村山古道における撮影画像の大学生による分類と機械学習を用いた分類の比較 Comparative Study on Human Recognition and Machine Learning Models in Photo Classification in Murayama Trail

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抄録

<p>本研究では,機械学習を用いた画像認識技術による森林景観の把握を試みた。具体的には,登山道で撮影された画像に対し,一般的な機械学習モデルを用いて画像内の物体の検出・分類を行い,その結果と撮影者の撮影意図を比較した。画像は,筑波大学の学部生向け野外実習である富士山村山古道登山を通じて撮影されたものとした。また,機械学習モデルは,組み込み済みの学習モデルから画像内の物体を検出・分類できる,Google Cloud Vision API を用いた。撮影意図は,撮影者自身に回答してもらうことで把握した。結果として,例えば森林限界に到達した際に撮影した写真を"highland"と認識するなど,機械学習モデルは撮影者の撮影意図の物体をある程度正確に検知できていた。しかし,例えば道端にあった仏像を撮影した画像に対し,仏像があることの検知はできるが,周辺の草本や苔といった植生も検知しているなど,撮影者が意図した主対象を機械学習モデルの結果のみからでは判断できない事例も見られた。これらの結果をもとに,森林景観の評価における機械学習を用いた画像認識技術の活用のあり方について報告する。</p>

<p>[in Japanese]</p>

収録刊行物

  • 日本森林学会大会発表データベース

    日本森林学会大会発表データベース 129(0), 860, 2018

    日本森林学会

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