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[1O3-GS-7-02] リサイクル支援システムのための画像認識を用いた資源物識別の検討
キーワード：画像分類、資源物、深層学習
地球環境保全のため，携帯端末で撮影した廃棄物画像から，リサイクル可能な資源物を識別する児童教育用アプリケーションの開発をめざしている．本研究では，CNNによる転移学習を行い，実際に撮影した家庭廃棄物の画像の分類を行った．独自データセット「STE」を用いて原画像と背景を除去した画像に対し，TrashNetとの推定比較をこころみたところ，廃棄物種別により推定精度に差異が生じ，紙類やプラスチックはSTEにて，特に背景を除去する前処理を行うことで比較的良好に推定できることがわかった．
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