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J-GLOBAL ID：201802229579806950   整理番号：18A0137704

紅茶分類のための茶業,ハイブリッド色空間における茎と葉の分類のための軽量解【Powered by NICT】

Light Weight Solution for Stem and Leaf Classification in Tea Industry, Hybrid Color Space for Black Tea Classification

著者 (5件)： Dissanayake A. Yasara ,  Priyadarshana Asela ,  Jayawardhana Buddhika ,  Chathurika Lakmini ,  Karunasinghe Nalin D.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMIP  ページ： 73-77  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： 本研究は実行,精度の高いと多層ニューラルネットワークよりも低コストでアプローチにおける簡単な新しい色成分を導出することにより茶業における茎と葉の分類のための新しいアプローチを提案した。は95%の精度を得るために茶茎と葉試料の270使用されてきた,画像を制御された光条件下でDSLRニコンD3100カメラを用いて捕捉した。しきい値検出のためのOtsuアルゴリズムと輪郭検出のためのMoore近傍追跡アルゴリズムのような画像処理アルゴリズムを用いて前処理画像にアルゴリズムを含んでいる。さらに,最も高い識別力を持つ既存色空間から色成分を選択するための解決策を提案し,特徴選択アルゴリズムを適用し,各特徴の分類しきい値と精度を計算することにより,新しい色成分を導出した。分類点のしきい値は単層ニューラルネットワーク,多層ニューラルネットワーク,高い精度を与えるであろうより軽量として茎と葉を区別するために使用されるであろう。Copyright 2018 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： 特徴選択 ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  画像 ,  単一層 ,  *色空間 ,  *紅茶 ,  前処理 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 画像処理アルゴリズム ,  追跡アルゴリズム ,  近傍 ,  輪郭抽出 ,  *軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 紅茶 ,  分類 ,  茶 ,  色空間 ,  茎 ,  葉 ,  軽量 ,  解