| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-09-04 13:50
［ポスター講演］トマトの果実や花の画像識別のための機械学習における特徴量の検討
○福山英亮・星野祐希・駒澤雅玖人・進藤卓也・平栗健史（日本工大） |
| 抄録 |
（和） |
現代の農業では，人間の代わりに機械が農作業を行う技術が開発されてきた．しかし，依然として，人間の視覚や触覚，経験に基づいた作業が必要とされている．本研究では，これらの感覚的，経験的な作業方法の機械学習による実現を目的とする．機械学習とは，人間の学習を計算機上で実現する試みであり，多くの応用法が検討，開発されている．画像認識の分野では，脳の神経細胞網をモデルとしたニューラルネットワークを利用した畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて高精度の応用が可能となっている．本稿では，CNNの仕組みの説明および，人間の視覚や触覚，経験に基づいた作業を機械学習で実現する取り組みの一つとして，CNNを用いて，トマトの実と花の識別実験を行い，画像認識に有効な特徴量や手法について検討する． |
| （英） |
In modern agriculture, the technology in which machines carry out farm work instead of human has been developed. However, the work based on human vision, tactile sense and experience is still required. The purpose of this study is to implement these sensory and empirical work methods by machine learning. Machine learning is an attempt to realize human learning on computers, and many application methods have been studied and developed.In this paper, as one of the efforts to realize the work based on the mechanism of CNN and the human vision, tactile sense and experience by the machine learning, the discrimination experiment of tomato fruit and flower is carried out using CNN, and features quantity and technique effective for the image recognition are examined. |
| キーワード |
（和） |
機械学習 / 画像認識 / CNN / 特徴量 / / / / |
| （英） |
Machine learning / Image recognition / CNN / Identification / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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| ISSN |
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