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J-GLOBAL ID：201202211752749467   整理番号：12A1693303

モーフィングを用いた新たな学習データの生成による昆虫の自動分類の高精度化

著者 (3件)： 朴君 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2012  ページ： ROMBUNNO.125  発行年： 2012年10月20日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *自動分類 ,  *画像合成 ,  画像 ,  画像特性 ,  特徴抽出 ,  精度 ,  昆虫綱 ,  節足動物 ,  無脊椎動物
準シソーラス用語： 昆虫類 ,  SIFT特徴量 ,  *画像モーフィング ,  走査電子顕微鏡画像 ,  分類精度

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： モーフィング ,  学習データ ,  昆虫 ,  自動分類 ,  高精度化