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J-GLOBAL ID：201802242010182970   整理番号：18A0450586

画像処理技術を用いた植物の葉の病気の同定【Powered by NICT】

Identification of plant leaf diseases using image processing techniques

著者 (3件)： Pooja V (Department of Computer Science, Amrita School of Arts and Sciences, Amrita VishwaVidyapeetham, Amrita University, Mysuru Campus, Kamataka, India) ,  Das Rahul (Department of Computer Science, Amrita School of Arts and Sciences, Amrita VishwaVidyapeetham, Amrita University, Mysuru Campus, Kamataka, India) ,  Kanchana V (Department of Computer Science, Amrita School of Arts and Sciences, Amrita VishwaVidyapeetham, Amrita University, Mysuru Campus, Kamataka, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TIAR  ページ： 130-133  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： 研究と進歩は農地における幾何学的経過をとったされる画像処理は,発散する分野である。植物病害検出における活発に行われつつある種々の研究。植物病害の同定だけでなく,製造歩留まりを最大化するものであるが,様々なタイプの農業実践の助けになることができる。機械学習機構と画像処理ツールの助けを借りて疾患検出と分類法を提案した。,感染領域を同定し,捕捉し後者画像前処理を行った。さらに,セグメントが得られ,関心領域は認識され,特徴抽出は同じで行った。最後に得られた結果は,結果を得るためにSVM分類器を介して送られる。サポートベクトルマシン(SVM)は,疾患の分類タスクに優れており,結果は,この論文で提出された方法論は,以前に使用した疾患検出法よりもかなり良い結果を提供することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  農業 ,  特徴抽出 ,  植物病害 ,  感染 ,  歩留り ,  農地 ,  *画像処理
準シソーラス用語： SVM分類 ,  関心領域 ,  画像前処理 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像処理 ,  植物 ,  葉 ,  病気 ,  同定