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논문 기본 정보
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- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 8 - 12 (5page)
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Algae growth is an automatic process, and it is very dangerous for aquatic life and human health when its growth concentration is increased. Harmful algae bloom (HAB) is arisen due to change in climate and temperature, additionally, it is found in the lake, river, pond, and freshwater reservoirs. It is necessary to monitor and take the possible solution to stop their growth. It consumes sunlight, then produces a toxin and harmful compound, which destroy the ecosystem of aquatic life. To identify and recognize HAB by a human being is a tedious and expensive task. Advanced computer vision, machine learning, and deep learning play a vital role to do this job accurately. In this paper, we present algae classification using a transfer learning technique based on a convolution neural network (CNN). The microscopic algae image data having four classes are used to train VGG16, in which the upper layer of the model learn general feature and the lower layer model extract specific feature from the trained model. Based on the extracted feature, the trained model classifies the images into Closterium, Cosmarium, Scenedesmus, and Spirogyra. The accuracy of our proposed model is 96%, which depicts the model is robust and reliable for classification.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. METHODOLOGY
IV. RESULTS AND DISCUSSION
V. CONCLUSION
VI. FUTURE WORK
REFERENCES
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