Plantes existent partout où nous vivons, ainsi que des lieux sans nous. Beaucoup d'entre eux portent des informations importantes pour le développement de la société humaine. La situation d'urgence est que de nombreuses plantes sont au risque d'extinction. Il est donc très nécessaire de mettre en place une base de données pour la protection des végétaux. Nous pensons que la première étape est d'apprendre à un ordinateur comment classer les plantes. Comparé avec d'autres méthodes, telles que les méthodes de biologie cellulaire et molécule, classement basé sur l'image de la feuille est le premier choix pour la classification des plantes de la feuille. Échantillonnage feuilles et de les photoing sont à faible coût et pratique. On peut facilement transférer l'image de la feuille à un ordinateur et un ordinateur peut extraire automatiquement les caractéristiques techniques de traitement d'image. Certains systèmes utilisent des descriptions utilisés par les botanistes. Mais il ne est pas facile à extraire et transférer ces fonctions à un ordinateur automatiquement.
Nous avons développé un algorithme efficace pour la classification de la feuille qui combine les statistiques d'ordre élevé de l'image dispose ainsi que des informations de forme et réseau de neurones que classificateur non linéaire. Le code a été testé avec base de données FLAVIA atteindre un taux de reconnaissance excellente de 92,09% (32 classes, 40 images de formation et les images restantes utilisés pour les essais pour chaque classe, donc il ya 1280 images de formation et 627 images de test au total choisis au hasard et aucune chevauchement existe entre la formation et les tests des images).
Notre approche surpasse algorithme FLAVIA et de plus il ne nécessite aucune humaine interféré partie. Dans algorithme FLAVIA en fait, vous devez marquer les deux bornes de la veine principale de la feuille par clic de souris. . La distance entre les deux bornes est définie comme la longueur physiologique
Exigences :
Matlab
Commentaires non trouvées