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昆虫の走査型電子顕微鏡像による科の分類に関する検討-画像特徴を用いた階層型クラスタリングによる高精度化

机译:通过扫描昆虫的电子显微镜图像检查科目分类-通过使用图像特征的层次聚类获得更高的准确性

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摘要

本文では,画像特徴を用いた階層型クラスタリングによる昆虫の分類手法を提案する.以前我々は,科以外に上科,生息域といちた事前情報を用いて,各々の事前情報に対して分類を行い,それらの分類結果を統合することで走査型電子顕微鏡により撮像された昆虫の高精度な分類法を提案した.しかしながら,これらの事前情報は画像特徴を考慮していない.そのため,画像特徴を考慮した新たな事前情報として用いることで,分類精度の向上が期待できる.そこで,提案手法では,画像特徴を用いて階層型クラスタリングにより分類木を構築し,統合する分類対象を増やすことで分類精度の向上を行う.画像特徴を考慮することで,高精度な分類結果の統合が実現される.
机译:本文提出了一种利用图像特征通过层次聚类对昆虫进行分类的方法。以前,我们使用除家庭之外的其他先验信息(例如上层科和栖息地)对每个先验信息进行分类,并通过综合分类结果,将昆虫通过扫描电子显微镜成像。我们提出了一种高度准确的分类方法。但是,这些现有信息不考虑图像特征。因此,可以期望通过将其用作考虑图像特征的新的先验信息来提高分类精度。因此,在所提出的方法中,通过使用图像特征通过分级聚类构造分类树并增加要集成的分类目标的数量,从而提高了分类精度。通过考虑图像特征,实现了分类结果的高精度合并。

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