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J-GLOBAL ID：202002238990170139   整理番号：20A2075932

Viola-Jonesアルゴリズムを用いた水試料中のグラム陰性細菌の検出と分類【JST・京大機械翻訳】

Detection and Classification of Gram-negative Bacteria in Water Samples Using Viola-Jones Algorithm

著者 (3件)： Yumang Analyn N. (School of EECE, Mapua University, Manila, Philippines) ,  Lazaro Jose B. Jr. (School of EECE, Mapua University, Sta Cruz, Angat, Bulacan) ,  Almiranez Denise Daine C. (School of EECE, Mapua University, Manila, Philippines)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBET 2020  ページ： 6-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 腸内細菌科は,水試料で見出されるグラム陰性細菌のファミリーである。その株のいくつかは人体に病気を引き起こす。本研究において,研究者はViola-Jonesアルゴリズムを採用して,サンプルにおける形状を検出し,腸内細菌科を分類した。化合物顕微鏡に取り付けたラズベリーPiカメラを用いて,画像を捕獲した。利用したソフトウェアは,高品質利用のためのプログラマのために最適化された強力なプログラミング言語であるPythonであった。コンフュージョンマトリックスを用いて,実際のシステム(実験室)による提案システムから得たデータの精度をチェックした。ランダムサンプリングの下で,3つの試験を10のサンプルで行った。結果は,細菌の形態を検出するのに84.44%の精度と,家族の分類における84.44%の精度を示した。したがって,提案システムは細菌の形態を検出し,Viola-Jonesアルゴリズムを用いてそのファミリーを分類することができる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  カメラ ,  最適化 ,  プログラマ ,  プログラミング言語 ,  *細菌 ,  *グラム陰性菌 ,  腸内細菌科 ,  ソフトウェア ,  無作為抽出 ,  *水試料
準シソーラス用語： ラズベリー ,  高品質 ,  Python , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 混乱行列 ,  腸内細菌科 ,  Raspberry Piカメラ ,  Viola-Jonesアルゴリズム

分類 (2件)： 微生物検査法  (EG02020G) ,  食品の汚染  (FJ01053P)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  水試料 ,  グラム陰性細菌 ,  分類