| Revue: | Revista politécnica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000372759 |
| ISSN: | 1900-2351 |
| Autores: | Palacio, José Alfredo1 Vásquez Carvajal, Mauricio1 Agudelo, Daniel Esteban2 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín, Antioquia. Colombia 2Universidad de Antioquia, Medellín, Antioquia. Colombia |
| Año: | 2011 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Número: | 12 |
| Paginación: | 83-87 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | En este artículo se pone a prueba un método de clasificación bayesiana en la identificación de granos de café con tres grados de maduración, seleccionando como características, los valores RGB y HIV y se compara con otros clasificadores ya conocidos. En el problema de procesamiento de imágenes, se separan en K clases con una probabilidad mínima de error de clasificación, todos los parámetros en cada clase son conocidos. El conjunto de parámetros en cada imagen se toman como los patrones de entrada para establecer una regla de Bayes empírica que separa las K clases y conduce a un procedimiento de aproximación estocástica para la estimación de los conjuntos desconocidos. Esta clasificación se puede adaptar a una métrica que adopta una mejor posibilidad de decisión |
| Resumen en inglés | This article tested a Bayesian classification method in the identification of coffeebeans with three levels of maturity, selecting as featuresRGB and HIV values and compared with other known classifiers.In the image processing problem is separated into K classes with a minimum probability of misclassification, all parameters in each class are known. The set of parameters in each image are taken as the input patterns to establish an empirical Bayes rule separating the classes K and leads to a stochastic approximation procedure for estimating the unknown sets |
| Disciplinas: | Agrociencias |
| Palabras clave: | Frutales, Ingeniería agrícola, Granos de café, Clasificación, Reconocimiento de patrones, Análisis bayesiano |
| Keyword: | Agricultural sciences, Fruit trees, Agricultural engineering, Coffee beans, Classification, Pattern recognition, Bayesian analysis |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |
