WEKO3
アイテム
多様な特徴抽出に基づく葉の画像分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212731
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2127318b4cb36b-96be-48d4-b149-3f6b08f70bb9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-09-09 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 多様な特徴抽出に基づく葉の画像分類 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Plant Leaf Image Classification based on Various Feature Extraction | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 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 | ||||||||||
| 兵庫県立大学情報科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 兵庫県立大学情報科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Information Science, University of Hyogo | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Information Science, University of Hyogo | ||||||||||
| 著者名 |
奥田, 萌莉
× 奥田, 萌莉
× 大島, 裕明
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では,樹木の葉の画像を自動的に分類する問題に取り組む.近年,画像分類の問題においては,大量の画像で学習された既存の深層学習モデルをもちいて,転移学習やファインチューニングを行うことで,効率よく分類を行うことができるようになってきている.葉の画像分類においても,同様の方法で取り組むことが可能である.一方で,葉の画像分類においては,葉の特徴を,葉の全体,葉の輪郭,葉の葉脈など,様々な側面に着目して取得することが可能である.異なる側面に着目した際に,分類のしやすさが異なってくると考えられる.そこで,本研究では,まず,葉の特徴の様々な側面に着目した特徴抽出器を作成し,それをもちいた葉の画像分類を行った.その結果,着目する側面によって,分類の正解の傾向が異なることが示された.そこで,それらの特徴を全て組み合わせることによって,葉の特徴の様々な側面を網羅的に考慮した分類器を作成した.その結果,分類の性能が向上することが示された. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告データベースシステム(DBS) 巻 2021-DBS-173, 号 5, p. 1-6, 発行日 2021-09-09 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-871X | |||||||||
| 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 | |||||||||