リカレントニューラルネットワークによる専門家の視覚的判断のモデル化

• 課題番号: 1997000298
• 研究機関名: 農業研究センター（農研センタ）
• 研究分担: 研究情報・情報解析研
• 研究期間: 新Ｈ０９～Ｈ１３
• 年度: 1997
• 摘要: 農業における専門家の視覚判断は優れた結果をもたらし得るが、熟練を要する経験的で不安定な作業である。これを安定化・省力化し、非熟練者でも行えるようにするには、専門家の判断を代替するシステムが必要である。これまでの手法では、多様な対象への汎用性は低く十分な代替を行えない。現在の画像処理技術では、撮像環境の制御が困難で、環境と遺伝の相互作用で形状が複雑に変異する生物に対して頑健・柔軟に評価できない。そこで、主にリカレントニューラルネットワークを用い、特徴量の探索・抽出の必要がなく、二次元・三次元形状やテクスチャを扱え、複雑に変異する形状に対処できる頑健かつ柔軟な視覚判断代替モデルの開発を目的とする。
• カテゴリ: 画像処理 省力化