文献

J-GLOBAL ID：201802279801214828   整理番号：18A2233236

画像ベクトル特徴に基づく逆伝搬によるトマト成熟度のグルコース含量とレベルの予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Glucose Content and Level of Tomato Maturity with Backpropagation Based on Image Vector Feature

著者 (3件)： Herwanda Tandrio Kelvin (Informatics Department, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia) ,  Palgunadi Yohanes Samgadi (Informatics Department, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia) ,  Suryani Esti (Informatics Department, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： iSemantic  ページ： 429-434  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： トマト成熟度の予測はトマト品質における主要因子である。それはまた,副因子であるグルコース含量にも影響を及ぼす。成熟レベルが高いほどグルコース含量は高かった。トマト成熟度の予測は,直接視覚に基づいてまだ行われている。しかし,この欠点は分類過程において矛盾するソーティング演算子の主観的性質である。画像処理アプローチにより,それはグルコース含有量と成熟トマトのレベルを予測できる。本研究は,トマトの画像ベクトル特徴に基づく逆伝搬によるトマトのグルコース含有量と成熟レベルを予測することを目的とした。使用したサンプル画像はトマト皮膚の画像である。それを通して,赤ヒストグラム,RGB,およびHSVを用いて決定した。トマト成熟度レベルの決定は,赤ヒストグラムパラメータによる逆伝搬を用いる。一方,グルコース含有量の予測は,RGBおよびHSV色モデルによる線形回帰アプローチを用いて行った。結果は,逆伝搬によるトマト成熟度レベルの決定が,4つの隠れた層ニューロンとMSE=0.01で86.67%の精度を得たことを示した。グルコース含有量の決定は,±bY=3.8205+0,00598(|R-G|)+0,715703(|R-G|/R+B)の回帰式から計算した誤差値7.57%を有した。Copyright 2019 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： 画像処理 ,  *ベクトル ,  品質 ,  *画像 ,  ニューロン ,  視覚 ,  ソーティング ,  *トマト ,  *熟度 ,  ヒストグラム ,  ヘキソース ,  アルドース
準シソーラス用語： 回帰式 ,  線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

物質索引 (1件)： グルコース

タイトルに関連する用語 (7件)： ベクトル ,  伝搬 ,  トマト ,  成熟度 ,  グルコース ,  含量 ,  予測