Leaf Recognition System

Опис

Растенијата постојат насекаде каде што живееме, како и места без нас. Многу од нив носат значајни информации за развојот на човечкото општество. Итна ситуација е дека многу растенија се во опасност од исчезнување. Значи, многу е неопходно да се постави база на податоци за заштита на растенијата. Ние веруваме дека првиот чекор е да го научиме компјутерот како да ги класифицира растенијата. Во споредба со другите методи, како што се методите на клеточна и молекуларна биологија, класификацијата врз основа на сликата на листот е првиот избор за класификација на лисните растенија. Земањето примероци од листовите и нивното фотографирање се евтини и погодни. Може лесно да се префрли сликата на листот на компјутер и компјутерот може автоматски да ги извлекува карактеристиките во техниките за обработка на слики. Некои системи користат описи што ги користат ботаничарите. Но, не е лесно да се извлечат и префрлаат тие функции на компјутер автоматски.

Развивме ефикасен алгоритам за класификација на листовите кој комбинира статистика од висок ред на карактеристиките на сликата заедно со информации за обликот и невронската мрежа како нелинеарен класификатор. Кодот е тестиран со базата на податоци FLAVIA постигнувајќи одлична стапка на препознавање од 92,09% (32 часови, 40 слики од обуката и останатите слики се користат за тестирање за секоја класа, па оттука има 1280 слики од обуката и 627 слики за тестирање вкупно по случаен избор и нема постои преклопување помеѓу сликите за обука и тест).

Нашиот пристап го надминува алгоритмот FLAVIA и не бара никаков човечко мешан дел. Во алгоритмот FLAVIA всушност треба да ги означите двата терминали на главната жила на листот со кликнување на глувчето. Растојанието помеѓу двата терминали се дефинира како физиолошка должина.