University Eastern Finland / School of Computing, Faculty of Science, Forestry and Technology
Lighting spectrum optimization with deep learning for moss species classification
光源の分光分布 (平たく光の色) を変化させることで、最適な色情報を強調・選択することができます。DeepLearningの学習手法を通して、フィンランドのコケの種別の画像認識モデルについて識別能力を最大化する光源の分光分布を最適化しました。識別能力は最大の色情報量を持つ分光画像 (HSI) には劣るものの撮影時間や費用を抑えたまま、単純なRGB画像を用いた場合より優れた識別能力を持ちます。 K. Ito, P. Fält, M. Hauta-Kasari and S. Nakauchi, "Lighting Spectrum Optimization With Deep Learning for Moss Species Classification," in IEEE Access, vol. 13, pp. 18749-18759, 2025, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3532760.