ナイーブベイズフィルタによるコンクリート表面画像のひび割れ抽出法

抄録

本論文では，簡易的な機械学習であるナイーブベイズフィルタを用いたコンクリート表面画像のひび割れ抽出法を提案する．ナイーブベイズフィルタでは，二値画像に現れる領域の大きさ，色，形状を特徴量として評価することで，ひび割れ領域とそれ以外の領域を簡単な計算のみで確率的に分類する．解析結果では，ナイーブベイズフィルタで算出されるひび割れ確率を可視化することで，ひび割れ領域を抽出できることを示す．さらに，ナイーブベイズフィルタを構築する特徴量の確率分布に対して，少量の学習データの傾向から確率密度関数を設定し，分類精度を高めるように理想化する方法によって，学習データの収集にかかるコスト削減の可能性を示す．