| 研究概要 |
あいまいな基準で行われている輪ギクの切り花の評価を定量的に表現し,その自動化を計る目的で,種々の栽培条件で得られた様々な形態的特徴をもつ材料を基に2名の専門家による評価および特徴量の計測を行った。その結果,以下のことが明らかとなった。
1.専門家の評価結果から,異なる評価者では結果が異なること,同一材料の2回目の評価結果では,1回目と異なる結果を与えることより,人間の評価はあいまいで,不確実であることが確認された。
2.専門家の評価基準に基づく各特徴量と,専門家の評価結果との相関は低く,単独の特徴量で評価を行うことは困難であった。
3.評価の自動化を計るには,適当な特徴量を組み合わせ,総合的評価を可能とする必要があること,およびニューラルネットワークのように,教師データを用いて学習する形式のシステムを用いることが適当と考えられた。
さらに,3層構造を有するニューロモデルを用いた評価を行った。その結果,以下のことが明らかとなった。
1.入力パラメータとして,切り花全長,主茎径,葉面積,花首長を用いたニューロモデル,さらに第1葉全長または主茎の曲がりを加えたニューロモデルは評価者の評価を良く再現できた。
2.ニューロモデルを用いたシステムにより,従来評価者のあいまいで不確実な評価でなく,定量的な評価の可能性が示唆された。
3.本評価システムを自動化するに当たっては,画像から抽出容易な特徴量を選択し,適当な数の入力パラメータを構成するための評価指標を作成する必要があると考えられた。
|
