Adaptive Bacteria Colony Picking in Unstructured Environments Using Intensity Histogram and Unascertained LS-SVM Classifier
المؤلفون المشاركون
Zhou, H.
Zhang, Kun
Li, Xin
Fei, Minrui
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Features analysis is an important task which can significantly affect the performance of automatic bacteria colony picking.
Unstructured environments also affect the automatic colony screening.
This paper presents a novel approach for adaptive colony segmentation in unstructured environments by treating the detected peaks of intensity histograms as a morphological feature of images.
In order to avoid disturbing peaks, an entropy based mean shift filter is introduced to smooth images as a preprocessing step.
The relevance and importance of these features can be determined in an improved support vector machine classifier using unascertained least square estimation.
Experimental results show that the proposed unascertained least square support vector machine (ULSSVM) has better recognition accuracy than the other state-of-the-art techniques, and its training process takes less time than most of the traditional approaches presented in this paper.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Kun& Fei, Minrui& Li, Xin& Zhou, H.. 2014. Adaptive Bacteria Colony Picking in Unstructured Environments Using Intensity Histogram and Unascertained LS-SVM Classifier. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051637
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Kun…[et al.]. Adaptive Bacteria Colony Picking in Unstructured Environments Using Intensity Histogram and Unascertained LS-SVM Classifier. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051637
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Kun& Fei, Minrui& Li, Xin& Zhou, H.. Adaptive Bacteria Colony Picking in Unstructured Environments Using Intensity Histogram and Unascertained LS-SVM Classifier. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051637
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051637
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر