@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212731,
 author = {奥田, 萌莉 and 大島, 裕明},
 issue = {5},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {多様な特徴抽出に基づく葉の画像分類},
 year = {2021}
}