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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:用图像特征通过分层聚类扫描昆虫高精度的电子显微图像分类研究

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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:在文中,我们通过使用图像特征通过分层聚类提出了一种昆虫的分类方法。 以前,我们通过使用上部部门,栖息地和单件式预先信息来分类每个先前的信息,并通过扫描电子显微镜将其分类结果集成它们提出的高精度分类方法来集成分类结果。 但是,这些预先信息不考虑图像特征。 因此,通过将其作为考虑图像特征的新预先信息,可以期望提高分类准确性。 因此,在所提出的方法中,通过使用图像特征通过分层聚类构建分类树来提高分类精度,并增加要集成的分类目标。 通过考虑图像特征,实现了高度准确的分类结果的集成。

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