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J-GLOBAL ID：202102265013449227   整理番号：21A3082626

多巣魚組織からの鮮度評価のための低コストイメージングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A low-cost imaging framework for freshness evaluation from multifocal fish tissues

著者 (3件)： Arora Monika (Amity School of Engineering and Technology, Amity University, Noida, India) ,  Mangipudi Parthasarathi (Amity School of Engineering and Technology, Amity University, Noida, India) ,  Dutta Malay Kishore (Centre for Advanced Studies, Lucknow, India)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 314  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  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)

抄録/ポイント： 魚は,その品質が収穫から消費までの食品供給チェーンに沿って影響を受ける最も栄養的な食品製品の1つである。魚類の新鮮さは,その時,鰓,眼および皮膚のような焦点組織の化学的分解により影響を受ける。魚類の鰓,眼,および皮膚のような関連する焦点組織から情報を融合することによって得られた,異なる鮮度係数Qスコアの計算のために,新しい数学モデルを本論文で提案した。数学モデルを,計算最適化重みを焦点組織に由来する特徴に割り当てたメタヒューリスティックアプローチを採用することによって設計した。これらの多焦点組織は徹底的に調査され,単一スコアに抽出された特徴を正規化し統合するために,主張努力がなされてきた。フレームワークの実装は,98.07%の精度を提供し,提案した作業の有効性を示す。提案方法は,食品品質評価のために自動で迅速である。魚鮮度の同定のための画像ベースのフレームワークは,提案されたアプローチを非破壊的にし,リアルタイム状況で使用する能力をアップホールする。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *食品 ,  数学モデル ,  特徴抽出 ,  発見的方法 ,  新鮮度 ,  コンピュータビジョン ,  有効性 ,  正規化
準シソーラス用語： サプライチェーン ,  実時間 ,  食品品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コンピュータビジョン ,  特徴抽出 ,  鮮度係数 ,  多巣魚組織 ,  重み付き特徴 ,  Qスコア

分類 (1件)： 動物性水産食品  (FJ13020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 巣 ,  魚組織 ,  鮮度 ,  評価