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J-GLOBAL ID：201802243776382680   整理番号：18A0445492

ディジタル画像処理を用いた葉の病気と分類の検出【Powered by NICT】

Detection of leaf diseases and classification using digital image processing

著者 (5件)： Prakash R. Meena (Department of Electronics and Communication Engineering, V.P.M.M. Engineering College for Women, Krishnankoil, India) ,  Saraswathy G.P. (Department of Electronics and Communication Engineering, V.P.M.M. Engineering College for Women, Krishnankoil, India) ,  Ramalakshmi G. (Department of Electronics and Communication Engineering, V.P.M.M. Engineering College for Women, Krishnankoil, India) ,  Mangaleswari K.H. (Department of Electronics and Communication Engineering, V.P.M.M. Engineering College for Women, Krishnankoil, India) ,  Kaviya T. (Department of Electronics and Communication Engineering, V.P.M.M. Engineering College for Women, Krishnankoil, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIECS  ページ： 1-4  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： 本論文では,画像処理技術は,植物葉疾患を検出するために使用した。本研究の目的は,葉の病気と分類の検出のための画像分析と分類技術を実行することである。提案したフレームワークは四つの部分から構成されている。(1)病気の面積を決定するためのK平均クラスタリングを利用した葉の画像前処理(2)セグメンテーション(3)疾患の特徴抽出および(4)分類した。テクスチャ特徴は統計的グレイレベル共起行列(GLCM)特徴を用いて抽出し,分類はサポートベクトルマシン(SVM)を用いて行った。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 ,  特徴抽出 ,  *画像処理 ,  画像分析 ,  セグメンテーション ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 同時生起行列 ,  共起行列 ,  グレイレベル ,  テクスチャ特徴 ,  画像前処理 ,  *デジタル画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディジタル画像処理 ,  葉 ,  病気 ,  分類