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J-GLOBAL ID：201702220235066535   整理番号：17A1270587

葉の認識と分類に関する調査【Powered by NICT】

Survey on leaf recognization and classification

著者 (2件)： Pankaja K (Dept of Computer Science and Engineering, CITECH, VTU, Bengaluru, India) ,  Thippeswamy G (Dept of Computer Science and Engineering, BMSIT, VTU, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIMIA  ページ： 442-450  発行年： 2017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： は世界的に利用可能な無数の植物種である。有質量含有量を管理するために,迅速かつ効果的な分類方法の開発は,動的研究の領域になっている。樹木と植物は生態学に非常に重要であるので,正確な同定と分類が必要になる。分類手順は以下の手順の数により行った。同定または分類問題は,ユニークなクラスの一つと入力データをマッピングすることによって管理されている。この方法では,まず,葉画像のデータベースを作成し,それらの等価プラント情報試験葉の画像から構成される。本質的な特徴は,画像処理技術を用いて抽出した。同定システムをロバストにするために特徴は安定でなければならない。植物/葉は機械学習手法を用いて認識されている。本論文では各種葉同定プロセスの調査について述べた。Copyright 2017 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： プラント ,  機械学習 ,  画像処理 ,  *画像 ,  IDシステム ,  データベース ,  ロバスト性 ,  生態学
準シソーラス用語： 入力データ ,  分類法 ,  植物種 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 葉 ,  分類 ,  調査