顕微鏡画像中に含まれる底生生物の自動分類法 : SVDDを用いた分類の高精度化に関する検討(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
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概要
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本文では,Support Vector Data Description(SVDD)を用いた顕微鏡画像中に含まれる生物の自動分類法を提案する.提案手法では,数種類の底生生物の画像を対象としてSVDDを用いた学習を行い,生成された識別器を用いて実際に撮像した顕微鏡画像中に含まれる生物の生物種分類を行う.このとき,SVDDの識別のみでは一度に多くの生物種を高精度に分類することは困難であるため,階層的な分岐処理を導入する.具体的に高精度に識別可能な生物種を順次取り除き生物種を絞り込むことで,複数の生物種を扱った場合でもより高精度な分類を行うことを可能とする.
- 2011-02-14
著者
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院
-
小川 貴弘
北海道大学大学院情報科学研究科
-
渡邉 日出海
北海道大学大学院情報科学研究科生命人間情報科学専攻
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学
-
長谷山 美紀
北海道大学工学部
-
長谷山 美紀
北海道大学工学部電子工学科
-
渡邉 日出海
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷川 尭史
北海道大学大学院情報科学研究科
-
渡邉 日出海
北海道大学大学院 情報科学研究科
-
小川 貴弘
北海道大学大学院工学研究科
-
渡邉 日出海
北海道大学 大学院情報科学研究科
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