کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6540278 | 158852 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identifying rice grains using image analysis and sparse-representation-based classification
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی دانه های برنج با استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر و طبقه بندی مبتنی بر اسپراس-نمایندگی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شناسایی رقم، برنامه نویسی انعطاف پذیر، محدودیت محل، بینایی ماشین، فراگیری ماشین، پردازش تصویر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Rice (Oryza sativa L.) is a major staple food worldwide, and is traded extensively. The objective of this study is to distinguish the rice grains of 30 varieties nondestructively using image processing and sparse-representation-based classification (SRC). SRC uses over-complete bases to capture the representative traits of rice grains. In the experiments, rice grain images were acquired by microscopy. The morphological, color, and textural traits of the grain body, sterile lemmas, and brush were quantified. An SRC classifier was subsequently developed to identify the varieties of the grains using the traits as the inputs. The proposed approach could discriminate rice grain varieties with an accuracy of 89.1%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers and Electronics in Agriculture - Volume 127, September 2016, Pages 716-725
Journal: Computers and Electronics in Agriculture - Volume 127, September 2016, Pages 716-725
نویسندگان
Tzu-Yi Kuo, Chia-Lin Chung, Szu-Yu Chen, Heng-An Lin, Yan-Fu Kuo,