Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: klasyfikacja żołędzi

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Comparison of selected classification methods in automated oak seed sorting

Grabska-Chrząstowska J., Kwiecień J., Drożdż M., Bubliński Z., Tadeusiewicz R., Szczepaniak J., Walczyk J., Tylek P.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

2017

Vol. 62, nr 1

31--33

In this paper the results of automated, vision based classification of oak seeds viability i.e. their ability to germinate are presented. In the first stage, using a photo of the seed cross-section, a set of feature vectors were determined. Then three classification methods were examined: k-nearest neighbours (k-NNs), artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs). Finally, a 73.1% precision was obtained for kNN and a 64 bin histogram, 78.5% for ANN and a 4 bin histogram and 78.8% for SVM with a 64 bin histogram.

W artykule zaprezentowano wyniki badań automatycznej, wizyjnej klasyfikacji nasion dębu pod względem ich żywotności, tj. zdolności do kiełkowania. W pierwszym etapie prac, na podstawie zdjęcia przekroju nasiona, wyznaczono zbiór cech, który w sposób niezależny od kształtu i rozmiaru poszczególnych obiektów pozwala na opisanie ich budowy anatomicznej. Następnie zbadano, dla wyselekcjonowanych wektorów cech, trzy metody klasyfikacji: k-najbliższych sąsiadów (k-NN), artificial neural networks (ANN) oraz maszynę wektorów nośnych (SVM). Uzyskano 73,1% precyzji rozpoznawania dla histogramu o długości 64 metodą kNN, 78,5% dla histogramu o długości 4 dla ANN i 78,8% dla histogramu o długości 64 metodą SVM.