The computer vision techniques are required for the identification of leafy vegetables for the development of veggie vision applications. This paper presents the mean and range color features based identification of leafy vegetables. Initially, a total of 18 RGB and HSI color features are chosen. A reverse engineering process is adopted for reduction of features. Finally 12 mean and range features of RGB and HSI color features are selected based on the performance. A BPNN based classifier is used for identification of vegetables. The identification rate is in the range 92-100% for ten types of vegetables. The work finds applications in automatic vending, packing and grading of vegetables, food preparation and the like.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Proposed Methodology 2.1 Image Acquisition and Resizing 3. Feature Extraction and Reduction 3.1 Color Feature Extraction 3.2 Feature Reduction 3.3 Classifier Parameters 4. Results and Discussions 5. Conclusion References
키워드
Vegetable IdentificationColor featuresNeural NetworksAgricultural/horticultural produce
저자
Ajit Danti [ J. N. N. College of Engineering ]
Manohar Madgi [ K. L. E. Institute of Technology ]
Basavaraj S. Anami [ K. L. E. Institute of Technology ]
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.5 No.3