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J-GLOBAL ID:201902269764167451   整理番号:19A2217210

プラグ苗のFourier記述子ベースのエキスパート決定分類【JST・京大機械翻訳】

Fourier Descriptors Based Expert Decision Classification of Plug Seedlings
著者 (4件):
資料名:
巻: 2019  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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プラグ苗の自動移植を可能にし,同定精度を改善するために,Fourier記述子に基づく理想的実生葉集合を同定するアルゴリズムを開発し,エキスパートシステムに基づく分類法を採用して,プラグ苗の同定率を改善した。最初に,プラグ苗の画像を画像取得システムによって捕えて,次に,画像分割と二値処理のためのK-平均クラスタ化の応用,およびFourier記述子による理想的実生葉セットの同定を行った。次に,グレースケール[数式:原文を参照],色相H,および長方形性のような特徴ベクトルを得た。その後,プラグ苗の知識モデルを定義し,知識に基づく推論エンジンを設計した。最後に,認識試験を実施した。190のプレートからの10種類のプラグ苗の同定の成功率は98.5%である。同じサンプルに対して,サポートベクトルマシン(SVM)の認識率は85%であり,粒子群最適化SVM(PSOSVM)の認識率は87%であり,逆伝搬ニューラルネットワーク(BP)の認識率は63%であり,Fourier記述子SVM(FDSVM)の認識率は87%である。これらの結果は,エキスパートシステムに基づく認識方法が自動移植の要求を満たすことを示した。Copyright 2019 Yanhu He et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
引用文献 (21件):
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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