葉画像を用いた樹木の認識

摘要

本論文では葉画像を用いた樹木の画像認識法について提案する.採取した葉を白背景の上で撮影する.このとき葉の実サイズを計測できるようにマー力を背景に貼る.さらに葉の表と裏をそれぞれ撮影する.まずGraph Cuts法を用いて葉画像から葉領域とマーカ領域と自動抽出する.次に葉画像から25種の特徴量を求め,最後にNN法により認識する.樹種50種各20サンプルの葉画像を収集し実験を行った.その結果,葉表より葉裏が高い認識率を得た.13個の特徴量を用いて第1候補のみでは80.5％,第5候補まで考慮すると96.2％の認識率を得た.さらに実寸サイズを用いると認識率は約5％向上し,有効であることを示した.%We propose a recognition method of trees using leaf images. We take two leaf images of surface and underside from a cut leaf on the white sheet. At this time, a marker is put on the background. At first, we extract the object region using a graph cuts algorithm. Secondly we define 25 features, and these features are fed to a nearest neighbor method. We collected 20 pairs of pictures from 50 trees in the fields around our campus. We found the underside image is better than the surface image. We obtained the recognition rates of 80.5% in the 1st candidate and 96.2% in the 5th candidates with 13 features. Moreover, we found the actual size improves 5% of recognition rate.