| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| A-15 |
| セッション名 |
| スマートインフォメディアシステム |
| 講演日 |
| 2020/3/17 |
| 講演場所(会議室等) |
| 工学部 講義棟１F 108講義室 |
| 講演番号 |
| A-15-7 |
| タイトル |
| 領域抽出を利用したキノコ判別システムの一考察 |
| 著者名 |
| ◎竹安泰智, 辻 裕之, 木村誠聡, |
| キーワード |
| 画像処理, キノコ, Graphcut |
| 抄録 |
| 毎年,毒キノコを原因とする食中毒や死亡事故が発生している．野生しているキノコが毒キノコであるかの判断は困難であり，それを行うシステムが必要であると考える．本稿ではキノコの形状や色情報を抽出し，機械学習によってキノコの判別を行う方法を提案する．提案法においては先にキノコが写っている画像全体すべてを学習させる方法と，グラフに基づくセグメンテーションを用いてキノコ情報と背景を分離し，キノコ情報だけで学習させる方法の二通りについて検討を行う．結果としてキノコの認識率の向上を確認し，提案法の有用性を明らかにした． |
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