2018년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
다양한 컬러 모델과 패턴 분류 방법을 이용한 과일 숙성 단계 판별 |
| 영문제목(English Title) |
Discrimination of Fruit Ripeness Stages Using Various Color Models and Pattern Classification Methods |
| 저자(Author) |
조완현
나명환
김상균
최돈우
Wanhyun Cho
Myung Hwan Na
Sangkyoon Kim
Don-Woo Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 02 PP. 0193 ~ 0194 (2018. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서, 과수에서 숙성 단계를 정확하게 결정할 수 있는 수확량 예측 시스템 개발에서 가장 중요한 요소로써, 우리는 다양한 색상 모델과 패턴 분류 방법의 타당성을 조사하였다. 첫 번째로, 과일의 숙성 정도를 결정하기 위한 가장 적합한 생상 모델로서 CIE XYZ, CIE LAB 그리고 CIE LUV 컬러 모델의 특성을 조사하였다. 그리고 이런 색상 모델로부터 과실의 숙성 정도를 잘 표현할 수 있는 컬러 특징을 추출하는 방법을 고려하였다. 두 번째로, 과일의 숙성 정도를 결정하기 위한 다양한 패턴 분류 방법을 연구하였다. 여기서, 우리는 피셔의 선형 분별, Logistic regression과 같은 통계적 분류 방법과 k-NN, SVM, 뉴럴 네트워크와 같은 기계학습 방법을 고려하였다. 최종적으로 우리는 딸기와 토마토와 같은 다양한 과수 실험 영상을 이용하여 과실의 숙성 정도를 정확하게 결정할 수 있는 최적의 색상 모델과 분류 방법을 제안한다. 실험 결과로부터 숙성도 분류를 위한 컬러 특징 벡터로서 모멘트 기반 특징 벡터가 히스토그램 특징보다 더 좋은 분류률을 보였다. 또한 분류 측면에서 SVM 과 뉴럴 네트워크가 다른 분류 방법에 비해 더 우수한 성능을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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