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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-09-01 15:50 サポートベクターマシンを用いた遠隔的魚種識別技術の開発 ○金城篤史・伊藤雅紀・松尾行雄（東北学院大）・今泉智人・赤松友成（水産総研センター）  PRMU2014-45 IBISML2014-26 |
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| 抄録 | （和） | 遠隔的に魚種識別する方法にエコーを用いた音響的魚種識別がある．自由遊泳中の魚群から個体ごとの魚種識別を行うには，個々の魚のエコー（単体エコー）を抽出する必要がある．広帯域スプリットビームシステムを用いることで単体エコーを抽出し，その位置を計算し特徴量であるTSスペクトルを求めることを可能とした．TSスペクトルは魚種だけではなく魚体長に依存する事が分かっている．しかし，魚種が未知の場合は魚種と魚体長を同時に識別する必要がある．本研究では，生簀中または海中を遊泳しているアジとサバに対してそれぞれ異なる2つのサイズで測定を行い，特徴量にTSスペクトルを用いてサポートベクターマシンで魚種と魚体長の識別を行った．その結果，魚種と魚体長の識別で約67%，魚種の識別で約80%の識別率が得られた． |
| （英） | Fish species classification using echo-sounder is important for fisheries. With school of mixed species, it is necessary to extract individual fish echoes and to classify individual fish species from echoes. A broadband signal, which offered the advantage of high range resolution, was applied to detect individual fish for this purpose. The positions of fish were estimated from the time difference of arrivals by using the split-beam system. The target strength (TS) spectrum of individual fish echo was computed from the isolated echo and the estimated position. In this paper, the Support Vector Machine was introduced to classify fish species by using these TS spectra. In addition, it is well known that the TS spectra are dependent on not only fish species but also fish size. Therefore, it is necessary to classify both fish species and size by using these features. We tried to classify two species and two sizes of schools. Subject species were chub mackerel (Scomber japonicas) and Japanese jack mackerel (Trachurus japonicus). We calculated the classification rates. The fish species and size classification rate was about 67%. And, the fish species classification rate was about 80%. | |
| キーワード | （和） | 魚種・魚体長識別 / サポートベクターマシン / TSスペクトル / 広帯域スプリットビーム / / / / |
| （英） | Fish species and size classification / Support Vector Machine / Target strength spectra / Broad-band split beam / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 198, IBISML2014-26, pp. 57-62, 2014年9月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-26 | |
| 発行日 | 2014-08-25 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2014-45 IBISML2014-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2014-09-01 - 2014-09-02 |
| 開催地（和） | 筑波大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | CV+PR+MLにおける情報統合，および，農業への応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-09-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | サポートベクターマシンを用いた遠隔的魚種識別技術の開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fish species classification by the support vector machine |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 魚種・魚体長識別 / Fish species and size classification |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(3)（和/英） | TSスペクトル / Target strength spectra |
| キーワード(4)（和/英） | 広帯域スプリットビーム / Broad-band split beam |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金城 篤史 / Atsushi Kinjo / キンジョウ アツシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北学院大学 (略称： 東北学院大) Tohoku Gakuin University (略称： Tohoku Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 雅紀 / Masanori Ito / イトウ マサノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北学院大学 (略称： 東北学院大) Tohoku Gakuin University (略称： Tohoku Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松尾 行雄 / Ikuo Matsuo / マツオ イクオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北学院大学 (略称： 東北学院大) Tohoku Gakuin University (略称： Tohoku Gakuin Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今泉 智人 / Tomohito Imaizumi / イマイズミ トモヒト |
| 第4著者 所属（和/英） | 水産総合研究センター水産工学研究所 (略称： 水産総研センター) Fisheries Research Agency National Research Institute of Fisheries Engineering (略称： FRA-NRI) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤松 友成 / Tomonari Akamatsu / アカマツ トモナリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 水産総合研究センター水産工学研究所 (略称： 水産総研センター) Fisheries Research Agency National Research Institute of Fisheries Engineering (略称： FRA-NRI) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-09-01 15:50:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | PRMU2014-45, IBISML2014-26 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.197(PRMU), no.198(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.57-62 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-08-25 (PRMU, IBISML) |
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