Jewelry Stones Classification: Case Study
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F15%3AA1601FHL" target="_blank" >RIV/61988987:17610/15:A1601FHL - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Jewelry Stones Classification: Case Study
Popis výsledku v původním jazyce
The paper introduces a real-life industrial problem: a jewelry stones classi?cation. The stones are represented by their camera images. The goal of the contract was to evaluate stones into two (or more) speci?ed classes according to their quality. Givenrequirements include very high processing speed and success rate of the classi?cation. The goal of this paper is to publish a report of this contract and show a way how this task can be solved. In this paper we aim to usage of machine learning with respect to the image processing. We also design own learning and classi?cation algorithm and answer the question if there is a place for a new machine learning algorithm. As an output of this paper a benchmark of the proposed algorithm with 81 state-of-the-art machine learning methods is presented.
Název v anglickém jazyce
Jewelry Stones Classification: Case Study
Popis výsledku anglicky
The paper introduces a real-life industrial problem: a jewelry stones classi?cation. The stones are represented by their camera images. The goal of the contract was to evaluate stones into two (or more) speci?ed classes according to their quality. Givenrequirements include very high processing speed and success rate of the classi?cation. The goal of this paper is to publish a report of this contract and show a way how this task can be solved. In this paper we aim to usage of machine learning with respect to the image processing. We also design own learning and classi?cation algorithm and answer the question if there is a place for a new machine learning algorithm. As an output of this paper a benchmark of the proposed algorithm with 81 state-of-the-art machine learning methods is presented.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 2015 Seventh International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2015)
ISBN
978-1-4673-9360-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
205-210
Název nakladatele
IEEE Computer Society Press
Místo vydání
—
Místo konání akce
Japonsko, Fukuoka
Datum konání akce
11. 11. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—