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J-GLOBAL ID：201902213650248843   整理番号：19A2480179

機械学習によるヒートマップ推定に基づく大規模魚群中の個体検出

著者 (3件)： 波部斉 (近畿大) ,  阿部孝司 (近畿大) ,  井口信和 (近畿大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 30  号： 10  ページ： 24-27  発行年： 2019年10月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 水槽上部からカメラで撮影した画像から魚の尾数を推定する手法を提案する。提案手法では観測画像を小さな矩形画像に分割し,矩形画像を単位として魚が存在する尤度を示すヒートマップを推定する。これによる少数のアノテーションデータでも学習を可能としている。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理システム ,  評価試験 ,  *機械学習 ,  主題図 ,  魚群 ,  *生態学 ,  *動物学 ,  カメラ ,  水槽 ,  分割法 ,  *アノテーション
準シソーラス用語： ヒートマップ ,  学習者 ,  *動物生態学

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  動物生態学一般  (EE03010W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  ヒートマップ ,  推定 ,  大規模 ,  個体