Identification of Log Characteristics in Computed Tomography Images Using Back-Propagation Neural Networks with the Resilient Back-Propagation Training Algorithm and Textural Analysis: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
This research addressed the feasibility of identifying internal log characteristics in computed tomography (CT) images of sugar maple and black spruce logs by means of back-propagation (BP) neural networks with a resilient BP training algorithm. Five CT images were randomly sampled from each log. Three of the images were used to develop the corresponding classifier, and the remaining two images were used for validation. The image features that were used in the classifier were gray-level values, textual, and distance features. The important part of the classifier topology, ie the hidden node number, was determined based on the performance indicators: overall accuracy, mean square error, training iteration number, and training time. For the training images, the classifiers produced class accuracies for heartwood, sapwood, bark, and knots of 99.3, 100, 96.7, and 97.9%, respectively, for the sugar maple log; and 99.7, 95.3, 98.4, and 93.2%, respectively, for the black spruce log. Overall accuracies were 98.5% for sugar maple and 96.6% for black spruce, respectively. High overall accuracies were also achieved with the validation images of both species. The results also suggest that using textural information as the inputs can improve the classification accuracy. Moreover, the resilient BP training algorithm made BP artificial neural networks converge faster compared with the steepest gradient descent with momentum algorithm. This study indicates that the developed BP neural networks may be applicable to identify the internal log characteristics in the CT images of sugar maple and black spruce logs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».