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J-GLOBAL ID：201702237841140861   整理番号：17A0858624

スペクトルイメージングによる繊維染料分類【Powered by NICT】

Fiber dye classification by spectral imaging

著者 (4件)： Rahaman G M Atiqur (School of Computing, University of Eastern Finland, Jonesuu, Finland) ,  Parkkinen Jussi (School of Computing, University of Eastern Finland, Jonesuu, Finland) ,  Hauta-Kasari Markku (School of Computing, University of Eastern Finland, Jonesuu, Finland) ,  Amirshahi Syed Hossain (Dept. of Textile Engineering, Amir Kabir University of Technology, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： icIVPR  ページ： 1-6  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： 芸術作品の着色剤の同定は,博物館・美術館の文脈に極めて重要である。主成分分析(PCA)を用いて天然または合成クラスへの繊維染料を識別する技術を示した。スペクトルイメージングは,可視近赤外(Vis/NIR):400~1000nmと短波赤外(SWIR)に種々の染色羊毛の反射スペクトルを測定するために使用されている:1000~2500nmの波長範囲。全スペクトル領域は九部分に分割し,固有ベクトルは,訓練データの各セグメントのために抽出した。同じ固有ベクトルを用いて,訓練と試験データの主成分(PC)を計算した。試験データを分類するために,著者らは,PCの数を増加させ,クラスラベルを最も類似した訓練データにk-NN分類器を適用した。結果は,六台のPCを用いた範囲で高精度(1500-2500)と総合精度93%nm以上を示した。本手法により天然アカネ色素は98%以上の精度で合成染料から分類できる。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： 固有ベクトル ,  反射スペクトル ,  美術館 ,  *染料 ,  主成分分析 ,  着色剤 ,  *スペクトル ,  近赤外線 ,  羊毛 ,  博物館
準シソーラス用語： 合成染料 ,  アカネ色素 ,  試験データ ,  訓練データ ,  SWIR , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル ,  イメージング ,  繊維 ,  染料 ,  分類