論文の概要: Precision in Rice Variety Classification using Stacking-Based Ensemble Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10524v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 17:53:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:09.12971
- Title: Precision in Rice Variety Classification using Stacking-Based Ensemble Learning
- Title（参考訳）: 積み重ね型アンサンブル学習を用いた水稲品種分類の高精度化
- Abstract要約: 本研究では, 透明性と品質保証を高めるため, 包括的水稲品種識別フレームワークを提案する。
本研究では,米品種分類に適した組立アンサンブルモデルを開発し,20品種からなるデータセットをキュレートした。
提案手法は前例のない100%の分類精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rice, a staple food for a significant portion of the global population, exhibits remarkable diversity in its varieties, presenting substantial challenges for accurate identification by consumers, traders, and farmers. This complexity often facilitates fraudulent practices, such as the unauthorized mixing of rice types, which undermines quality and trust in the supply chain. Despite its critical importance, existing research falls short of providing robust and efficient methods for precise rice variety classification based on external characteristics like color, size, and texture. To address this gap, our study introduces a comprehensive rice variety identification framework designed to enhance transparency and quality assurance. We developed a stacked ensemble model tailored for rice variety classification and curated a comprehensive dataset comprising 20 rice varieties, each distinguished by unique visual attributes. The proposed approach achieved an unprecedented classification accuracy of 100%. Furthermore, we integrated our model into a mobile application, enabling even novice users to effortlessly identify rice varieties using grain images from a smartphone camera. These findings underscore the transformative potential of advanced machine learning techniques in mitigating fraudulent practices and ensuring stringent rice quality control. Our work holds significant implications for agricultural stakeholders, paving the way for automated crop identification systems and advancing precision agriculture practices.
- Abstract（参考訳）: 世界の人口のかなりの部分を占める主食である米は、その品種に顕著な多様性を示し、消費者、トレーダー、農家による正確な識別に重大な課題を呈している。
この複雑さは、しばしば、品質やサプライチェーンへの信頼を損なう、無許可の米種混合のような不正な慣行を促進する。
重要な重要性にもかかわらず、既存の研究は、色、サイズ、テクスチャといった外的特徴に基づいて、正確な米品種分類のための堅牢で効率的な方法を提供していない。
このギャップに対処するため, 透明性と品質保証を高めるために, 包括的水稲品種識別フレームワークを導入する。
そこで我々は,米品種分類に適した組立アンサンブルモデルを開発し,20種類の米品種からなる包括的データセットを,それぞれ独自の視覚特性で識別した。
提案手法は前例のない100%の分類精度を達成した。
さらに,我々のモデルをモバイルアプリケーションに統合し,初心者でもスマートフォンカメラの穀物画像を用いてイネの品種を積極的に識別することが可能となった。
これらの知見は, 不正行為を軽減し, 精米品質管理の厳格化を図る上で, 先進的な機械学習技術の変革の可能性を示すものである。
我々の研究は、農業の利害関係者にとって重要な意味を持ち、自動作物識別システムの構築と精密農業の実践を進めています。
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