Existen plantas de todo el mundo en que vivimos, así como lugares sin nosotros. Muchos de ellos llevan información importante para el desarrollo de la sociedad humana. La situación es urgente que muchas plantas están en peligro de extinción. Así que es muy necesario crear una base de datos para la protección fitosanitaria. Creemos que el primer paso es enseñar a una computadora cómo clasificar las plantas. En comparación con otros métodos, como los métodos de células y biología molécula, la clasificación basada en la imagen de la hoja es la primera opción para la clasificación hoja de la planta. El muestreo de hojas y photoing ellos son de bajo costo y conveniente. Uno puede transferir fácilmente la imagen de la hoja a un ordenador y un ordenador puede extraer características de forma automática en las técnicas de procesamiento de imágenes. Algunos sistemas emplean descripciones utilizadas por los botánicos. Pero no es fácil de extraer y transferir dichas funciones a un ordenador de forma automática.
Hemos desarrollado un algoritmo eficiente para la clasificación de la hoja que combina las estadísticas de orden superior de imagen presenta junto con información de la forma y de la red neuronal como clasificador no lineal. El código ha sido probado con la base de datos FLAVIA alcanzar una tasa de reconocimiento excelente del 92,09% (32 clases, 40 imágenes de entrenamiento y de las demás imágenes utilizadas para las pruebas para cada clase, por lo tanto, hay 1280 imágenes de entrenamiento y 627 imágenes de prueba en total seleccionados al azar y no existe solapamiento entre formación y la prueba de las imágenes).
Nuestro enfoque supera algoritmo FLAVIA y, además, no requiere ningún humana interfería parte. En algoritmo FLAVIA de hecho lo necesario para marcar los dos terminales de la vena principal de la hoja a través de clic del ratón. . La distancia entre las dos terminales se define como la longitud fisiológica
Requisitos :
Matlab
Comentarios que no se encuentran