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走査型電子顕微鏡画像を用いた生物の分類の高精度化-顕微鏡画像の取得方法に注目した学習データ選択法の導入

机译:使用扫描电子显微镜图像进行生物分类的准确性更高-以显微镜图像的采集方法为重点的学习数据选择方法简介

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摘要

以前に我々は,走査型電子顕微鏡画像を用いた生物の分類のための決定木の構築法を提案した.しかしながら,この手法では,生物の顕微鏡像の取得法には注目せず,学習データ全てを用いて学習を行ったため,分類精度に限界が存在すると考えられる.そこで本文では,走査型電子顕微鏡画像の取得法に注目した学習データの選択法を導入することで,高精度に生物の分類を可能とする手法を提案する.
机译:先前,我们提出了一种使用扫描电子显微镜图像构建用于生物分类的行列式树的方法。然而,该方法没有关注生物的显微图像的获取方法,并且使用所有训练数据进行训练,因此认为对分类精度存在限制。因此,在本文中,我们提出了一种方法,该方法通过引入侧重于扫描电子显微镜图像的获取方法的学习数据选择方法来实现对生物体的高精度分类。

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