文献

J-GLOBAL ID：201802230434618773   整理番号：18A0537267

ヒストグラム色特徴を用いたニワトリ肉鮮度同定【Powered by NICT】

Chicken meat freshness identification using the histogram color feature

著者 (4件)： Asmara Rosa Andrie (Malang State Polytechnic Information Technology Department, Malang, Indonesia) ,  Rahutomo Faisal (Malang State Polytechnic Information Technology Department, Malang, Indonesia) ,  Hasanah Qonitatul (Malang State Polytechnic Information Technology Department, Malang, Indonesia) ,  Rahmad Cahya (Malang State Polytechnic Information Technology Department, Malang, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIET  ページ： 57-61  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： は消費された肉の品質を含むので鶏肉鮮度レベルの同定が必要である。本研究では,ヒストグラム色特徴に基づく鶏肉の鮮度レベルを同定することを目的としている。使用したヒストグラム色特徴は赤,緑,および青色(RGB)チャンネルである。RGBヒストグラム値鶏胸肉の画像試料データセットから取得した。一次統計的方法は,平均,最大および和のような色特徴次元を低減するために使用されている。値は,Naive Bayes分類器,サポートベクトルマシン(SVM)分類器とC4.5ディシジョンツリーを用いて分類した。分類法はそれらの精度を解析するために比較した。三クラス,新鮮,中程度および古いで定義された鶏肉の鮮度。屠殺後のニワトリ肉は0~4時間新鮮標識,媒体として標識した4~6時間と,古いとして標識6時間以上。Naive Bayes法によるカラーヒストグラム特徴の結果は33.33%を示し,サポートベクトルマシン(SVM)は58.33%を示したが,C4.5ディシジョンツリー法は50%の分類精度を示した。色ヒストグラム特徴に基づいて鶏肉新鮮度レベルの分類プロセスは実験結果の最高の分類精度を示しているサポートベクトルマシン(SVM)手法を用いることを提案する。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： 鶏肉 ,  統計的方法 ,  *新鮮度 ,  チャネル ,  ディシジョンツリー ,  サポートベクトルマシン ,  画像 ,  *ヒストグラム ,  屠殺 ,  品質
準シソーラス用語： 分類精度 ,  カラーヒストグラム ,  分類法 ,  むね肉 ,  *色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ヒストグラム ,  色特徴 ,  ニワトリ ,  肉 ,  鮮度 ,  同定