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

1993 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 03556027
• Research Institution: Ocean Research Institute, 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)
• 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.鱗の年輪認識処理手順を改良した。特に、ニューラルネット入力データを次の様にした。鱗の中心から放射状に5本のラインを設定し、ライン上の濃淡グラフからピーク位置とその濃淡値を求める。ピーク位値と濃淡値を基準化し、5×40の格子内の値としてニューラルネットの入力データとした。
2.年齢査定の評価試験:マイワシの鱗の20例のデータで年齢査定の性能評価試験を行った。まず学習群のデータを用いてニューラルネットでの学習をした。学習したサンプルについては誤査定はなく正しく分類できていることが確認できた。次に検証用サンプルに対して同様の年齢査定を行った。その結果、誤答は低い率にとどまったものの正答率もまだ50%にとどまった。
3.今後の課題:現段階ではまだ認識精度は低く、まだまだ改善の余地が残されている。(1)学習データが少なすぎるのでまず学習データをもっと多く揃える必要がある。(2)画像入力に関して照明系も検討の余地がある。(3)画像の前処理では、年輪よりもコントラストが強い放射条(溝)がノイズとして強く含まれているのでこれを除く何等かの前処理が必要である。(4)一方、画像を5×40の格子に圧縮したが、計測線あるいは格子数をもう少し増やしてみることもありうる。ただこの場合はユニット数が大量になるのでパソコンでは能力が追い付かないことが考えられ、その場合の学習には高性能のワークステーションの利用が必要となろう。