@article { author = {Shamsi gooshki, Asma and Saryazdi, Saeid and Nezam Abadi pour, Hosein and Shamsi Gooshki, Hamze}, title = {Pistachio Varieties Recognition using Machine Vision and Gabor Filters}, journal = {Iranian Journal of Biosystems Engineering}, volume = {43}, number = {2}, pages = {125-131}, year = {2013}, publisher = {دانشگاه تهران}, issn = {2008-4803}, eissn = {2423-7841}, doi = {10.22059/ijbse.2013.35214}, abstract = {A new method based upon Gabor filter and machine vision for the recognition of pistachio varieties is proposed throughout the current study. In the suggested method, the image of a set number of pistachios is considered to represent a texture; instead of one by one pistachio processing (which is actually done in the current methods) the new method is expected to represent a higher rating as well as a higher performance. To evaluate the proposed method, it was applied on an image of a set of pistachios' containing 1000 sub-images of 5 varieties of the fruit and using a K-means clustering to classify the product. The experimental results confirm the efficiency of the method by a classification rating of 94.8%.}, keywords = {Classification,Feature extraction,Image recognition}, title_fa = {بازشناسی ارقام پسته بر پایه ماشین بینایی و فیلترهای گابور}, abstract_fa = {در این تحقیق با استفاده از فیلترهای گابور، روشی برای استخراج ویژگی­های مناسب از تصاویر پسته و بازشناسی رقم آن، ارائه شده است. برخلاف روش­های موجود دسته­بندی ارقام پسته که بر اساس پردازش تک­تک دانه­های پسته انجام شده‌اند، در روش حاضر، تصویر مجموعه­ای از دانه­های پسته به عنوان بافت مورد پردازش قرار می­گیرد که این امر موجب کارآیی و افزایش سرعت می­گردد. روش ارائه شده روی مجموعه­ای شامل 1000 زیرتصویر از 5 رقم متداول پسته آزمایش شده است. برای طبقه­بندی، طبقه­بند k همسایه نزدیکتر به­کار رفته است. نتایج آزمایش، متوسط نرخ طبقه­بندی صحیح برای مجموعه آزمایشی را معادل 8/94% نشان می­دهد که مناسب بودن روش پیشنهادی برای بازشناسی پسته را تأیید می­کند.}, keywords_fa = {Classification,Feature extraction,Image recognition}, url = {https://ijbse.ut.ac.ir/article_35214.html}, eprint = {https://ijbse.ut.ac.ir/article_35214_4229e589b970a6ad3f79aee978e4ec30.pdf} }