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J-GLOBAL ID：202202259558555355   整理番号：22A1159333

カキキノコの鮮度評価のための統計的および教師付き学習モデルの比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative Analysis of Statistical and Supervised Learning Models for Freshness Assessment of Oyster Mushrooms

著者 (13件)： Sarkar Tanmay (Malda Polytechnic, West Bengal State Council of Technical Education, Government of West Bengal, Malda, India) ,  Mukherjee Alok (Government College of Engineering and Ceramic Technology, Kolkata, India) ,  Chatterjee Kingshuk (Government College of Engineering and Ceramic Technology, Kolkata, India) ,  Shariati Mohammad Ali (K. G. Razumovsky Moscow State University of Technologies and Management (The First Cossack University), Moscow, Russian Federation) ,  Shariati Mohammad Ali (Liaocheng University, Liaocheng, Shandong, China) ,  Rebezov Maksim (K. G. Razumovsky Moscow State University of Technologies and Management (The First Cossack University), Moscow, Russian Federation) ,  Rebezov Maksim (Liaocheng University, Liaocheng, Shandong, China) ,  Rebezov Maksim (V. M. Gorbatov Federal Research Center for Food Systems of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation) ,  Rodionova Svetlana (K. G. Razumovsky Moscow State University of Technologies and Management (The First Cossack University), Moscow, Russian Federation) ,  Smirnov Denis (K. G. Razumovsky Moscow State University of Technologies and Management (The First Cossack University), Moscow, Russian Federation) ,  Dominguez Ruben (Centro Tecnologico de La Carne de Galicia, Parque Tecnologico de Galicia, Ourense, Spain) ,  Lorenzo Jose M. (Centro Tecnologico de La Carne de Galicia, Parque Tecnologico de Galicia, Ourense, Spain) ,  Lorenzo Jose M. (Area de Tecnologia de los Alimentos, Facultad de Ciencias de Ourense, Universidade de Vigo, Ourense, Spain)
資料名： Food Analytical Methods  (Food Analytical Methods)
巻： 15  号： 4  ページ： 917-939  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4367A  ISSN： 1936-976X  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： 果物と野菜の品質の自動評価は,良質な食品の迅速処理を可能にするため,この現代時代における研究の成長分野である。本研究では,赤-緑-青カラーマップ,色相-飽和-ビタル成分カラーマップ,輝度-クロミナンスカラーマップおよびグレースケール画像の各層のヒストグラムに関して,2セットのカキマッシュルームの10の主要な色変異体特徴を解析した。さらに,エントロピーウィンドウフィルタリングを用いてテクスチャ解析を行った。それとは別に,これらの層のそれぞれの平均,標準偏差,エントロピー,尖度および歪度のような5つの他の小さな特徴,およびコントラスト,相関,エネルギーおよび均一性のような4つの他のグレースケール特徴を,本研究で解析した。ここでは,主成分分析(PCA)のような統計的手法と人工ニューラルネットワーク(ANN)のような教師つき学習アルゴリズムを用いた2つの異なる鮮度評価モデルを用いて,マッシュルーム画像の異なる特徴を調べ,新鮮および劣化クラスに同一に分類した。解析は,ANN分類器がPCA閾値分類器を殆ど全ての特徴で凌ぐことを明らかにした。ANNモデルを用いて94.4%,PCA閾値鮮度検出器を用いて93.3%の最高分類器精度を得た。最も重要なことに,スマートフォンの使用は,提案モデルの広範な応用の可能性と同様に,携帯性を確実にする。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  エントロピー ,  コントラスト ,  閾値 ,  野菜 ,  *グレースケール ,  輝度 ,  ニューラルネットワーク ,  画像 ,  マッシュルーム ,  色相 ,  主成分分析 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 尖度 ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カキきのこ ,  Majorとマイナー特徴 ,  新鮮度クラス ,  人工ニューラルネットワーク(ANN) ,  食品の安全性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： カキ ,  キノコ ,  鮮度 ,  評価 ,  統計 ,  教師付き学習 ,  モデル ,  比較分析