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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：
杉山淳司
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Kyoto University
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。

The characteristics of tree species are extracted from the optical micro-mirror of wood. GLCM: LBP: LBP: LBP: For example, if a picture represents a total of 128 items, the identification performance and anatomical characteristics of the wood are related to each other, and the shape and structure of the wood are related to each other. BOF, a picture shell obtained from the full range of features, dictionary generation, frequency of features, picture features, selection techniques. The introduction of these methods, the accuracy of identification, the correlation between root and cell species, the inherent characteristics of tree species, and the statistical analysis of tree species. SPM (Spatial Pyramid Method) is used to clarify the differences in cell shape and arrangement characteristics in tree rings. The study of natural characteristics of tree species, the quantitative evaluation of tree species characteristics from different perspectives, the possibility of systematic development, the study of histology, the estimation of physical properties, and the study of new wood science. On the one hand, the establishment of the identification method for the cultural and historical valuable wood products of Dongya Jima, the unique wood materials of Dongya Jima, and the research on the inherent wood culture of Dongya Jima are all important and foreseeable.

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

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：
興福
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

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

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