顕微鏡画像中に含まれる底生生物の自動分類法: SVDDを用いた分類の高精度化に関する検討

摘要

本文では，Support Vbctor Data Description（SVDD）を用いた顕微鏡画像中に含まれる生物の自動分類法を提案する．提案手法では，数種類の底生生物の画像を対象としてSVDDを用いた学習を行い，生成された識別器を用いて実際に撮優した顕微鏡画像中に含まれる生物の生物種分類を行う．このとき，SVDDの識別のみでは一度に多くの生物種を高精度に分類することは困難であるため，階層的な分岐処理を導入する．具体的に高精度に識別可能な生物種を順次取り除き生物種を絞り込むことで，複数の生物種を扱った場合でもより高精度な分類を行うことを可能とする．%This paper proposes a method for automatic extraction and classification of organisms from microscopic images based on Support Vector Data Description (SVDD). In the proposed method, the species are classified from microscopic images including some species of benthoses based on SVDD. Since it is difficult to classify many species at once, a hierachical classification scheme is introduced into the above procedure. Then, based on the non-conventional scheme, the proposed method realizes high performance of the classification a highly accurate classification by removal species that classified high accuracy one by one and narrow down species.