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J-GLOBAL ID:201802257187752569   整理番号:18A0509436

多次元テクスチャ解析による木材種の認識【Powered by NICT】

Wood species recognition through multidimensional texture analysis
著者 (6件):
資料名:
巻: 144  ページ: 241-248  発行年: 2018年 
JST資料番号: T0337A  ISSN: 0168-1699  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)
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木材認識は木材科学と工業のための重要なタスクである,解剖学的特徴の同定と木材の物理的性質に起因した。伝統的に,認識過程は,人間の専門家,木材の諸特性,色,構造およびテクスチャなどに基づいているにほぼ独占的に依存している。しかし,経験を積んだ科学者でも同定されて困難な性質の多くのタイプの木材種である。この目的のために,本論文では,多次元テクスチャ解析による自動化木材認識のための新しいアプローチを提案した。静的木材画像は周期的空間的に発達する特性を含むという事実を利用して,著者らは多次元信号の収集として木材画像を考慮した新しい空間記述子を導入した。より具体的には,提案した方法は,垂直および水平画像パッチにより生成された高次線形動的システムの連接ヒストグラムとして木材画像の表現を可能にした。ヒストグラム表現,木材種に,画像の最終的な分類はサポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて行った。提案手法の評価のために,ギリシャ領域に存在する十二種の一般的な木材種の4200以上の木材画像(通常の木材構造の断面,半径方向と接線方向の断面から)から成るデータセット,すなわち「木材AUTH」を作成した。本論文で示した実験結果は,提案した方法論の大きな可能性,解剖学的に類似しており,異なる両種に関して誤分類例の少数にもかかわらず,最先端のアプローチの数よりも優れており,木材断面積で91.47%の分類率を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (2件):
分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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