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J-GLOBAL ID：201802227553564806   整理番号：18A0778283

人工知能による顕微鏡画像の解析-転移学習を用いた識別モデルの作成と検証-

著者 (3件)： 小林加代子 (京大 生存研) ,  HWANG Sung-Wook (京大 生存研) ,  杉山淳司 (京大 生存研)
資料名： 日本木材学会大会研究発表要旨集(完全版)(CD-ROM)  (日本木材学会大会研究発表要旨集(CD-ROM))
巻： 68th  ページ： ROMBUNNO.A14-03-1600  発行年： 2018年03月05日 
JST資料番号： L1221B  ISSN： 1349-0532  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)

抄録/ポイント： 機械学習は現在様々な分野で応用されており,なかでも画像認識は活発に研究が進められている。本研究ではここ数年大きな注目を集めている深層学習(ディープラーニング)を用いて,木口面の顕微鏡画像を学習させることにした。同科内で種レベルの識別を行ったところ,転移学習を適用することで効率的に高精度の識別モデルが得られることがわかった。また得られた学習モデルの顕著性を可視化することで,コンピュータが画像のどの部分に注目して樹種を識別しているのかを検証した。(著者抄録)

シソーラス用語： *顕微鏡 ,  *画像分析 ,  *機械学習 ,  *人工知能 ,  *画像認識 ,  *樹木 ,  可視化 ,  特徴抽出 ,  数学モデル
準シソーラス用語： 顕微鏡画像 ,  高精度 ,  樹種 ,  深層学習 ,  *転移学習 ,  木口

分類 (4件)： 光学的測定とその装置一般  (BD07010S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工知能 ,  顕微鏡画像 ,  解析 ,  転移学習 ,  識別 ,  モデル ,  検証