画像処理を用いた葉画像 の特徴 分類による草花認識の検討

1. 2013年度卒業研究 画像処理を用いた葉画像の特徴分類による草花認識の検討 奥平研究室 0732110杉山 雄一 Image Recognition of Flowers Based on Feature Classification of Leaf Images with a Smartphone システム機能 研究背景・目的 Android端末上で，既存システム機能に加え新規登録機能を実現した． 身近な草花の名称を知りたいときに，知識を持つ人でなければ，種の特定は困難であり，手軽で素早く結果を得るために，開花時期に制限されない葉の形状特徴による認識が提案されている．しかし認識可能な対象があらかじめPC上で生成された認識用データがシステム内のデータベースに登録されている草花に限定されている． 属性情報 を入力 属性情報入力画面へ 対象の葉 を撮影 遷移 新規登録 属性情報を データベースへ 研究内容 算出した 特徴量を スマートフォンのAndroid端末上で，新規認識データとして生成し認識に用いるデータを認識用データベースに新規登録する機能を実現する． Surf Detection を用いて特徴量を算出 データベースに保存する 既存研究 システム概要 吳 正炫「葉画像を用いた形状特徴に基づく草花の認識」(iPhone上で動作) 東京都市大学 奥平研究室 2012年度卒業研究 新規登録 ホーム画面 認識 白い紙の上に陰が出ないようにし無背景の環境で草花の葉を撮影する． 実装機にはAndroidバージョン2.3.4を搭載したSony EricssonのXperiaacro IS11Sを使用． 草花の認識処理の流れ データベース Surf Detection OpenCVの画像処理ライブラリ． 画像一つから64次元の特徴量を複数抽出する． 撮影 草花の認識に 用いる 葉画像を撮影し，属性情報を入力する．保存された情報は認識に用いられる． 認識ボタンをタップすると葉画像を撮影し，結果画面が表示される． 認識決定に用いる線形検索 まとめ 今後の課題 草花認識の既存システムに新規登録機能を追加し，Android端末に実現した． ・新規登録時処理の改良，データベース編集機能 ・葉以外が映っていても認識できるよう改良 照明変化や回転，拡大縮小にも不変で頑強な特徴量を得られる．