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J-GLOBAL ID：201702225187813136   整理番号：17A0364959

有機および従来法で養殖したサケの自動微分のためのハイパースペクトル画像とコンピュータビジョンの比較【Powered by NICT】

Comparison of hyperspectral imaging and computer vision for automatic differentiation of organically and conventionally farmed salmon

著者 (3件)： Xu Jun-Li (Food Refrigeration and Computerized Food Technology (FRCFT), School of Biosystems and Food Engineering, University College Dublin, National University of Ireland, Agriculture and Food Science Centre, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Riccioli Cecilia (Food Refrigeration and Computerized Food Technology (FRCFT), School of Biosystems and Food Engineering, University College Dublin, National University of Ireland, Agriculture and Food Science Centre, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Sun Da-Wen (Food Refrigeration and Computerized Food Technology (FRCFT), School of Biosystems and Food Engineering, University College Dublin, National University of Ireland, Agriculture and Food Science Centre, Belfield, Dublin 4, Ireland)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 196  ページ： 170-182  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 可視および短波長近赤外領域(400 1000 nm)および長波長近赤外領域(897 1753 nm)をカバーするコンピュータビジョンシステム(CVS)と二つのハイパースペクトル画像(HSI)システムの可能性を探究するために実施,それぞれ,新鮮および冷蔵条件における有機および慣行養殖サーモン切身の分化した。部分最小二乗-判別分析(PLS DA),サポートベクトルマシン(SVM)とランダムフォレスト(RF)分類器は,試験した試料の認識と認証のための分類モデルを構築した。結果から,高スペクトル識別はC VSよりもはるかに良好な性能であることを示唆した。同じ検証セットでは,98.2%に相当する正しい分類率(CCR)は二SVMモデルで示された最高の,同じスペクトル領域で四最適波長から400 1000nmと他の全スペクトル変数を構築した。C VSのための最良の予測を検証のために83.6%のCCRとPLS-DAを用いて得られたが,897 1753nmにおけるHSIに最も満足すべき結果を検証のために92.7%のCCRsと全スペクトル領域と同様に10種類の重要な波長にSVMアルゴリズムを適用することにより達成された。一言で言えば,400 1000nmのハイパースペクトル画像は,有機及び通常サーモン切身を区別するために最良の予測能力を示したが,SVM分類器は本症例における多変量解析のための非常に強力であることを確認した。全体として,この研究から得られた結果は,強く新鮮および冷蔵条件の環境下で二サケ品種の目的で迅速なカテゴリー化のためのハイパースペクトル画像の能力を示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *スペクトル ,  *コンピュータビジョン ,  冷蔵 ,  波長 ,  部分最小二乗法 ,  多変量解析 ,  *養殖 ,  判別分析
準シソーラス用語： 分類モデル ,  ランダムフォレスト ,  切り身 ,  サーモン ,  近赤外領域 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： タイセイヨウサケ ,  有機 ,  ハイパースペクトルイメージング ,  PLS-DA ,  SVM ,  ランダム森林分類器

分類 (3件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  動物性水産食品  (FJ13020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 養殖 ,  サケ ,  微分 ,  ハイパースペクトル画像 ,  コンピュータビジョン