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J-GLOBAL ID：201702224773738396   整理番号：17A0364933

品質測定のための改良された枝刈りアルゴリズムを用いた調理したエビ(Penaeus orientalis)の接触対の認識ベース画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Recognition-based image segmentation of touching pairs of cooked shrimp (Penaeus Orientalis) using improved pruning algorithm for quality measurement

著者 (3件)： Liu Zihao (College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, China 1 [e-mail].) ,  Cheng Fang (College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, China 1 [e-mail].) ,  Zhang Wei (College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, China 1 [e-mail].)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 195  ページ： 166-181  発行年： 2017年 
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)

抄録/ポイント： 分割する場合に生じるエビはマシンビジョンシステムを用いたエビ品質評価にわずかに誤解を招く可能性がある。この問題に対処するために,改善された剪定法に基づく流域アルゴリズムと呼ばれる認識に基づくセグメンテーション法を提示した。352個の個々のエビを,訓練段階では分類モデルを構築するために使用した,平均ヒット率96.39%,0.0265の平均標準偏差は三反復で達成された。試験段階では,二百四十七の接触エビは六接触シナリオの下で提案したアルゴリズムを用いて試験した。結果は,提案したアルゴリズムは,三回の繰り返しをエビデータセットを接触の平均ヒット率90.94%,0.065の平均標準偏差で接触エビを分離できることを示した。この結果は,提案したアルゴリズムが有効であり,エビが重複する場合のいくつかの例外を除いて接触シナリオの多くを分離するために十分にロバストであるように見えるまたは粗い境界を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 標準偏差 ,  *セグメンテーション ,  *アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *品質 ,  *調理
準シソーラス用語： ヒット率 ,  分類モデル ,  流域法 ,  品質評価 ,  *画像セグメンテーション ,  *枝刈りアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 調理したエビ ,  改良された枝刈りアルゴリズム ,  流域アルゴリズム ,  品質測定

分類 (1件)： 動物性水産食品  (FJ13020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 品質測定 ,  枝刈りアルゴリズム ,  調理 ,  エビ ,  Penaeus ,  画像セグメンテーション