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J-GLOBAL ID：201902286610106734   整理番号：19A1934212

Watermelonsのための知的非侵襲的味覚検出APP【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Noninvasive Taste Detection App for Watermelons

著者 (4件)： Cheng Yu-Shan ,  Wang Shun-Chung ,  Liu Yu-Hua ,  Peng Bo-Ruei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACIT-CSII-BCD  ページ： 90-94  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： 本論文において,appを有する便利で,低コストで,非侵襲的で,スマートなスイカ味検出システムを,人々をピッキングするために人々を助けるためのモバイル装置に基づいて開発した。スマートフォンを用いてスイカをパターン化し,写真化することにより,放射音と画像を記録した。これらのデータを訓練と計算のためにシステムクラウドに送った。高速Fourier変換(FFT)とディジタル画像処理技術を用いて,スイカの味を判断するための音声信号と画像から固有値を抽出した。味指標は移動し,クラウドから消費者のスマートフォンに表示される。知的なスイカ味判断を達成するために,甘味,パルプ色および水に関するアンケートを行い,味サンプルを構築し,データベースに基づく学習を人工ニューラルネットワークで行った。AndroidまたはIOSX操作ソフトウェアを装備した種々のモバイル機器を開発したWatermelonsweet appを設置するために使用することができる。Xiaoyuスイカは,本論文において試験目標として取り入れた。追加のオーバーヘッドなしで,誰も開発されたappを通して果実エキスパートになることができる。提案した非侵襲性味覚検出システムは,それらをパターン化することによって,音を発することができる他の果実にも適用できる。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： ソフトウェア ,  *味覚 ,  固有値 ,  パターン形成 ,  ニューラルネットワーク ,  消費者 ,  データベース ,  音響 ,  スマートフォン ,  画像 ,  アンケート
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  アンドロイド ,  Suica ,  *非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非侵襲的 ,  味覚 ,  APP