Plante exista peste tot trăim, precum și locuri de fără noi. Mulți dintre ei transporta informații semnificative pentru dezvoltarea societății umane. Situația de urgență este că multe plante sunt la risc de dispariție. Deci, este foarte necesar să se stabilească o bază de date pentru protecția plantelor. Noi credem că primul pas este de a învăța un calculator modul de clasificare a plantelor. Comparativ cu alte metode, cum ar fi biologie celulara si moleculă metode, clasificare bazate pe imagine frunze este prima alegere pentru clasificare a plantelor frunze. Prelevarea de probe frunze și photoing ele sunt low-cost și convenabil. Se poate transfera cu ușurință imaginea frunze la un calculator și un calculator poate extrage caracteristici automat în tehnici de prelucrare a imaginii. Unele sisteme folosesc descrierile utilizate de botaniști. Dar nu este ușor de a extrage și transfera aceste caracteristici la un calculator în mod automat.
Am dezvoltat un algoritm eficient pentru clasificare frunze care combină statisticile de ordin superior a imaginii caracteristici, împreună cu informații formă și rețele neuronale ca clasificator neliniar. Codul a fost testat cu baza de date FLAVIA atingerea unei rate de recunoaștere excelent de 92.09% (32 clase, 40 de imagini de instruire și imaginile rămase utilizate pentru testarea pentru fiecare clasă, deci există imagini 1280 de formare și 627 de imagini de test în total selectate aleatoriu și nu există suprapunere între formare și de testare imagini).
Abordarea noastră surclasează algoritm FLAVIA și mai mult, nu are nevoie de orice om intervenit parte. În algoritmul FLAVIA, de fapt, aveți nevoie pentru a marca cele două borne ale vena principală a frunzei prin click de mouse. . Distanța dintre cele două terminale este definită ca lungimea fiziologic
Cerințe :
Matlab
Comentariile nu a fost găsit