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J-GLOBAL ID：201802227565471527   整理番号：18A1774086

森林種の自動画像ベース同定:21世紀のキシロテークの挑戦と機会【JST・京大機械翻訳】

Automated Image-based Identification of Forest Species: Challenges and Opportunities for 21st Century Xylotheques

著者 (4件)： Figueroa-Mata Geovanni (School of Mathematics) ,  Mata-Montero Erick (School of Computing) ,  Valverde-Otarola Juan Carlos (School of Forestry Engineering, Costa Rica Institute of Technology, Cartago, Costa Rica) ,  Arias-Aguilar Dagoberto (School of Forestry Engineering, Costa Rica Institute of Technology, Cartago, Costa Rica)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IWOBI  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林種の迅速で正確な同定は,それらの保存,持続可能な管理,およびより具体的には,違法な伐採に対する戦いを支えるための基本的なものである。伝統的に,同定は木の物理的特性に基づく二分または多toの鍵を用いることによって行われる。しかし,これらの技術は,樹木が切断されたときにはほとんど使用されず,自然環境から除去され,その結果,すべてのこれらの形質に関する情報の部分的部分集合のみが存在する。これらの症例において,環境因子によって影響を受けない木材の解剖学的特性に頼ることが可能であり,したがって,同定において高い診断価値を有する。近年,コンピュータを用いて,対話的な鍵を通して同定プロセスをサポートし,ディジタル画像のグローバルリポジトリにアクセスすることができるようになった。しかし,機械学習に基づく技術が最近開発され,植物と動物種の両方の同定に成功裏に適用された。従って,種同定過程において植物学者,分類学者及び非専門家を支援するための自動又は半自動技術が提案されている。本論文は,これらの技術の使用の概要と,現在の挑戦と,キシロtheサンプルに基づく森林種の同定の機会を提示する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 木材 ,  自然環境 ,  動物 ,  *画像 ,  植物学 ,  解剖学 ,  ディジタル画像 ,  部分集合 ,  コンピュータ ,  機械学習 ,  会話 ,  リポジトリ
準シソーラス用語： 種判別 ,  分類学 ,  環境因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 森林 ,  同定 ,  21世紀 ,  機会