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(299)

課題名 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(299)
課題番号 1999000319
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 継H09~H13
年度 1999
摘要 農業における専門家の視覚判断を代替する定量的モデルとして、主にリカレントニューラルネットワークによるアプローチを用いて、特徴量の探索・抽出の必要がなく、二次元形状に加え三次元形状やテクスチャも扱え、複雑に変異する形状に頑健かつ柔軟に対応できるモデルの開発を目的とする。これまで、ダイズ葉形による品種判別に線形ニューラルネットワークを適用し、その有効性を示したが、同じモデルをその他の対象(カエデ葉形など5種類)の形状判別に適用して、汎用性を検証した。また、テクスチャ画像の評価のモデル化の例として、ブロッコリーの花蕾の品質評価を扱う実験を開始した。
カテゴリ かえで 大豆 品種 ブロッコリー

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