색상과 텍스처를 이용한 소고기 영상의 등급 분석

김선종

doi:10.14801/jkiit.2022.20.6.85

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김선종 (부산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제6호(JKIIT, Vol.20, No.6)

발행연도: 2022.6

수록면: 85 - 91 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.6.85

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본 논문에서는 일정한 해상도를 갖는 소고기 영상의 데이터셋을 구축하고, 색상과 텍스처의 특성을 이용하여 구축된 데이터셋을 분석하였다. 데이터셋은 색상과 텍스처에 의한 등급 정보를 선형 또는 평균으로 점수화하였다. 등급보다 점수에 의해 회귀분석하고, 이를 통해 데이터셋을 정밀하게 분석할 수 있다. 색상과 텍스처 분석에서는 IOCLBP을 사용하였으며, 특징 패턴으로 회전불변 균일 패턴을 사용하였다. 색상별 상관계수는 Bg 공간쌍에서 높게 나타났다. Bg 공간쌍에 대한 등급별 점수는 먼저 선형에 대하여 평가하였다. 평가 결과 상관계수는 0.641로 나타났다. 그리고 유추된 등급별 점수의 평균과 근사화된 ln 함수 값으로 점수화한 경우도 평가하였다. 평균과 ln 함수에 의한 점수화에 대한 회귀분석 결과는 각각 0.701, 및 0.675로, 평균에 의한 점수화가 효과적임을 보여주고 있다. 따라서 제시된 방안에 따라 색상과 텍스처에 의한 예상되는 점수를 통해 데이터셋의 사전 분석이 가능하다. 또한 학습 데이터셋은 오분류를 줄이기 위해 제시된 방안으로 선별될 수 있다.

#grading #color and texture #IOCLBP #beef meat image

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주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 의약학 > 임상의학 > 치의학

논문수 46 이용수 4,334

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