カスケードアプローチに基づく薄片での鉱物同定のためのインテリジェントシステム【Powered by NICT】

Izadi Hossein; Izadi Hossein; Sadri Javad; Sadri Javad; Bayati Mahdokht

文献

J-GLOBAL ID：201802226187236712 整理番号：18A0327288

カスケードアプローチに基づく薄片での鉱物同定のためのインテリジェントシステム【Powered by NICT】

An intelligent system for mineral identification in thin sections based on a cascade approach

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資料名：
巻： 99 ページ： 37-49 発行年： 2017年
JST資料番号： D0320B ISSN： 0098-3004 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

本研究では,薄片中の鉱物同定のための知的システムは,平面と交差偏光におけるRGBとH SI色空間とテクスチャ特徴に基づいて提案した。提案したシステムは,鉱物同定のための二相を有していた。相#1セグメンテーションフェーズでは,12色成分は各ピクセルに対して抽出し,漸増的クラスタリングアルゴリズムを用いて,指標鉱物を含むいくつかの鉱物クラスタが生成した。その後,同定相である相#2で,生成した鉱物クラスタはカスケード分類法に基づいて同定した。カスケードの最初のレベルは色成分に基づいて訓練される入力鉱物の数に対応した人工ニューラルネットワーク(ANN)のセットを含んでいる。第一レベルでは,平面または交差偏光の異なる色を示すこれらの鉱物を同定した。カスケードの第二レベルは,平面と交差偏光画像におけるテクスチャ特徴に基づいて訓練するANNを含んでいる。第二レベルでは,両平面と交差偏光の色成分に基づいて区別できないこれらの鉱物を同定した(カスケードの第一レベルでの排除される)。系の最終的な出力は,鉱物の名称と数,薄片の各鉱物の境界と,最終的に標的岩石の名称である。提案したシステムは93.81%の全体的精度で23試験火成鉱物を認識することができた。提案したシステムは,記載岩石学,およびNASA火星探査のような実時間セグメンテーションと同定地図を必要とする重要な応用に適用可能である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (4件)： , , ,

原子炉炉心・制御系 , パイプライン・空気・水力輸送 , 暖房 , 冷房 , パターン認識

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