@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228202,
 author = {岡山, 充希 and 長谷川, 達人 and 仲野, 大地 and 渡慶次, 力},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2023論文集},
 month = {Jun},
 note = {本研究では，魚体長の精密測定を自動化し，作業の高速化と人的ミスの防止を図ることを目的として，基準点検出と補間を用いる手法（手法 1），基準点検出と三次元空間座標を用いる手法（手法 2）の２つを提案する．どちらも 1 枚の画像から魚体長を推定する手法である．手法 1 では，画像のピクセル距離に応じた実距離を補間によって算出し，最後に深度補正を加える．手法 2 では三次元座標をもとにユークリッド距離を求めることにより，魚体長の推定を行う．実験の結果，1 尾あたりの計測にかかる時間を約 40% 削減することができた．精度に関して，手法 1 では MAE=32.17±42.79 [mm] ，手法 2 では MAE=2.84±1.73 程度となった．検出された基準点間距離に，一定の係数をかけた場合の誤差を比較すると，魚体長を画像から推定するには深度情報が重要であることが明らかとなった．},
 pages = {1219--1226},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {単色背景環境における魚体長精密測定手法の改良},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}