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J-GLOBAL ID：201502218382588520   整理番号：15A0779180

分類体系に注目した決定木の構築に基づく走査型電子顕微鏡画像を用いた生物の分類法

著者 (3件)： PIAO Jun (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： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J98-D  号： 5  ページ： 823-834 (WEB ONLY)  発行年： 2015年05月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,走査型電子顕微鏡(Scanning Electron Microscop,SEM)で撮像された画像を用いた生物の分類法を提案する。提案手法では,生物学者が構築した分類体系に注目し,各ノードにその下位のノードへの分類を行う分類器を割り当てることで,決定木を構築する。これにより,構築された決定木を用いて生物の分類が可能となる。このように,生物の分類に有用な分類体系の構造を導入することで,画像特徴のみに注目する生物の分類法と比較して,高精度な分類が期待できる。また,提案手法では,更なる精度向上のため,以下の二つの処理も導入する。まず,分類体系において,画像特徴が類似する異なるノードに注目した決定木の変更を行い,誤分類を抑制する。次に,同種の生物の異なる撮像倍率の画像に対し,モーフィングを施すことで学習データの充足を行う。以上によって,提案手法では,SEMで撮像された生物の高精度な分類が可能となる。本論文の最後では,提案手法の有効性を確認するための実験結果を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *生物分類 ,  *システム ,  ディシジョンツリー ,  *画像 ,  精度 ,  改良 ,  画像特性 ,  画像合成 ,  類似性 ,  倍率 ,  高精度
準シソーラス用語： モーフィング ,  画像特徴 ,  決定木 ,  精度向上 ,  *走査電子顕微鏡画像 ,  *分類体系

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  生物科学一般  (EA01010W)

引用文献 (15件)：

• ジュディス・E・ウィンストン,馬渡俊輔,種を記載する-生物学者のための実際的な分類手順,新井書院,2005.
• 馬渡俊輔,動物分類学30講,朝倉書店,2006.
• M.B. Blaschko, G. Holness, M.A. Mattar, Dimitri Lisin, P.E. Utgoff, A.R. Hanson, H. Schultz, E.M. Riseman, M.E. Sieracki, W.M. Balch, and B. Tupper, "Automatic in situ identification of plankton," Proc. 7th IEEE Workshops on WACV/MOTIONS, vol.1, pp.79-86, 2005.
• C. Wen, D. Guyer, and W. Li, "Automated insect classification with combined global and local features for orchard management," ASABE Annial Meeting, 2009 Paper No.095865, 2009.
• H. Zhang, Q. Huo, and W. Ding, "The application of adaBoost-Neurol network in storedproduct insect classification," IEEE International Symposium on IT in Medicine and Education, ITME, pp.973-976, 2008.

タイトルに関連する用語 (7件)： 分類体系 ,  注目 ,  決定木 ,  構築 ,  走査型電子顕微鏡 ,  生物 ,  分類法