情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

農業における収穫量の向上のために，植物の生長を理解するための表現型解析が重要視されている．本研究では，表現型解析に対する新たなアプローチとして，植物の生長過程を撮影した画像列から将来の生長画像列を予測する手法を提案する．本研究では動画のフレーム予測の手法に基づき，ニューラルネットワークにより植物の生長表現をモデリングするために，Convolutional LSTMのエンコーダ-デコーダ構造を用いた．また，時間経過に伴う植物の変化に対する制約として二種類の誤差関数を提案した．実際の植物の生長画像列に対し本手法を適用し，提案した誤差関数を用いなかった場合と比較することで，本手法の有効性を示した．