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J-GLOBAL ID：202202220431477013   整理番号：22A1407925

統計的テクスチャ特徴と勾配ブースティング決定木を用いた洋ナシ果実の外観汚損検出

Appearance Deterioration Detection for Pear Fruits Using Statistical Texture Features and Gradient Boosting Decision Trees

著者 (2件)： 山崎達也 (新潟大) ,  中澤健介 (新潟大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 33  号： 6  ページ： 21-27  発行年： 2022年06月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 洋ナシ果実の果面上の汚損検出は現在農業従事者の目視検査で行われている。その負担軽減を目的に,統計的テクスチャ特徴量を画像から抽出し,機械学習の一手法である勾配ブースティング決定木を用いて,画像の小ブロックから汚損部位を検出する手法を提案する。検証実験により,高精度で汚損が検出できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *セイヨウナシ ,  *画像特性 ,  *テクスチャ処理 ,  *機械学習 ,  特徴抽出 ,  統計的方法 ,  統計解析 ,  最急降下法 ,  ディシジョンツリー ,  外観検査 ,  肉眼検査 ,  勾配ブースティング
準シソーラス用語： *テクスチャ特徴 ,  *ブースティング ,  決定木 ,  *洋ナシ

分類 (3件)： 果樹  (FC03042G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 統計 ,  テクスチャ特徴 ,  勾配ブースティング決定木 ,  洋ナシ ,  果実 ,  外観 ,  汚損