概要
本研究では、少数のデジタルマイクロスコープ画像と位相的データ解析を用いて、牛革と馬革を分類する手法を提案する。画像内の毛穴座標を分類のための本質的な情報と位置付け、従来の画像処理手法とパーシステントホモロジー(PH)により半自動的に毛穴座標を抽出した。毛穴座標から二値画像を生成し、マンハッタン距離に基づくフィルトレーションを用いてPHを計算し、0次と1次のlifetime、あるいは毛穴間距離を説明変数とした。その結果、0次のlifetimeがテストデータで最も高い分類精度を示し、モデル解釈により[0, 10.71]の範囲にある0次lifetimeが重要な説明変数であることが示唆された。