Yumurtaların Çevrimiçi Bir Destek Vektör Makinesi Kullanılarak Sınıflandırılması

Abstract

Yumurta, beslenmedeki en önemli protein kaynakları arasında yer alır ve bu nedenle yumurta üretim endüstrisi birçok ülkedeki en büyük endüstrilerden biridir. Yumurtaların otomatik olarak sınıflandırılması yumurta üretim sürecini geliştirmek ve hızlandırmak için önemlidir. Bu hijyenik üretim ortamı açısından da önemlidir. Bu çalışma, yumurtaların derecelerine göre sınıflandırılması için farklı bir yaklaşım önermektedir. Bir çevrimiçi destek vektör makinesi yumurta çiftleriyle çalışacak şekilde uyarlanmıştır. Bu eşli model, bir çiftin pozitif bir çift olup olmadığını belirleyebilir; burada, aynı sınıftaki iki yumurta tarafından oluşturulan çift pozitif bir çift ve farklı sınıflardan gelen iki yumurta tarafından oluşturulan çift ise negatif bir çifttir. Bu yaklaşımın ve klasik DVM'nin sınıflandırma performansları karşılaştırılmış ve sonuçlar eşli yaklaşımın klasik DVM'den anlamlı ölçüde daha iyi olduğunu göstermektedir.

Egg is among the most important sources of protein in nutrition, thus egg production industry is one of the largest industries in many countries. Accurate automatic grading of eggs from poultry is critical for improving and speeding up the egg production process. This is also important in terms of hygienic production environment. This paper proposes a different approach for classification of eggs into grades. An online support vector machine is adapted to work with pairs of eggs. This pairwise model is able to identify whether a pair is a positive pair or not, where a positive pair formed by two eggs from the same grade and a negative pair formed by two eggs from different grades. Classification performances of this approach and classical SVM are compared and results indicate that the pairwise setting outperforms the classical SVM significantly.