Examination of anatomical structure of wood by computer vision

用计算机视觉检查木材的解剖结构

基本信息

  • 批准号:
    17F17402
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-11-10 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

クスノキ科木材の光学顕微鏡木口面画像のデータベースを構築し、機械学習による樹種特性の抽出を試みた。GLCMやLBPなどテ クスチャー特徴量に変わり、回転や拡大にロバストで、画像上のエッジやコーナー、またはブロッブなどを特徴量として捉えるSIFT (Scale Invariant Feature Transform:スケール不変特徴変換) を検討した。当初は、一画像を代表とする128個のベクトルを用い、その識別性能や解剖学的な特徴量との関連を求めたが、複雑な木材の形状やパターンを扱うには情報が少ないと判断し、BOFモデルの構築を試みた。BOFとは、一画像殻得られる全てのキーポイントの特徴量をクラスタリングし、特徴的な特徴量をいわば辞書代りにして、それぞれの特徴量の頻度を、画像の特徴として取り扱う手法である。この手法の導入により、識別精度が向上するのみならず、識別根拠として細胞同士の相関関係が、樹種固有の特徴として捉えられていることを統計的スコアにより結論できた。さらに、SPM (Spatial Pyramid Method) により、年輪内の細胞形状や配列の特徴の差がより明瞭に引き出せることを見出し、特に管孔性の相違を明瞭に捉えることが可能となった。このような研究を通して、樹種固有の画像特徴量から、従来の解剖学とは異なる 視点で樹種特性を定量的に評価することが可能となり、系統発生や組織学研究のみならず、物性や材質推定などへの新しい木材科学の 切り口となる見通しを得た。一方、東アジアの文化的、 歴史的に貴重な木製品の専門家に頼らない識別法確立できるという意味からも、東アジアに特有の用材観や歴史、ひいてはわが国の固有 の木の文化の研究に弾みをつけると予想される。
我们已经构建了一个光学显微镜木材表面图像的数据库,并试图使用机器学习提取树种特征。我们已经检查了SIFT(比例不变特征变换),该SIFT会更改为GLCM和LBP等纹理特征,并且可以旋转和放大,并在图像上捕获边缘,角落或斑点作为特征值。最初,使用了一个图像的代表的128个向量来确定其识别性能以及与解剖学特征的关系,但我们认为几乎没有信息可以处理复杂的木质形状和图案,因此我们试图构建BOF模型。 BOF是一种技术,通过将一个图像外壳聚类而获得的所有关键点的特征数量,并将特征特征用作特征特征的字典替代品,并将每个特征数量的频率作为图像的特征处理。该方法的引入不仅提高了识别精度,而且还得出结论,统计得分是细胞之间的相关性被视为树种的独特特征。此外,我们发现,可以更清楚地抽出环形环内细胞形状和序列特征的差异,从而明确地掌握了管道孔特性的差异。通过这些研究,可以从传统解剖结构特有的图像特征进行定量评估树种特征,并且可以从与常规解剖结构不同的角度进行定量评估树种特征,并且预计它将为木材科学提供一种新的方法,不仅是用于物理性和物理物质和材料估计的木材科学的新方法。另一方面,从某种意义上说,可以建立一种不依赖东亚文化和历史上有价值的木料专家的识别方法,预计将在研究东亚独特的木材观点和历史上提供动力,最终是木材文化,这是日本的特有。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Species-specific features in bag-of-features model.
特征袋模型中的物种特定特征。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hwang Sung Wook;Kayoko Kobayashi;Junji Sugiyama
  • 通讯作者:
    Junji Sugiyama
Species specific features for identification of Lauraceae in bag-of-features model
特征袋模型中用于识别樟科植物的物种特异性特征
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Sung-Wook Hwang;Kayoko Kobayashi;Junji Sugiyama
  • 通讯作者:
    Junji Sugiyama
Analysis of a codebook based on local image features as a support tool for wood anatomy
基于局部图像特征的密码本分析作为木材解剖学的支持工具
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hwang Sung Wook;Kayoko Kobayashi;Junji Sugiyama
  • 通讯作者:
    Junji Sugiyama
阿修羅像 ー人工知能による樹種特定にむけてー
阿修罗雕像 - 利用人工智能进行树种识别 -
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kayoko Kobayashi;Sung-Wook Hwang;Junji Sugiyama;杉山 淳司
  • 通讯作者:
    杉山 淳司
Junji Sugiyama, Sung Wook Hwang, Kayoko Kobayashi, Takahiro Kegasa,Schengcheng Zhai
杉山润二、黄成旭、小林佳代子、毛佐贵宏、斋城成
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Akiyama;T.; Takada;K.; Oikawa;T.; Matsuura;N.; Ise;Y.; Okada;S.; Matsunaga;S.;Aspects of computer vision wood anatomy
  • 通讯作者:
    Aspects of computer vision wood anatomy
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    2007
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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    大友 健
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  • 作者:
    田鶴寿弥子;杉山 淳司;城森由佳・南 雅代・太田充恒・今井 登
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了