As plantas existem em todos os lugares em que vivemos, bem como lugares sem nós. Muitos deles carregam informações importantes para o desenvolvimento da sociedade humana. A situação urgente é que muitas plantas estão em risco de extinção. Por isso, é muito necessário para configurar um banco de dados para a protecção fitossanitária. Acreditamos que o primeiro passo é o de ensinar um computador como classificar plantas. Em comparação com outros métodos, como os métodos da biologia celular e molécula, classificação baseados imagem Folha on é a primeira escolha para a classificação folha da planta. Amostragem folhas e photoing eles são de baixo custo e conveniente. Pode-se facilmente transferir a imagem da folha a um computador e um computador pode extrair recursos automaticamente em técnicas de processamento de imagem. Alguns sistemas utilizam designações utilizadas pelos botânicos. Mas, não é fácil de extrair e transferir essas características a um computador automaticamente.
Nós desenvolvemos um algoritmo eficiente para a classificação da folha, que combina estatísticas de alta ordem de imagem apresenta juntamente com informação da forma e da rede neural como classificador não-linear. O código foi testado com o banco de dados FLAVIA alcançar uma taxa de reconhecimento excelente de 92,09% (32 aulas, 40 imagens de formação e as restantes imagens usadas para o teste para cada classe, portanto, há 1.280 imagens de treinamento e 627 imagens de teste no total selecionados aleatoriamente e sem existe sobreposição entre as imagens de treinamento e teste).
Nossa abordagem supera algoritmo FLAVIA e, além disso, não requer qualquer humano interferiu parte. No algoritmo FLAVIA na verdade, você precisa marcar os dois terminais da veia principal da folha via clique do mouse. . A distância entre os dois terminais é definido como o comprimento fisiológico
Requisitos :
Matlab
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