ＣＣＤアルゴリズムを用いた葉の形状の特徴抽出

ＣＣＤアルゴリズムを用いた葉の形状の特徴抽出ＣＣＤアルゴリズムを用いた葉の形状の特徴抽出阿部研究室　０３１１１２０　 ALFIAN MUHAMMAD

はじめに • 植物は複数の特徴から認識できる　特徴の例：葉、花、果物、枝など • 2次元であるため、葉に着目した研究は多い[1~4]が、葉だけによる植物認識は不十分である • 高い認識率をもつ植物識別システムはあるが[５]、手動であるため手間がかかる

目的 • 葉の形状の特徴を抽出するCCDアルゴリズムに着目し、コード化の改良と評価を行い、植物認識の自動化に役立てる

ＣＣＤアルゴリズム • 葉の重心（Centroid）と輪郭(Contour)間の距離(Distance）を計算し、特徴量として扱う • シンプルで汎用性が高い

CCDのコード化 Ｄ１＝６４で合併した結果（ブロック数＝３８）Ｅ１＝５６－３８＝１８Ｄ２＝３２で合併した結果（ブロック数＝３２）Ｅ２＝３８－３２＝６Ｄ３＝１６で合併した結果（ブロック数＝２８）Ｅ３＝３２－２８＝４Ｄ５＝４。４４で合併した結果（ブロック数＝１４）Ｅ５＝２２－１４＝８Ｄ６＝３．１７で合併した結果（ブロック数＝１２）Ｅ６＝１４－１２＝２Ｄ４＝８．１６で合併した結果（ブロック数＝２２）Ｅ４＝２８－２２＝６得られたコード（Ｅ7＝残りのブロック数＝１２）求められたＢＣＣＤ（ブロック数＝５６）ＭＣＣＤグラフ

CCDコード化の問題点 • ガウシアン関数の標準偏差値σと畳み込み範囲Ｔの最適な設定が未解決 • 正確に先端(lobation)の数を表せない場合がある。 AL2 正しくはE7= 12 , E6= 2または4

実験１. ガウシアン関数の標準偏差値σと畳み込み範囲Tがコードに与える影響と処理時間を調べ、最適なσとTの値を求める 2.ブロックi内のCCDグラフの振幅を表す尺度Riとマージ閾値Diを調節する

評価に用いる葉のサンプル base leaf unlobed entire unlobed toothed bilobed entire leaf ternate entire palmate entire palmate toothed AL2 BAL LHC dentate crenate serrate

実験1の結果（１）Ｔとσがコードに与える影響実験1の結果（１）Ｔとσがコードに与える影響 • Ｔとσが大きいほどブロックの数が減る • ブロックの数はある値（下の例では約３８）以下になれば、（雑音を除き）コード中の輪郭部を表す要素の値が変わるが、その値以上であれば、コードの意味は変わらない。

実験１の結果(2):Ｔとσと処理時間 • 最短平均処理時間はσ＝１、Ｔ＝２の時

実験２：コード化パラメータの修正

実験２の結果(１):ＨｏｎｇＦｕとの比較 σ＝１、Ｔ＝２

おわりに • 葉の形状の特徴を抽出するCCDアルゴリズムに着目し、コード化の改良と評価を行った • 葉の特徴をよりよく表すコードが得られた

今後の課題 • データベースを追加し、認識率を調べる • 葉のマージンの区別 • 植物識別システム[５]と連携を行う

参考文献 • [1] Z. Wang, Z. Chi, and D. Feng, “Shape based leaf image retrieval,” Proc.IEE Vision Image and Signal Processing, Vol.150, No.1, pp.34-43, 2003. • [2]C. Im ,H. Nishida, and T. L. Kunii, ”Recognizing plant species by leaf shapes- a case study of the acer family,” Proc.IEEE Int. Conference on Pattern Recognition, pp.1171-1173, 1998. • [3]S. Abbasi, F. Mokhtarian , and J. Kittler, “Reliable classification of chrysanthemum leaves through curvature scale space,” Proc. Int. Conf. on Scale-space Theory in Computer Vision, pp.243-258, 1997. • [4] F. Hong, C. Zheru, F. Dagan, and S. Jiataou, “Machine Learning Techniques for Ontologybased Leaf Classification,” Proc. Int. Conf. on Control, Automation, Robotics and Vision, pp.681-686, 2004. • [5]　大川ち津る,“種子植物2,172種の検索用データベースを活用する植物検索プログラムの作成,”生物教育, Vol.40, No.3&4, pp.145-157, 2000．

ＣＣＤアルゴリズムを用いた葉の形状の特徴抽出