Huvudsyftet med denna studie var att utveckla en ny objektiv metod för att utvärdera effekterna av olika kostvanor på levande fiskskinn med hjälp av bildbaserade egenskaper. Totalt matades hundra och sextio regnbåge (Oncorhynchus mykiss) antingen en fiskmjölsbaserad kost (80 fiskar) eller en 100% växtbaserad kost (80 fiskar) och fotograferades med hjälp av digital kamera av konsumentkvalitet. Tjugotre färgdrag och fyra texturdetaljer extraherades. Fyra olika klassificeringsmetoder användes för att utvärdera fisk kost inklusive Random Forest (RF), Stöd vektor maskin (SVM), Logistisk regression (LR) och k-Nearest grannar (k-NN). SVM med radialbaserad kärna gav den bästa klassificeringen med en korrekt klassificeringshastighet (CCR) på 82 % och Kappa-koefficienten på 0,65. Även om både LR- och RF-metoderna var mindre exakta än SVM, uppnådde de god klassificering med CCR 75% respektive 70%. K-NN var den minst korrekta (40 %) klassificeringsmodellen. Sammantaget kan man dra slutsatsen att digitala kameror av konsumentkvalitet skulle kunna användas som snabb, korrekt och icke-invasiv sensor för klassificering av regnbåge baserat på deras kost. Dessutom var detta ett nära samband mellan bildbaserade egenskaper och fiskdiet som man fick under odlingen. Dessa metoder kan användas som icke-invasiva, exakta och exakta metoder för att övervaka fiskens status under odlingen genom att utvärdera kostens effekter på fiskhuden.
För att analysera bildfunktioner för att utvärdera effekten av dieter på levande fisk hud, Saberioon et al. REF tillämpade fyra olika klassificeringsmetoder, och SVM gav den bästa klassificeringen med 82 % noggrannhet.
Comparative Performance Analysis of Support Vector Machine, Random Forest, Logistic Regression and k-Nearest Neighbours in Rainbow Trout (Oncorhynchus Mykiss) Classification Using Image-Based Features
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}