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J-GLOBAL ID：202002269048087819   整理番号：20A0630914

改良された性能のためのGANFISによるマンゴーの効率的な分類と等級付け【JST・京大機械翻訳】

Efficient classification and grading of MANGOES with GANFIS for improved performance

著者 (2件)： Anurekha D. (Salem College of Engineering and Technology, Salem, Tamilnadu, India) ,  Sankaran R. A. (Salem College of Engineering and Technology, Salem, Tamilnadu, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 5-6  ページ： 4169-4184  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像処理の応用は,最近,農業産業に拡大された。画像処理の概念が農業産業において広大な応用を持つので,果実等級づけは本研究に焦点を合わせた。マンゴーの分類と格付けのために利用可能な多くのアプローチがあり,それらは分類においてより高い性能を達成することを被っている。ほとんどの手法は色特徴と形状特徴のみを用いる。分類と果実等級付けの性能を改善するために,効率的なGANFIS(遺伝的適応型Neuroファジィ推論システム)を本論文で提示した。GANFISアプローチは2Dマンゴー画像を読み出し,入力画像から色,形状,テクスチャ特徴のような様々な特徴を抽出する。抽出された特徴の上で,遺伝的アルゴリズムを特徴選択を実行するために適用した。抽出された特徴によって,この方法は分類と等級付けを実行するために適応可能なニューロファジィ推論技術を適用した。分類アルゴリズムは,クラス内で推定された同じものに基づいて等級づけが実行される分類を実行するために,各クラスのマンゴーに対するマルチ特徴クラス類似性MFCS測度を推定する。提案したGANFISアプローチは,感度(98.05%),特異性(97.39%)およびAccuracy(99.18%)を達成した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  等級づけ ,  画像処理 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  特徴選択 ,  遺伝的アルゴリズム ,  類似性 ,  二次元 ,  *マンゴー ,  農業 ,  遺伝
準シソーラス用語： 特異性 ,  分類アルゴリズム ,  テクスチャ特徴 ,  色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像処理技術 ,  遺伝的アルゴリズム ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム

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)： マンゴー ,  分類 ,  等級付け