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 الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
Anton Satria PrabuwonoSatria Prabuwono, Anton باحثدكتوراهantonsatria@eu4m.eu

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 38351.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث