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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2021
  4. 2021-DBS-173

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/212731
8b4cb36b-96be-48d4-b149-3f6b08f70bb9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS21173005.pdf IPSJ-DBS21173005.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
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

奥田, 萌莉

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大島, 裕明

× 大島, 裕明

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
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
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Ver.1 2025-01-19 17:23:53.676827
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