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J-GLOBAL ID：201202219308357731   整理番号：12A0548358

顕微鏡画像を用いたSVDDによる深海底生物の分類体系の推定法

An SVDD-Based Method for Taxonomy Estimation of Benthic Species from Microscopic Images

著者 (4件)： 長谷川尭史 (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) ,  渡邉日出海 (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： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 442(IE2011 105-132)  ページ： 73-78  発行年： 2012年02月13日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本文では,SVDDを用いて顕微鏡画像中に含まれる深海底生物の分類体系を推定する手法を提案する。提案手法ではまず,従来の分類学における種タクサおよび超種タクサをそれぞれSVDDの超球により表現し,算出された各超球をノードとした決定木を用いて,調査対象の生物の分類体系の推定を可能とする。さらに,新たに既知生物種が登録された際に,決定木の自動更新を導入することで,分類体系の再構築を効率的に行うことを可能とする。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像 ,  画像認識 ,  画像特性 ,  *分類 ,  ディシジョンツリー ,  *海洋生物 ,  システム
準シソーラス用語： 画像特徴 ,  決定木 ,  *顕微鏡画像 ,  *深海生物 ,  分類体系

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 顕微鏡画像 ,  分類体系 ,  推定法