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J-GLOBAL ID：201702285551607873   整理番号：17A1649154

強化されたコンテンツベース画像検索システムと感染した野菜の分類【Powered by NICT】

The enhanced content based image retrieval system and classification of infected vegetables

著者 (2件)： Belsha N. (Dept. of Electronics and Telecommunication Engineering, Sathyabama University, Chennai, Tamil Nadu, India) ,  Hariprasad N. (Dept. of Electronics and Telecommunication Engineering, Sathyabama University, Chennai, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSS  ページ： 83-88  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： 野菜は,わが国の異なる部分で支配的な集約的作付体系に経済的実現可能性,栄養セキュリティ,適合を提供することにより,インド農業において主要な役割を果たす。野菜の品質と生産性を向上させる技術を開発し,増加する生物的および非生物的疾患を解決するために植物研究の主要課題である。野菜病害の同定と分類は,農業科学における最も重要で捕獲注目研究課題である。画像処理が最も適しており,分類と検索システムのための最良のツールである。提案された研究は,様々なタイプの感染および非感染植物画像の検索と分類することである。品質の解析のための大規模データベースからの植物画像の探索は,このコンテンツベース画像検索(CBIR)システムを紹介した無効化することは困難である。CBIR(コンテンツベース画像検索システムの新しいアプローチは,特徴抽出技術を用いた植物画像で使用されている。感染野菜の分類では特徴抽出と分類の過程を介して行われる。最終結果は,ニンジン,ジャガイモ,ピーマン,キャベツ及びトマトのような五種類の野菜,感染植物の感染の面積,Infected/Non感染野菜の性能解析の強化されたシステムを示した。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： 性能分析 ,  ピーマン ,  *情報検索システム ,  品質 ,  キャベツ ,  農業 ,  作付体系 ,  特徴抽出 ,  *野菜 ,  画像処理 ,  トマト ,  *感染 ,  インド ,  *画像
準シソーラス用語： *コンテンツベース画像検索 , 【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 (5件)： 強化 ,  コンテンツベース画像検索 ,  感染 ,  野菜 ,  分類