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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Twist-State Classifier for Floating Marine Biomass Based on Physical Simulation

verfasst von : Jun Ogawa, Hiroyuki Iizuka, Masahito Yamamoto, Masashi Furukawa

Erschienen in: Intelligent Autonomous Systems 13

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper describes new approaches for classifying twist of seaweeds. There are no evaluation measures of the twist formation of complicated objects quantitatively because the definition of a qualitative twist is a difficult problem. The twist of seaweeds is one of these problems. In this paper, we propose three factors (physical, geometric, and time factor of twist) for characterizing the twist state, and we develop the twist-state classifier based on these factors. Additionally, the analysis experiment verifies how the classifier shows the classification accuracy of twist state.

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Literatur
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J Ogawa, I Suzuki, M Yamamoto, and M Furukawa. Control of water flow to avoid twining of artificial seaweed. Artificial Life and Robotics, 17(3–4):383–387, 2013.
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J. Ogawa, M. Yamamoto, and M. Furukawa. Dynamic modeling and simulation of moving marine plant population. Proceedings of Computer Graphics, Visualization, Computer Vision, Image 2013, pages 157–160, 2013.
Metadaten
Titel
Twist-State Classifier for Floating Marine Biomass Based on Physical Simulation
verfasst von
Jun Ogawa
Hiroyuki Iizuka
Masahito Yamamoto
Masashi Furukawa
Copyright-Jahr
2016
Buch
Intelligent Autonomous Systems 13

Print ISBN: 978-3-319-08337-7

Electronic ISBN: 978-3-319-08338-4

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08338-4_59

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