| Версія | 1.0 |
|---|---|
| Видавництво | Luigi Rosa |
| Дата випуску | 19 лист. 2012 р. |
| Дату додано | 19 лист. 2012 р. |
| Вимоги ОС | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Вимоги | Matlab |
| Загальна кількість завантажень | 495 |
| Ціна | Free |
Опис
Рослини існують скрізь, де ми живемо, а також у місцях без нас. Багато з них несуть значущу інформацію для розвитку людського суспільства. Нагальною ситуацією є те, що багато рослин знаходяться під загрозою зникнення. Тому дуже необхідно створити базу даних із захисту рослин. Ми вважаємо, що перший крок — це навчити комп’ютер класифікувати рослини. У порівнянні з іншими методами, такими як методи клітинної та молекулярної біології, класифікація на основі зображення листя є першим вибором для класифікації листкових рослин. Збір зразків листя та його фотозйомка недорогі та зручні. Зображення листя можна легко перенести на комп’ютер, і комп’ютер може автоматично витягти елементи за допомогою техніки обробки зображень. Деякі системи використовують описи, які використовують ботаніки. Але автоматично витягнути та перенести ці функції на комп’ютер непросто.
Ми розробили ефективний алгоритм для класифікації листя, який поєднує статистику високого порядку характеристик зображення разом з інформацією про форму та нейронну мережу як нелінійний класифікатор. Код було протестовано з базою даних FLAVIA, досягнувши відмінного рівня розпізнавання 92,09% (32 класи, 40 навчальних зображень і решта зображень, які використовуються для тестування для кожного класу, отже, є 1280 навчальних зображень і 627 тестових зображень, вибраних випадковим чином і не існує перекриття між навчальними та тестовими зображеннями).
Наш підхід перевершує алгоритм FLAVIA і, крім того, не потребує втручання людини. Насправді в алгоритмі FLAVIA вам потрібно позначити дві кінці головної жилки аркуша клацанням миші. Відстань між двома терміналами визначається як фізіологічна довжина.
