الانتقال الى المحتوى الأساسي
23-جمادى الآخرة-1447 هـ
جامعة الملك عبدالعزيز
KING ABDULAZIZ UNIVERSITY
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات برابغ
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
مقال في مجلة دورية
عنوان الوثيقة
:
Natural Produce Classification Using Computer Vision Based on Statistical Color Features and Derivative of Radius Function
Natural Produce Classification Using Computer Vision Based on Statistical Color Features and Derivative of Radius Function
الموضوع
:
علوم حاسبات
لغة الوثيقة
:
الانجليزية
المستخلص
:
In agriculture industry, natural produce classification is used in sorting, grading, measuring, and pricing. Currently, a lot of methods have been developed using computer vision to replace human expert in natural produce classification. However, some of the method used long features descriptor and complex classifier to obtain high classification rate. This paper proposes natural produce classification method using computer vision based on simple statistical color features and derivative of radius function. The k-nearest neighbors (k-NN) and artificial neural network (ANN) were used to classify the produce based on the extracted features. Preliminary experiment results show that the proposed method achieved best result with average classification accuracy of 99.875% using ANN classifier with nine nodes in hidden layer.
ردمد
:
1662-7482
اسم الدورية
:
Applied Mechanics and Materials
المجلد
:
771
العدد
:
2015
سنة النشر
:
1436 هـ
2015 م
نوع المقالة
:
مقالة علمية
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Monday, March 7, 2016
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
Anton Satria Prabuwono
Satria Prabuwono, Anton
باحث
دكتوراه
antonsatria@eu4m.eu
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
38351.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث