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J-GLOBAL ID:201802218321636365   整理番号:18A0444193

k-NN分類器によるコントラストウイルス顕微鏡画像認識【Powered by NICT】

Contrast virus microscopy images recognition via k-NN classifiers
著者 (6件):
資料名:
巻: 2017  号: ICCSCE  ページ: 352-355  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)
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物体検出と画像認識の焦点において一般的であることを話題の一つは,ウイルス検出である。学習し,異なる雑音レベルで計算機システムのための挑戦的で非常に複雑な作業であることが証明されウイルス検出することが知られている。本研究は,種々のレベルの雑音下でのK最近傍(KNN)分類器を用いたコントラスト特徴抽出による前処理段階の性能を調べた。実施した実時間実験は,提案した方法は効率的でロバストなのは,画像分類生物学的ウイルスの結果に,最高88%の精度が得られた優れたことを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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人工知能 
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