カラー画像処理による蝶識別・分類システムの構築

概要

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本研究において, 蝶識別・分類システムを構築し, これを運用・評価した結果, 以下の結論を得た。1.カラーパターンマッチングを用いて, 蝶画像から蝶の種を識別する方法および識別性能の評価方法を示した。これに基づいてシステムを試作し, 日本に生息する116∿217種の蝶画像データベースを構築し, 本方法の正当性を明らかにした。2.カラーパターンマッチングを行うにあたっては, 均等知覚色空間として推奨されているL^*a^*b^*表色系を用いた。またHSV表色系を利用して効果的な背景処理を行った。表5.認識システム性能の評価結果[table]3.蝶を識別する際, 画像による識別だけで正しい結果を得ようとすることは困難であり, 今回のように識別候補を求めるほうが実用的である。なお, 現在斑紋から蝶を識別するための研究を行っているが, 加えて採取地, 日時, 蝶の大きさ(または蝶画像の拡縮率)など, 他の情報を有効に用いて, 調べるデータ数を減らし, 候補からの絞り込みを行う必要がある。これらを統合した蝶を識別するためのエキスパートシステムの構築を最終目標としており, 本システムをその一部として組み込む予定である。4.クラスター分析を応用した本システムの識別方法により, 正当な識別結果を得ることができ, 識別システムの正当性を評価する指針とすることができる。5.イメージスキャナ及びデジタルスチルビデオカメラの色再現能力や解像度が改善されることにより, 認識率の向上が期待できる。6.本研究の方法によるパターンマッチングでは, 画像のずれが識別結果に影響を及ぼす。このように, 画像の変形を考慮したマッチング方法として, 画像の特徴点や特徴線, 色差によるラベルに着目した類似度を適用する予定である。7.今後, 数量分類学で広く用いられている群平均化法によるクラスタリングを行い, 単連結法と結果を比較する。
日本昆虫学会の論文
1995-09-25

カラー画像処理による蝶識別・分類システムの構築

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