セグメンテーション画像を用いた野鳥検索
Wild Bird Retrieval using Segmentation Image
感性情報学講座

0312010112 千田恭平

指導教員： 小嶋和徳

1.

はじめに伊藤慶明

石亀昌明

本研究では，これまで手動で行われていた位置検出

野鳥は環境の変化に敏感であり，身近な野鳥の生態や習性を知ることで我々を取り巻いている環境を知ることができる．そのため，自然環境の調査の一及びセグ メンテーションを自動で行う手法について検討する．

2.1.

野鳥位置検出環として野鳥を調査することは有効な手段と言える．

野鳥は多種存在し，色や形状が様々である．また，近年，野鳥を調査することを目的として画像認識技

撮影状況によって野鳥の姿勢が異なる場合もある．

術を用いた野鳥検索に関する研究 1)2) がなされていそのため，本研究では形状や姿勢の識別に有効的なる．しかし，これらの既存研究では，カメラで撮影特徴量である HOG 特徴量を用いて Real AdaBoost

した画像から野鳥の全身が収まるように手動でトリによる学習・検出を行う．

ミングしているため効率が悪く，背景情報が含まれReal AdaBoost はサンプルデータから抽出した特徴量について学習し，Positive クラスと Negative ク

たまま色による検索を行っているため，結果に悪影響を及ぼしているといった問題点がある．

ラスの確率密度分布を作成する．その確率密度分布

そこで本研究では，画像内の野鳥を自動で検出しを基に，走査ウィンド ウ内から抽出した特徴量が確背景を除去したセグ メンテーション画像を作成する．

率密度分布のどこに属するか調べ，弱識別器を生成

そして，作成したセグ メンテーション画像を用いたする．弱識別器の出力値の総和が閾値以上であれば，野鳥検索システムを構築する．

野鳥と判断する．

2.

野鳥検索システム

図 1 に野鳥検索システムの概要を示す．

通常の AdaBoost では弱識別器の出力値が +1 か−1 のみであるが，Real AdaBoost では弱識別器の出力値が整数値となるため，AdaBoost より精度の良い強識別器を構築することができる．

2.2.

セグメンテーション

Real AdaBoost による野鳥の位置検出を行い，得られた矩形領域情報を用いて GrabCut により背景を除去する．

GrabCut は 抽出し たい物体を 矩形領域で 囲み ，矩形外と矩形内の色情報を用いて複数の正規分布(GMM) を作成する．その GMM を基に重み付きグラフを作成し，最大フロー最小カットアルゴ リズムによってグラフを切断する．最大フロー最小カット
図 1 野鳥検索システムの概要
まず HOG 特徴量を用いた Real AdaBoost 法 3)
により，入力画像から野鳥の全身が矩形領域内に収まるように位置を検出する．ここでは矩形領域の座標と大きさが得られる．その情報を基に GrabCutアルゴ リズム4)を用いて背景を除去する．そして，では，重みのコストが最小となるようにグラフを切断し，流せるだけフローを流してグラフを更新していく．グラフの更新がされなくなるまで繰り返し処理を行い，前景と背景に領域分割する．

2.3.

野鳥検索

文献 1) に基づき，色相ヒストグラムによる野鳥検索を行う．RGB 画像には輝度値が含まれるため，作成したセグ メンテーション画像を用いて予め用意

撮影環境によって照明変化の影響を受け易い．そこしておいたデータベースと比較し，野鳥検索を行う．

で，本研究では HSV に変換し色相 (Hue) のみを用

いることで照明変化に影響されにくいシステムを構築する．

3.3.

野鳥検索実験

野鳥検索におけるセグ メンテーションの有無を比

検索方法はヒストグラムインターセクションによっ較する．評価用画像から 20 種の野鳥それぞれ 50 枚てデータベースとの類似度を求め，色の類似した野のうち 10 枚を検索用画像，残り 40 枚をデータベー鳥を検索する．データベースには予め野鳥の画像かスとして用いる．データベースとの類似度上位 30ら抽出し た色相ヒストグ ラムが 登録されていると件のうち，それぞれの野鳥の数を候補数とし，候補する．

数内での上位 3 位までを正解とした場合，表 3 のような結果が得られた．セグ メンテーションによって3.

評価実験

3.1.

位置検出実験

18%の精度向上が見られた．
表 3 検索結果

評価用画像として，学習用画像に含まれない野鳥

セグメンテーション

セグメンテーション

出実験を行った．正解矩形領域と照らし合わせ，正無 [%]有 [%]解矩形領域との矩形の重なり率が 50%以上を正解と53 ( 106200 )

71 ( 142200 )20 種それぞれ 50 枚ずつ計 1,000 枚用意し ，位置検した場合，表 1 のような結果が得られた．Recall が82%と高い数値が得られたが ，Precision が 17%と低く誤検出が多い結果となった．

候補数内での上位 3 位までを正解としたが，他の色の似た野鳥の方が上位にある場合が多かった．本
研究では，色相しか見ていないため信頼性に欠ける

表 1 検出結果

Precision[%]Recall[%]821
17 ( 4,904)

821
82 ( 1,000)

部分があり，色による検索だけでは不十分だと考えられる．

4.

おわりにPrecision が 17%と低かったが総検出数 4,904 件

野鳥の位置検出の検出精度は 82%であり，セグ メ

中 2,137 件は重複正解である．そのため，誤検出自ンテーション画像作成全体では 53%だった．個々の体は 1,946 件であり，そのうち 1,777 件が閾値以下精度を高める必要があるが，今回は正解情報を用いで，全く重ならなかった数が 169 件であった．矩形ての正解判定だったため，正解情報の代わりとなる領域のサイズやズレ等の理由により，不正解と判断信頼値のようなものを定義していく必要がある．まされてはいるがほとんどが野鳥周辺を検出している

た，野鳥検索では色による検索だけでは不十分だとことがわかった．そのため，検出後に矩形領域のサ考えられるため，今後の課題として色で絞りこんだ

イズやズレに着目することで誤検出を大幅に減らせ後に模様による検索を行うことで精度向上を図り，るのではないかと考えられる．

信頼性の確保を検討していきたい．

3.2.

セグメンテーション実験

正解マスク画像と照らし 合わせ，正解マスク画像との前景の重なり率 70%以上を正解とした場合，表 2 のような結果が得られた．位置検出で正解した件数での Recall が 64%であり，全体での Recall が53%となり，11%の差が見られた．
表 2 セグ メンテーション結果

Recall[%]

全体の Recall[%]526)
64 ( 821526)
53 ( 1,000

正解できなかった画像を見てみると身体が大幅に除去されてしまう場合が多かった．与えた矩形領域のサイズや位置，前景と背景の輝度値が似ていた等の理由が考えられる．

参考文献
1 ）菊地猛範: 部位特定と色特徴を利用した野鳥検索, 岩手県立大学ソフトウェア情報学部卒業論文(2012).
2 ）久保山裕: 色情報を用いた野鳥の品種識別, 情報
科学技術フォーラム, 一般演論文集 5(3) pp.77-78(2006).
3 ）Schapire, R.E. and Singer: Improved Boosting
Algorithms Using Confidencerated Predictions,
Machine Learning, pp.297-336 (1999).
4 ）C.Rother, V.Kolmogorov and A.Blake: GrabCut:Interactive Foreground Extraction Using
Iterated Graph Cuts, ACM Transactions onGraphics(SIGGRAPH’04), pp.309-314 (2004).