ニューラルネットを用いた鱗のパターン認識手法の開発

1992 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 03556027
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 青木 一郎 東京大学, 海洋研究所, 助教授 (40114350)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 稲垣 正 東京大学, 海洋研究所, 教務職員 (00151572) ; 小松 輝久 東京大学, 海洋研究所, 助手 (60215390) ; 石井 丈夫 東京大学, 海洋研究所, 教授 (80013564)
• Keywords: ニューラルネット / 画像処理 / パターン認識 / マイワシ / うろこ / 年令査定

Research Abstract

1.採集したマイワシから鱗の標本を作成し、その中から年令査定がしやすい、典型的サンプルを選定した。それを基本モデル画像とし、2〜6才について各20例を用意した。
2.学習用プログラムと評価用プログラムを作成しニューラルネットワークの学習と評価に、ニューラルネットシミュレータへの入力形態について検討した。基本モデル画像の2値化画像,細線化画像から計測した数種の特徴値をニューラルネットワークに入力し、各年令の鱗のパターンを学習させた。学習後のニューラルネットワークを用いて年令査定をさせその性能を評価したがまだ十分な性能をえられなかった。
3.そこで、別の入力形態について検討した。うろこの中心から放射方向に計測線を数本とり,その線に沿う画像の濃淡の空間系列データを得られるように画像処理部のオプションプログラムの追加を検討した。これは情報を圧縮した特性値を入力するのではなく、現画像に近い情報をそのままネットワークの入力層に直接入力する方法である。年令査定の特徴抽出自体をニュラルネットワークに学習させる方法ともいえる。この方法は一方でニューラルネットワークの規模が大きくなり、計算時間も大きくなる。オプションプログラムは現時点では未完であるが、予備的試行では可能性があると思われる。