlysis. In particular, this study focuses on the classification of images representingthe opening and closing of curtains in agricultural houses. Therefore, we propose an automatic labeling method for image data based on thek-means method. The proposed method combines the idea of clustering with the k-means method and the idea of the k-NN method, The Euclidean distance between each center of gravity obtained by the k-means method is obtained, It is possible to prevent misclassification of data that is difficult to distinguish by linking links that are close to each other and treating them as the same class. In the evaluation experiments, curtain images were collected from two rose farmhouse greenhouses in Shizuoka Prefecture, and the accuracy was verified by applying the proposed method to the image data and performing clustering. Experimental results show that the proposed method can perform clustering with higher accuracy than the conventional method.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2020-ICS-199, 号 11, p. 1-4, 発行日 2020-03-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• 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