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J-GLOBAL ID:201802211743997166   整理番号:18A0503340

LRGAアルゴリズムを用いた昆虫同定のための類似画像検索に関する検討-データ拡張による検索精度向上の検証-

A Note on Image Retrieval Based on LRGA Algorithm for Insect Identification-Verification of Retrieval Accuracy Improvement Based on Data Augmentation-
著者 (3件):
資料名:
巻: 117  号: 431(ITS2017 61-83)  ページ: 167-171  発行年: 2018年02月08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:
抄録/ポイント
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本文では,LRGAランキングアルゴリズムを用いた昆虫同定のための類似画像検索の提案を行う。提案手法では,昆虫画像から画像特徴を抽出し,抽出した画像特徴を基にLocal Regression and Global Alignment(LRGA)ランキングアルゴリズムにより,特徴量空間上の局所構造を考慮し,検索クエリ画像と類似した検索対象画像をユーザに提示する。本文では,さらなる検索精度向上のため,より表現能力の高い画像特徴抽出を行い,その影響について検証する。具体的に,Data Augmentationにより学習枚数を増加させた昆虫画像を用いて,再学習を行った畳み込みニューラルネットワークより得られる画像特徴を導出し,従来の一般画像で学習されたモデルから抽出される特徴量と比較して,より高精度な検索が可能になることを示す。(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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植物の病虫害防除一般  ,  パターン認識 
引用文献 (20件):
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