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回転不変特徴量を用いた階層型ニューラルネットワークによる魚種選別システムの開発
Development of Sorting System for Fishes by Feed-forward Neural Networks Using Rotation Invariant Features

電氣學會論文誌. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems. C : 電子·情報·システム, v.131 no.2, 2011년, pp.404 - 410  

白石 優旗 (高知工科大学) ,  竹田 史章

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this research, we have developed a sorting system for fishes, which is comprised of a conveyance part, a capturing image part, and a sorting part. In the conveyance part, we have developed an independent conveyance system in order to separate one fish from an intertwined group of fishes. After th...

주제어

참고문헌 (14)

  1. (1) M. Nakai, H. Satoh, and F. Takeda : “Proposal of an Automatic Fish Sorting System by Intelligent Image Processing”, Proc. of 2008 World Automation Conference (2008) 

  2. 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94 (4) D. G. Lowe : “Distinctive Image Features from Scale-invariant Keypoints”, International Journal of Computer Vision, Vol. 60, Iss.2, pp. 91-110 (2004) 

  3. 10.1016/S0923-5965(02)00084-X (5) D. Zhang and G. Lu : “Shape Based Image Retrieval Using Generic Fourier Descriptors”, Signal Processing: Image Communication 17, pp. 825-848 (2002) 

  4. (6) T. Honda, I. Akiyama, and M. Nakajima : “Development of Bottle Recognition System Using Acoustic Fourier Transform”, IEICE Trans. A , J81-A(11), pp. 1501-1509 (1998) (in Japanese) 

  5. 10.1007/978-3-642-02481-8_28 (8) Y. Shiraishi and F. Takeda : “Development of a Camera-based Portable Automatic Inspection System for Printed Labels Using Neural Networks”, Proc. of 10th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN 2009), Part II, pp. 203-210 (2009) 

  6. 10.1541/ieejeiss.128.1649 (9) H. Satoh, F. Takeda, Y. Shiraishi, and R. Ikeda : “Development of a Awaking Behavior Detection System Using a Neural Network”, IEEJ Trans. EIS , Vol. 128, No. 11, pp. 1649-1656 (2008) (in Japanese) 

  7. (10) F. Takeda, Y. Shiraishi, and T. Sanechika : “Alarm Sound Classification System of Oxygen Concentrator by Using Neural Network”, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Special Issue on Innovative Computing Methods in Management Engineering, Vol. 3, No. 1, Feb., pp. 211-222 (2007) 

  8. (11) Y. Shiraishi and F. Takeda : “Classification of Driver Drowsiness Levels Using In-vehicle Sensors by Neural Networks”, Proc. of the 7th Int. Conf. on Optimization: Techniques and Applications (2007) 

  9. (12) Y. Shiraishi, F. Takeda, T. Nishikage, M. Uechi, and K. Sasaki : “A Study of Driver State Classification Using In-vehicle Sensors by Neural Networks”, Proc. of the First World Congress of the International Federation for Systems Research (2005) 

  10. (13) F. Takeda, T. Nishikage, and Y. Fujita : “Development of Self-Learning Neuro-Recognition Board for Banknotes and its Wide Use Expansion”, Trans. IEEJ, part C , Vol. 121, No. 2, pp. 357-365 (2001) (in Japanese) 

  11. 10.1109/72.363448 (14) F. Takeda and S. Omatsu : “High Speed Paper Currency Recognition by Neural Networks”, IEEE Trans. on Neural Networks , Vol. 6, No. 1, Jan., pp. 73-77 (1995) 

  12. (15) D. A. Forsyth and J. Ponce : “Computer Vision: A Modern Approach”, Pearson Education, Inc (2003) 

  13. (16) R. C. Gonzalez and R. E. Woods : “Digital Image Processing, 3rd edn.”, Pearson Education, Inc (2008) 

  14. 10.1201/9781420050646.ptb6 (17) C. M. Bishop : “Neural Networks for Pattern Recognition”, Oxford University Press (1995) 

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