抄録
RA-001
移動領域の予測を用いたメラノソーム追跡率の向上
◎岡部敏明・堀田一弘（名城大）
本論文ではScale-Invariant Feature Transform(SIFT)の特徴点検出とBayesの定理を用いたメラノソームの追跡法に加え，移動領域の予測モデルを導入し，追跡率の向上を図った．まず，Lanczosリサンプリングにより元画像を拡大し，SIFTを用いてメラノソーム候補を検出する．これらの候補からBayesの事後確率を推定し，確率が最も高い処を追跡する．しかし，メラノソームは非常に密集しているため追跡が難しい．そこで，ある程度の移動可能領域を予測した．この工夫によりメラノソームの追跡制度が向上することを確認した．