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J-GLOBAL ID：201602255368503562   整理番号：16A1207600

遺伝的アルゴリズム特徴選択に基づく糖尿病を検出するための重みを持つK-NNを用いた【Powered by NICT】

Using K-NN with weights to detect diabetes mellitus based on genetic algorithm feature selection

著者 (3件)： Shu Ting (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Taipa, Macau, China) ,  Zhang Bob (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Taipa, Macau, China) ,  Tang Y. Y. (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Taipa, Macau, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICWAPR  ページ： 12-17  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年ますます研究者が顔画像解析による糖尿病検出に関する研究を行った。これらの方法は,糖尿病,従来の診断法とは異なるを検出する非侵襲的で便利である。本論文では,顔画像から抽出した四顔面ブロックを用いた糖尿病を検出するための重みを持つグレースケールヒストグラム特徴,糖尿病遺伝的アルゴリズム,分類器(k-最近傍)から成る新しい方法を提案した。,画像のグレースケール値の分布を表すグレースケールヒストグラム特徴は,各ブロックから抽出したそれを表現した。次に,遺伝的アルゴリズムに基づく糖尿病遺伝的アルゴリズムは,各ブロックのグレースケールヒストグラム特徴から特徴を選択するために提案した。最後に,重みを持つk最近傍は糖尿病と健康な試料を分類した。提案した方法は,284型糖尿病と142健康試料から成る顔画像データセット,99.48%の精度を得る上で試験した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像分析 ,  画像 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  グレースケール ,  *特徴選択 ,  顔画像 ,  *糖尿病
準シソーラス用語： 健康 ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  特徴選択 ,  糖尿病