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J-GLOBAL ID:201002238944143385   整理番号:10A0434800

Gaborフィルタに基づくハイパースペクトル画像技術を用いる豚肉品質の分類

Categorization of pork quality using Gabor filter-based hyperspectral imaging technology
著者 (4件):
資料名:
巻: 99  号:ページ: 284-293  発行年: 2010年08月 
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)
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豚肉品質の客観的な評価は,食肉産業の利用にとって重要である。豚肉品質水準の測定のために,スペクトル法を用いた以前の検討は画像テクスチャの特性を考慮することなく,色及び滲出特性を用いることに重点を置いた。豚肉品質水準分類の正確な系を開発するために,本研究ではGaborフィルタに基づくハイパースペクトル映像技術を提示した。二次元Gabor関数でハイパースペクトル画像をフィルター処理することにより,テクスチャ特性を得た。Gaborフィルター処理画像及びハイパースペクトル画像から異なるスペクトル特性が抽出された。全ての波長(400-1000nm)にわたるスペクトル特性を主成分(PC)に圧縮するために,主成分分析(PCA)を用いた。Gaborフィルター処理した画像からの主成分とハイパースペクトル画像からの主成分を結合することによって,’混成’主成分を作成した。豚肉試料を分類するためにK-平均法クラスタリング及び線形判別分析(LDA)の双方を適用した。結果は,K-平均法クラスタリング分析の正確さは5混成PCで78%及び10混成PCで83%に到達した。そして,それらは,テクスチャ特性を使用しない結果より15%及び28%高かった。LDAを用いる分類の最高の正確さは,5混成PCにより100%に達した。さらに,分類結果が独立した豚肉試料セットにどのように一般化されるかを評価するために交差検証法を適用した。公平な統計分類結果を得るために,計210区分(種々のトレーニング及び試験セット)を用いた。全体的な分類正確さは5混成PCで84±1%(平均±95%信頼区間)に到達し,Gaborフィルタに基づくスペクトル特性を用いなかった場合は72±2%であった。このように画像テクスチャ特性を用いることにより,統計学的に有意な改善が達成された。さらに,分類結果は,π/4の方向に沿ったテクスチャ特性は豚肉品質の4つの主要水準の分別に関するより有用な情報を提供することを強く示唆した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (2件):
分類
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生肉の品質と処理  ,  食品の品質 
タイトルに関連する用語 (4件):
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