Le piante esistono ovunque viviamo, così come i posti senza di noi. Molti di loro portano informazioni rilevanti per lo sviluppo della società umana. La situazione urgente è che molte piante sono a rischio di estinzione. Così è molto necessario per creare una banca dati per la protezione delle piante. Noi crediamo che il primo passo è quello di insegnare un computer come classificare le piante. Rispetto ad altri metodi, quali i metodi di biologia cellulare e molecola, classificazione basate foglio a è la prima scelta per la classificazione foglia della pianta. Campionamento foglie e photoing sono a basso costo e conveniente. Si può facilmente trasferire l'immagine del foglio di un computer e di un computer può estrarre automaticamente le caratteristiche delle tecniche di elaborazione delle immagini. Alcuni sistemi utilizzano descrizioni utilizzate dai botanici. Ma non è facile estrarre e trasferire tali caratteristiche per un computer automaticamente.
Abbiamo sviluppato un algoritmo efficace per la classificazione foglia che combina le statistiche di ordine superiore di immagine presenta insieme a informazioni di forma e rete neurale come classificatore lineare. Il codice è stato testato con il database FLAVIA raggiungere un tasso di riconoscimento eccellente del 92.09% (32 classi, 40 immagini di formazione e le immagini rimanenti utilizzati per le prove per ogni classe, quindi non ci sono 1.280 immagini di formazione e 627 immagini di prova in totale selezionati in modo casuale e non esiste sovrapposizione tra le immagini di addestramento e di test).
Il nostro approccio supera algoritmo FLAVIA ed inoltre non richiede umana interferito parte. In algoritmo FLAVIA infatti è necessario marcare i due terminali del filone principale della foglia tramite clic del mouse. . La distanza tra i due terminali è definita come la lunghezza fisiologica
Requisiti :
Matlab
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