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植物科学における画像解析技術に関する総説

[著者]　Keiichi Mochida, Satoru Koda, Komaki Inoue, Takashi Hirayama, Shojiro Tanaka, Ryuei Nishii, Farid Melgani

[論文タイトル]　Computer vision-based phenotyping for improvement of plant productivity: a machine learning perspective

[掲載論文]　GigaScience
https://academic.oup.com/gigascience/article/8/1/giy153/5232233

[内容紹介]　植物の画像または動画から、計算機による画像解析を経て植物の形態や生育状況に関する有用な情報を獲得する技術は、高速な表現型解析による有用遺伝子探索の加速や圃場環境において作物の変化をとらえる精密農業などへの応用が期待されている。情報科学と植物科学が融合したこの分野は、近年その進展が目覚ましく、多様な解析基盤や解析ツールの開発が進んでいる。そのような状況を踏まえ、植物科学研究で用いることを前提とした、コンピュータービジョン（データプラットフォーム、センサー、画像取得技術、画像解析技術、データ・セット、ソフトウエア、適用例、など）に関して、機械学習の利用などを含む最新の事例をまとめた総説である。（文責　平山 隆志・持田 恵一）

[共同研究]　国際共同研究

お問い合わせ先：平山・持田