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J-GLOBAL ID：201002245150697412   整理番号：10A0082646

四元特異値を使用した予備スライス調理ポークハムの管理神経回路網分類

Supervised neural network classification of pre-sliced cooked pork ham images using quaternionic singular values

著者 (4件)： VALOUS Nektarios A. (FRCFT Group, Biosystems Engineering, Agriculture and Food Sci. Centre, School of Agriculture Food Sci. and ...) ,  MENDOZA Fernando (FRCFT Group, Biosystems Engineering, Agriculture and Food Sci. Centre, School of Agriculture Food Sci. and ...) ,  SUN Da-wen (FRCFT Group, Biosystems Engineering, Agriculture and Food Sci. Centre, School of Agriculture Food Sci. and ...) ,  ALLEN Paul (Ashtown Food Res. Centre, Teagasc, Dublin 15, Ireland)
資料名： Meat Science  (Meat Science)
巻： 84  号： 3  ページ： 422-430  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： T0789A  ISSN： 0309-1740  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： 四元特異値分解は四元マトリックス(カラー画像の表現)を有益な性質を呈する四元特異ベクトルと特異値成分マトリックスへ分解する技法である。ここでは管理人工神経回路網分類器を用いたスライスポークハム画像の分類のための強力な特徴として一部の非相関特異値の使用について検討した。似たような外観のアイルランドで典型的に消費されている4品質のスライス調理ポークハム(1品質当たり90スライス)から画像を取得した。特徴選択のためMahalanobis距離とPearsonの製品モーメント相関を使用した。神経回路網を訓練させるための入力として6種の高判別特徴を用いた。適応フィードワード多層パーセプトロン分類器を用いて入力データセットから適切な写像を取得した。訓練,バリデーションおよび試験セットの全体的な正当分類性能はそれぞれ90.3%,94.4%および86.1%であった。結果,分類性能が満足できるものである事を確認した。最も参考になる特徴の抽出により,四元特異値に基づいて一連の異なってはいるが可視的には全く同じテクスチャーパターンを認識できた。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  *ハム ,  豚肉 ,  スライス ,  分類 ,  コンピュータ ,  特異値分解 ,  四元数 ,  距離 ,  ニューラルネットワーク ,  多層パーセプトロン ,  *食品分析 ,  製品品質 ,  品質検査 ,  食肉加工 ,  画像処理
準シソーラス用語： 分類機 ,  Mahalanobis距離

分類 (1件)： 肉製品  (FJ12033F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特異値 ,  スライス ,  調理 ,  神経回路網 ,  分類