| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2016-08-08 14:30
Web公開画像を対象としたエチゼンクラゲの発生状況調査方法の提案
○椙本優大（九工大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究はウェブサイト上に公開された画像の中からエチゼンクラゲの写る画像を検出することでエチゼンクラゲの発生状況を調査する方法を検討するものである.エチゼンクラゲの大量発生は日本では過去の発生状況から深刻な問題であると考えられている.提案手法では,機械学習における学習方法のひとつであるサポートベクターマシン（SVM）を用いて高精度分類器の作成を目指した.また,本研究では画像サイズや画質のさまざまなサンプル画像をウェブサイトから収集して機械学習を行うことで実装環境と同じ環境で分類器の作成を行った.本研究の最終目標は,ウェブサイトから自動でエチゼンクラゲ画像検出を行うことであり,本研究はそのための前段階である. |
| （英） |
This study is proposed on detection of Echizen Jellyfish from an image which was uploaded to the internet. The outbreak of Echizen Jellyfish will seriously damage the fishery of Japan. In this work, a machine learning algorithm such as SVM with the HOG feature was employed. All of the testee images were gathered from internet. There is no need to install underwater camera, and this method can reduce cost for detection. Also real observation requires so many people and times. On the other hands, proposed method requires only one person and can detect automatically. In this method, precision is lower than real observation, but this error can consider that slight effect on the consequence. The evaluation of this system is performed by using the F-measure. F-measure is a comprehensive evaluation of the precision and recall. In this study, system is created by manually. It means not completely automatic. This study aim to detect Echizen Jellyfish from internet by the automatically. From the above, this study is previous step for final aim. |
| キーワード |
（和） |
エチゼンクラゲ / 大量発生 / 機械学習 / SVM / HOG特徴量 / / / |
| （英） |
EtizenJellyfish / Outbreak / Machine Learning / Support Vector Machine / HOG-Feature / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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