کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6939330 1449970 2018 36 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Environmental microorganism classification using conditional random fields and deep convolutional neural networks
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی میکروارگانیسم های محیطی با استفاده از زمینه های تصادفی شرطی و شبکه های عصبی پیچیده عمیق
کلمات کلیدی
میکروارگانیسم محیطی، زمینه های تصادفی محض، استخراج ویژگی های جهانی، طبقه بندی عکس، تقسیم بندی تصویر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
The labeling of Environmental Microorganisms (EM) which help decomposing pollutants, plays a fundamental role for establishing sustainable ecosystem. We propose an environmental microorganism classification engine that can automatically analyze microscopic images using Conditional Random Fields (CRF) and Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). First, to effectively represent scarce training images, a DCNN pre-trained for image classification using a large amount of data is re-purposed to our feature extractor that distils pixel-level features in microscopic images. In addition, pixel-level classification results by such features can be refined using global features that describe the whole image in toto. Finally, our CRF model localizes and classifies EMs by considering the spatial relations among DCNN-based features, and their relations to global features. The experimental results have shown 94.2% of overall segmentation accuracy and up to 91.4% mean average precision of the results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 77, May 2018, Pages 248-261
نویسندگان
, , , ,