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J-GLOBAL ID：201802266389985970   整理番号：18A1046115

SVMを用いたタイの栄養FACTSラベルにおける数字の読み方【JST・京大機械翻訳】

A method to read numbers in Thai nutrition facts label by using SVM

著者 (4件)： Ekkasan Supawadee (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Srinakharinwijot University, Nakhonnayok, Thailand) ,  Charoenpong Theekapun (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Srinakharinwijot University, Nakhonnayok, Thailand) ,  Chamnongthai Kosin (Department of Electrical and Telecommunication Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology, Thonburi, Thailand) ,  Charoensiriwath Supiya (Biomedical Signal Processing Laboratory, National Electronics and Computer Technology Center, Pathumthani, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IWAIT  ページ： 1-4  発行年： 2018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： タイフォントによる栄養事実ラベルを読み出すときに起こる現在の研究の問題による。本論文では,統合画像処理技術を用いることにより,タイフォントによる栄養事実ラベル上の栄養価の量を読み出す方法を提案した。この方法は,ラベル抽出,数分割,および数分類の3段階からなる。栄養事実ラベル画像をアルゴリズムの入力として用いた。最初に,ラベルを局所適応閾値を用いて抽出した。ラベルボックスの4つの側面を,水平および垂直軸におけるヒストグラムから検出した。第二に,数を,ブロブ領域解析に基づいて分割した。数のブロブは,ラインにおけるブロブ配列によって定義することができた。次に,数の数を分離した。第3に,数を5×7領域に分割した。35の領域から定義された多数のベクトルを用いて,サポートベクトルマシンによって数を分類した。提案した方法の性能を試験するために,栄養量の数を20のタイのラベルから抽出した。そのようなラベルでは,180の数がある。数は数0~9に分類される。分類のためにサポートベクトルマシンを用いることによって,精度は81.11%である。実験結果は満足な結果を示した。これはタイの栄養事実ラベルにおける読み取り数の最初の方法である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： FACTS ,  ベクトル ,  アルゴリズム ,  画像 ,  画像処理 ,  ヒストグラム ,  *サポートベクトルマシン ,  数字 ,  栄養価
準シソーラス用語： ブロブ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： SVM ,  タイ ,  栄養 ,  FACTS ,  ラベル ,  数字