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アイテム
2色素モデルを用いた果実の良否判定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/141857
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/14185776a57102-10f7-4d02-ae7e-955a9895e4e9
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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公開日 | 2015-05-11 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | 2色素モデルを用いた果実の良否判定 | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
三重大学大学院工学研究科 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
三重大学大学院工学研究科 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
三重大学大学院工学研究科 | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
Graduate School of Engineering, Mie University | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
Graduate School of Engineering, Mie University | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
Graduate School of Engineering, Mie University | ||||||||||||
著者名 |
大山, 航
× 大山, 航
× 若林, 哲史
× 木村, 文隆
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | 食品の等級による選別作業はは手作業で行われる場合が多く,コスト削減などの目的から自動選別システムの開発が求められている.本研究では,自己想起ニューラルネット [1] を用いた果実画像の自動良否判定システムの開発を目的とする.本研究で提案する手法では,自己想起ニューラルネットを用いて果実の主要な色素が形成する色の分布面を学習する.学習には複数の 「良」 果実画像を選択して,それぞれ個別の自己想起ニューラルネットに学習させる.学習された自己想起ニューラルネットを用いた入力果実画像の良否判定手法を提案する.本手法の有用性を評価するために,「良」 果実画像 114 枚,「不良」 果実画像 234 枚を用いて認識実験を行なった.実験では,「不良」 から 「良」 への許容誤判定率を 11%,「良」 から 「不良」 への許容誤判定率を 6%とした場合に最大で 82.8% の判定成功率が得られた.3 クラス分類による良否判定の場合,自己想起ニューラルネットの数を増やした場合に未判定率が低減されることが分かった. | |||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 2015-CVIM-197, 号 27, p. 1-8, 発行日 2015-05-11 |
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ISSN | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||
Notice | ||||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
出版者 | ||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |