Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]

Descripción del Articulo

El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPN por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado.
Detalles Bibliográficos
Autores: Castro, Wilson, Yoshida, Hideaki, Seguí Gil, Lucia, Mayor López, Luis, Oblitas Cruz, Jimy, De la Torre Gomora, Miguel, Avila George, Himer
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Privada del Norte
Repositorio:UPN-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/26893
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11537/26893
https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Productos vegetales
Procesamiento de imágenes
Imágenes digitales
Industria alimentaria
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
id UUPN_6fbe314781b74320112d3c9f0680ef27
oai_identifier_str oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/26893
network_acronym_str UUPN
network_name_str UPN-Institucional
repository_id_str 1873
dc.title.es_PE.fl_str_mv Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
title Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
spellingShingle Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
Castro, Wilson
Productos vegetales
Procesamiento de imágenes
Imágenes digitales
Industria alimentaria
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
title_short Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
title_full Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
title_fullStr Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
title_full_unstemmed Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
title_sort Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
author Castro, Wilson
author_facet Castro, Wilson
Yoshida, Hideaki
Seguí Gil, Lucia
Mayor López, Luis
Oblitas Cruz, Jimy
De la Torre Gomora, Miguel
Avila George, Himer
author_role author
author2 Yoshida, Hideaki
Seguí Gil, Lucia
Mayor López, Luis
Oblitas Cruz, Jimy
De la Torre Gomora, Miguel
Avila George, Himer
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Castro, Wilson
Yoshida, Hideaki
Seguí Gil, Lucia
Mayor López, Luis
Oblitas Cruz, Jimy
De la Torre Gomora, Miguel
Avila George, Himer
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Productos vegetales
Procesamiento de imágenes
Imágenes digitales
Industria alimentaria
topic Productos vegetales
Procesamiento de imágenes
Imágenes digitales
Industria alimentaria
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
description El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPN por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado.
publishDate 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-06-21T03:49:08Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-06-21T03:49:08Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2020-04-30
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
format conferenceObject
dc.identifier.citation.es_PE.fl_str_mv Castro, W. ...[et al]. (2020). Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]. 8th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS), 1-5. https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/11537/26893
dc.identifier.journal.es_PE.fl_str_mv 8th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS)
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421
identifier_str_mv Castro, W. ...[et al]. (2020). Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]. 8th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS), 1-5. https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421
8th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS)
url https://hdl.handle.net/11537/26893
https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv IEEE
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv MX
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Privada del Norte
Repositorio Institucional - UPN
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPN-Institucional
instname:Universidad Privada del Norte
instacron:UPN
instname_str Universidad Privada del Norte
instacron_str UPN
institution UPN
reponame_str UPN-Institucional
collection UPN-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/26893/1/license_rdf
https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/26893/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 80294ba9ff4c5b4f07812ee200fbc42f
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional UPN
repository.mail.fl_str_mv jordan.rivero@upn.edu.pe
_version_ 1752944226389196800
spelling Castro, WilsonYoshida, HideakiSeguí Gil, LuciaMayor López, LuisOblitas Cruz, JimyDe la Torre Gomora, MiguelAvila George, Himer2021-06-21T03:49:08Z2021-06-21T03:49:08Z2020-04-30Castro, W. ...[et al]. (2020). Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]. 8th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS), 1-5. https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421https://hdl.handle.net/11537/268938th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS)https://doi.org/10.1109/CIMPS49236.2019.9082421El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPN por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado.ABSTRACT The microstructure is a factor in the knowledge and prediction of properties in food and the associated changes during processing. The objective of this work was to evaluate the feasibility of using a convolution neural network (CNN) for the discrimination of structures in foods of vegetable origin. Micrographs of pumpkin were processed digitally to improve the detection of structures (cells and intercellular spaces). Later the found elements were classified in two sets, using a trained operator. The implementation made use of a pre-trained network AlexNet, performing cross-validation, and one hundred repetitions randomizing the information delivered to the training and validation processes. The statistics obtained were accuracy and F-measure. Therefore, the use of convolutional neural networks shows potential for the discrimination of structures in foods of vegetal origin.Revisión por paresCajamarcaapplication/pdfengIEEEMXinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de Américahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/Universidad Privada del NorteRepositorio Institucional - UPNreponame:UPN-Institucionalinstname:Universidad Privada del Norteinstacron:UPNProductos vegetalesProcesamiento de imágenesImágenes digitalesIndustria alimentariahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]info:eu-repo/semantics/conferenceObjectCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/26893/1/license_rdf80294ba9ff4c5b4f07812ee200fbc42fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/26893/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5211537/26893oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/268932021-06-20 22:49:13.3Repositorio Institucional UPNjordan.rivero@upn.edu.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
score 13.910499
Microstructural analysis in foods of vegetal origin: An approach with convolutional neural networks [Análisis microestructural en alimentos de origen vegetal: Una aproximación con redes neuronales convolucionales]
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares