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J-GLOBAL ID：201702252963385556   整理番号：17A0275092

色特徴とテクスチャ特徴の組合せバッグによる食品認識【Powered by NICT】

Food recognition by combined bags of color features and texture features

著者 (3件)： Sasano Shota (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Han Xian-Hua (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Chen Yen-Wei (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 815-819  発行年： 2016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： 食品はヒトの健康のための最も重要な問題の一つである。健康な食生活を管理するためには,自動車食品log記録システム,自動食品認識技術を開発しようとしている。このシステムを実現するために,本論文では,食品画像の有効な同定を行うことができることを識別食品画像表現を提案することを目的とした。従来の画像表現は主に色およびテクスチャ分布(ヒストグラム),均一に量子化された色やテクスチャレベルに基づく統計的情報を含んでいる。しかし,画像中の手元色およびテクスチャーの均一な量子化を用いたこれらの慣行法は画像を構築する信頼性のための多くの情報損失をもたらした。それ故,本研究は特徴モデルのパッチに基づくバッグの戦略を組み込むことにより,色とテクスチャ情報を特性化することを提案した。この技術は食品認識のための食品画像からの代表的な色やテクスチャ(プロトタイプ)を学習適応的に行うことができると,学習したプロトタイプを用いて信頼性のある画像を再生することが可能である。著者らの提案した手法を用いた実験の結果,認識率は,従来法と比べて,大きく改善できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 量子化 ,  キャラクタリゼーション ,  信頼性 ,  プロトタイプ ,  ヒストグラム ,  *食品 ,  学習 ,  画像
準シソーラス用語： 認識率 ,  *テクスチャ ,  画像表現 ,  食生活 ,  健康 ,  *テクスチャ特徴 ,  *色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 色特徴 ,  テクスチャ特徴 ,  組合せ ,  バッグ ,  食品