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J-GLOBAL ID：201602252443942439   整理番号：16A0976417

CogKnife:その切削音からの食品認識【Powered by NICT】

CogKnife: Food recognition from their cutting sounds

著者 (5件)： Kojima Takamichi (College of Information Science and Technology, Ritsumeikan University, Japan) ,  Ijiri Takashi (College of Information Science and Technology, Ritsumeikan University, Japan) ,  White Jeremy (College of Information Science and Technology, Ritsumeikan University, Japan) ,  Kataoka Hidetomo (College of Information Science and Technology, Ritsumeikan University, Japan) ,  Hirabayashi Akira (College of Information Science and Technology, Ritsumeikan University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMEW  ページ： 1-6  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： 本研究では,「CogKnife」食品を特定できるナイフ素子を示した。このために,ナイフ,食品の切削音を記録するに付着している小型マイクロホン。切削音からのスペクトログラムを抽出し,分類器を訓練する特徴ベクトルとしてそれらを用いた。本研究では,k-最近傍法(k-NN),サポートベクトルマシン(SVM)と畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた分類法の違いを検証した。提案技法の精度を評価するために,実験室環境における六種類の食物(リンゴ,バナナ,キャベツ,ニラネギおよびコショウ)を用いた分類実験を行った。20倍交差検証から,高い認識精度,CNNとk-NN,SVMを用いた95%と89%で83%などを確認した。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： サポートベクトルマシン ,  *音響 ,  リンゴ ,  コショウ ,  畳込み ,  *食品 ,  バナナ ,  マイクロホン ,  キャベツ ,  *切削 ,  最近傍法 ,  特徴ベクトル ,  スペクトログラム ,  真正双子葉類
準シソーラス用語： 認識精度 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 切削 ,  食品