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Análisis de imagen asistido por ordenador como herramienta para clasificar el veteado: caso práctico en jamón

Los resultados muestran que con un número reducido de características, el 89% de las muestras pueden ser clasificadas correctamente.

Jueves 4 febrero 2016 (hace 1 años 9 meses 19 días)

El veteado en el jamón curado loncheado afecta a la aceptabilidad del consumidor y la calidad sensorial del producto. Este estudio presenta un sistema automatizado de clasificación del veteado de lonchas de jamón curado que permite la caracterización y clasificación del producto.

En primer lugar, un panel de expertos desarrolló una escala de valoración sensorial del veteado. Estos expertos no sólo tuvieron en cuenta la cantidad de grasa observada, sino también su distribución. A partir de esta escala se diseñó un sistema automático de clasificación de jamón curado basado en la segmentación de la grasa intramuscular. El panel de expertos clasificó 643 regiones de interés (RI) en la loncha mediante la escala de valoración del veteado y luego las segmentó mediante el sistema informático. A partir de las RI segmentadas, se extrajeron 48 características (geométricas y de textura). Usando todos los datos se construyeron varios clasificadores utilizando dos técnicas de aprendizaje automático, es decir, máquinas de vectores de soporte (MVS) y redes neuronales (RN). Se evaluaron los diferentes algoritmos de selección de características para seleccionar el subconjunto óptimo de características.

Los resultados muestran que con un número reducido de características, el 89% de las muestras pueden ser clasificadas correctamente. Se obtuvo un mejor rendimiento para los algoritmos MVS que para RN.

Israel Muñoz, Marc Rubio-Celorio, Núria Garcia-Gil, Maria Dolors Guàrdia, Elena Fulladosa. Computer image analysis as a tool for classifying marbling: A case study in dry-cured ham. Journal of Food Engineering, Volume 166, December 2015, Pages 148–155.
doi:10.1016/j.jfoodeng.2015.06.004

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