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色情報を用いたコドラート画像のサンゴ判別における性能評価および考察

色情報を用いたコドラート画像のサンゴ判別における性能評価および考察

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カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): An Evaluation of Recognition Quality from Quadrat Image Using Color Information

著者名: 酒井 亜規行(琉球大学),野崎 真也(琉球大学),坂巻 隆史(東北大学)

著者名(英語): Akiyuki Sakai|Shinya Nozaki|Takashi Sakamaki

キーワード: コドラート画像|深層学習|畳み込みニューラルネットワーク畳み込みニューラルネットワーク|Quadrat image|Deep Learning|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 海岸などでの生態環境を測定する手法の1つにコドラート法がある。枠を撮影領域内に設置し,それを撮影する。海底でも同様に行い,その画像からサンゴの気質で判別する。また,岩などの判別して,枠内にどの気質や岩などがどれだけ存在するか定量的に評価する。これらの結果をまとめて解析することによって生態環境の把握に用いる。しかしコドラート画像の枚数は膨大であり,膨大な時間を要する。そこで,深層学習を用いて判別することを検討し考察するが,コドラート画像がカラー画像およびグレー画像である場合にその判別精度の違いを確認し,その結果を踏まえて,より有用な方法を検討する。

PDFファイルサイズ: 408 Kバイト

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