A Genetic Fuzzy Classifier System for Automatic Unhealthy Detection in Texture Images of Poultries in Slaughter Houses
Publish Year: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,692
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP04_091
تاریخ نمایه سازی: 21 دی 1386
Abstract:
This paper describes a new engineering application of fuzzy logic for automatic unhealthy detection of poultries in slaughter houses. A new approach based on genetic fuzzy classifier for classification of textural images is developed that is enough fast for real time processing. In the presented method, after segmentation of the image into the object (poultry) and background, the size (area), shape (elongation) and the color of the object are calculated as features. Then, these crisp values are converted to their normalized fuzzy equivalents, between 0 and 1. A fuzzy rule base system is then used for inferring that the poultry is normal or not. The parameters of the fuzzy rule based system were optimized using genetic algorithm. Finally, if the output of the fuzzy system shows abnormality, it means that the poultry has some kind of disease and should be omitted form the slaughter. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.
Keywords:
Authors
Reza Javidan
Azad University of Shiraz - Beyza
Ali Reza Mollae
Azad University of Shiraz – Beyza
Hasan Eghbali
Shiraz University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :