已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Visual Feature and Machine Learning Approach for Arabica Green Coffee Beans Grade Determination

直方图 局部二进制模式 特征提取 随机森林 人工智能 分类 定向梯度直方图 计算机科学 过程(计算) 数学 模式识别(心理学) 特征(语言学) 图像(数学) 算法 操作系统 哲学 语言学
作者
Muhammad Akbar,Ema Rachmawati,Febryanti Sthevanie
标识
DOI:10.1145/3442555.3442571
摘要

In 2016 to 2017, the value of Asia's coffee market has increased rapidly with an annual rate of 6% on average. Each region of coffee bean production has its own quality, which will affect the price and flavor. Conducting the sorting process manually will cost a lot of time and probably inaccurate. Therefore, technology will be required to make the selection process faster. We conduct a study to measure the quality of arabica green coffee beans based on their defect level and further classify them into five grades: specialty grade, premium grade, exchange grade, below grade, and off grade, by using the computer vision approach. We use the color histogram and Local Binary Pattern (LBP) to extract color and texture features of arabica green coffee beans. These feature extraction methods could well represent the quality of the beans. For the grade determination process, we compare the performance of Random Forest and K-Nearest Neighbor (KNN). From the experimental result, we successfully showed that the combination of color and texture visual feature and machine learning approach achieved promising results with an accuracy of 87.87% and 80.47%, by using Random Forest and KNN respectively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
孟筱完成签到 ,获得积分10
刚刚
xiaxia完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
3秒前
3秒前
zmx完成签到 ,获得积分10
3秒前
言寸关注了科研通微信公众号
4秒前
lixiaolu完成签到 ,获得积分10
5秒前
MchemG举报巴卡求助涉嫌违规
5秒前
雷清宇完成签到 ,获得积分10
5秒前
李东东完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
哈哈哈哈发布了新的文献求助10
8秒前
Neng发布了新的文献求助10
12秒前
香飘飘完成签到,获得积分10
12秒前
忧虑的孤萍完成签到,获得积分10
13秒前
牛马自己push完成签到 ,获得积分10
13秒前
Z可完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
nini完成签到,获得积分10
16秒前
丁大完成签到,获得积分10
16秒前
JacekYu完成签到 ,获得积分10
16秒前
asaki完成签到,获得积分10
17秒前
闪闪的谷梦完成签到 ,获得积分10
17秒前
隐形的糖豆完成签到,获得积分10
17秒前
江氏巨颏虎完成签到,获得积分10
19秒前
Lynny完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
科研通AI5应助nextconnie采纳,获得10
21秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
22秒前
24秒前
Airy完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
26秒前
芯之痕发布了新的文献求助10
27秒前
phr发布了新的文献求助30
28秒前
一二完成签到 ,获得积分10
28秒前
GGGrigor完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976560
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520659
关于积分的说明 11204287
捐赠科研通 3257271
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798653
邀请新用户注册赠送积分活动 877835
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806570