| Индекс УДК |
535.33 519.21 |
|
Regression (spa-mlr) classifier for the detection of contaminants on chicken carcasses in hyperspectral images [Текст] W. Wu [et al.] |
|
| Примечание | Полный текст статьи публикуется в английской версии журнала |
| Аннотация | Разработан классификатор для автоматического обнаружения загрязняющих веществ на куриных тушках, основанный на алгоритме последовательных проекций (АПП) и многомерной линейной регрессии (МЛР) и использующий пороговое значение оптимальной производительности. Гиперспектральные изображения для калибровки и проверки получены с помощью гиперспектральных систем визуализации. Регрессионная модель классификатора создана на основе 12 характерных длин волн (505, 537, 561, 562, 564, 575, 604, 627, 656, 665, 670 и 689 нм), выбранных с помощью АПП. Оптимальный порог Т = 1 получен из анализа рабочей характеристики приемника. Классификатор АПП-МЛР показывает лучшие результаты в обнаружении загрязнений по сравнению с классификатором, основанным на АПП и частичной регрессии с использованием метода наименьших квадратов, и с классификатором на основе векторной машины, использующей метод наименьших квадратов. Количество истинно положительных решений, приближающееся к 100%, при ложных срабатываниях (0. 392%) указывает на то, что классификатор АПП-МЛР может использоваться для эффективного обнаружения загрязняющих веществ на куриных тушках. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2017 |
| Прочая информация | Т. 84, № 3. - С. 510 |
