این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
صفحه اصلی
درباره پایگاه
فهرست سامانه ها
الزامات سامانه ها
فهرست سازمانی
تماس با ما
JCR 2016
جستجوی مقالات
سه شنبه 25 آذر 1404
International Journal of Nonlinear Analysis and Applications
، جلد ۱۳، شماره Special Issue for selected papers of ICDACT-۲۰۲۱، صفحات ۷۱-۷۶
عنوان فارسی
چکیده فارسی مقاله
کلیدواژههای فارسی مقاله
عنوان انگلیسی
Feature fusion of fruit image categorization using machine learning
چکیده انگلیسی مقاله
Fruit Categorization is a classification problem that the agricultural fruit industry needs to solve in order to reduce the post-harvesting losses that occur during the traditional system of manual grading. Fruit grading which involves categorization is an important step in obtaining high fruit quality and market demand. There are various feature selection challenges in agriculture produced especially fruit grading to build an appropriate machine learning approach to solve the problem of reducing losses. In this paper, we describe different features, a machine learning technique that has been recently applied to different fruit classification problems producing a promising result. We discuss the feature extraction method, technique used in image classification applications for fruit prediction. A proposed multiclass fruit classification model is theoretically described and their most distinguishing features and technique is then presented at the end of this paper.
کلیدواژههای انگلیسی مقاله
Fruit Classification, Feature Fusion, feature extraction, Multiclass SVM
نویسندگان مقاله
Shameem Fatima |
Department of Computer Science, GITAM University, Visakhapatnam, India
M. Seshashayee |
Department of Computer Science, GITAM University, Visakhapatnam, India
نشانی اینترنتی
https://ijnaa.semnan.ac.ir/article_6332_d690c680211331ee449a684433eeada7.pdf
فایل مقاله
فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده
en
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به:
صفحه اول پایگاه
|
نسخه مرتبط
|
نشریه مرتبط
|
فهرست نشریات