Simplified version of white wine grape berries detector based on SVM and HOG features

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F16%3A39901144" target="_blank" >RIV/00216275:25530/16:39901144 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33625-1_4" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33625-1_4</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33625-1_4" target="_blank" >10.1007/978-3-319-33625-1_4</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Simplified version of white wine grape berries detector based on SVM and HOG features
Popis výsledku v původním jazyce
The detection of grapes in real scene images is a serious task solved by researches dealing with precision viticulture. Our research has shown that in the case of white wine varieties, grape berry detectors based on a support vector machine classifier in combination with a HOG descriptor are very efficient. In this paper, simplified versions of our original solutions are introduced. Our research showed that skipping contrast normalization by image preprocessing accelerates the detection process; however, the performance of the detectors is not negatively influenced by this modification.
Název v anglickém jazyce
Simplified version of white wine grape berries detector based on SVM and HOG features
Popis výsledku anglicky
The detection of grapes in real scene images is a serious task solved by researches dealing with precision viticulture. Our research has shown that in the case of white wine varieties, grape berry detectors based on a support vector machine classifier in combination with a HOG descriptor are very efficient. In this paper, simplified versions of our original solutions are introduced. Our research showed that skipping contrast normalization by image preprocessing accelerates the detection process; however, the performance of the detectors is not negatively influenced by this modification.

Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Artificial Intelligence Perspectives in Intelligent Systems : Proceedings of the 5th Computer Science On-line Conference 2016 (CSOC2016). Vol 1
ISBN
978-3-319-33625-1
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
35-45
Název nakladatele
Springer International Publishing AG
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Zlín
Datum konání akce
26. 4. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
000385237600004

Podobné výsledky(10)