情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

海底の地層画像に対してその彩度の情報から、地層が堆積した当時の環境や、変化が起こった時間を推定することが可能である。しかし、微生物の死骸や地層の採取時に発生する局所的な乱れといった擾乱部分により、正しく画像の彩度を推定することが難しくなる。擾乱部分を取り除いた画像を用いた場合、従来に比べて彩度の変化はよりわかりやすいものになるが、大量のデータに対して人手で擾乱部分を取り除くのは非常に困難な作業である。
　本研究では、深層学習を用いたニューラルネットワークによる、地層画像の擾乱部分の検出を提案する。