Растения съществуват навсякъде, в който живеем, както и местата без нас. Много от тях носят значителна информация за развитието на човешкото общество. Спешната ситуация е, че много растения са най-застрашени от изчезване. Така че е много необходимо да се създаде база данни за растителна защита. Ние вярваме, че първата стъпка е да се научи на компютъра как да се класифицират растенията. В сравнение с други методи, като например клетъчни и молекула биология методи, класификация на базата на листа образ е първият избор за класификация на листата на растенията. Вземане на проби листа и ги photoing са с ниска себестойност и удобно. Човек може лесно да прехвърлите изображението на листа с компютър и един компютър може да се извлече функции автоматично в техники за обработка на изображения. Някои системи използват описания, използвани от ботаници. Но това не е лесно да се извлече и се прехвърлят тези функции на компютър автоматично.
Ние сме разработили ефективна алгоритъм за класиране на листа, която съчетава статистика висок ред на изображението предлага заедно с информация форма и невронни мрежи като нелинейна класификатор. Кодът е тестван с FLAVIA база данни постигане отлична скорост на разпознаване на 92.09% (32 паралелки, 40 учебни изображения и останалите изображения, използвани при изпитванията за всеки клас, следователно има 1280 учебни изображения и 627 тестови снимки в общия произволно избрани и не съществува припокриване между обучение и изпитване изображения).
Нашият подход превъзхожда FLAVIA алгоритъм и освен това не изисква човешка намеса част. В алгоритъм FLAVIA всъщност трябва да се отбележат двата терминала на главната вена на крилото чрез натискане на мишката. . Разстоянието между двата терминала се определя като физиологичен дължина
<> силни Изисквания :
Matlab
Коментари не е намерена