| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-05-05 |
| タイトル |
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タイトル |
花の3次元形状推定のためのCT画像を用いた花弁セグメンテーション |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
卒論スポットライトセッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪公立大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪公立大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪公立大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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東京大学大学院理学系研究科 |
| 著者所属 |
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大阪公立大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Science, The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University |
| 著者名 |
仲, 勇樹
内海, ゆづ子
岩村, 雅一
塚谷, 裕一
黄瀬, 浩一
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
CT で撮影された花から 3 次元的な花弁の形態情報を得るためには，CT 画像の解析による各花弁の詳細なセグメンテーションが必要となる．しかし，手作業でのセグメンテーションは大変な労力を要する．また，花の CT 画像のラベル付きデータは少ないため，大量の学習データによる深層学習ベースの手法を用いるのは困難である．そこで本研究では，スペクトラルクラスタリングを用いることで，手作業，学習を必要としない自動的な花弁セグメンテーション手法を提案する．実験の結果，花弁の接触部分を除いた花弁領域のセグメンテーションに成功した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2022-CVIM-230,
号 13,
p. 1-8,
発行日 2022-05-05
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CVIM22230013.pdf (30.2 MB)
