![](/images/graphics-bg.png)
Robust Grape Detector Based on SVMs and HOG Features
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Detection of grapes in real-life images is a serious task solved by researchers dealing with precision viticulture.
In the case of white wine varieties, grape detectors based on SVMs classifiers, in combination with a HOG descriptor, have proven to be very efficient.
Simplified versions of the detectors seem to be the best solution for practical applications.
They offer the best known performance versus time-complexity ratio.
As our research showed, a conversion of RGB images to grayscale format, which is implemented at an image preprocessing level, is ideal means for further improvement of performance of the detectors.
In order to enhance the ratio, we explored relevance of the conversion in a context of a detector potential sensitivity to a rotation of berries.
For this purpose, we proposed a modification of the conversion, and we designed an appropriate method for a tuning of such modified detectors.
To evaluate the effect of the new parameter space on their performance, we developed a specialized visualization method.
In order to provide accurate results, we formed new datasets for both tuning and evaluation of the detectors.
Our effort resulted in a robust grape detector which is less sensitive to image distortion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Škrabánek, Pavel& Doležel, Petr. 2017. Robust Grape Detector Based on SVMs and HOG Features. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140900
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Škrabánek, Pavel& Doležel, Petr. Robust Grape Detector Based on SVMs and HOG Features. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140900
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Škrabánek, Pavel& Doležel, Petr. Robust Grape Detector Based on SVMs and HOG Features. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140900
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1140900
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)