Leaf Recognition System

Описание

Растения существуют везде, где мы живем, а также в местах без нас. Многие из них несут важную информацию для развития человеческого общества. Острая ситуация заключается в том, что многие растения находятся под угрозой исчезновения. Поэтому очень необходимо создать базу данных для защиты растений. Мы считаем, что первый шаг — научить компьютер классифицировать растения. По сравнению с другими методами, такими как методы клеточной и молекулярной биологии, классификация, основанная на изображении листьев, является первым выбором для классификации листьев растений. Брать образцы листьев и фотографировать их недорого и удобно. Можно легко передать изображение листа на компьютер, и компьютер может автоматически извлекать признаки в методах обработки изображений. Некоторые системы используют описания, используемые ботаниками. Но извлечь и автоматически перенести эти функции на компьютер непросто.

Мы разработали эффективный алгоритм классификации листьев, который сочетает в себе статистику признаков изображения высокого порядка вместе с информацией о форме и нейронной сетью в качестве нелинейного классификатора. Код был протестирован с помощью базы данных FLAVIA, достигнув отличного уровня распознавания 92,09% (32 класса, 40 обучающих изображений и оставшиеся изображения, используемые для тестирования для каждого класса, следовательно, всего 1280 обучающих изображений и 627 тестовых изображений выбраны случайным образом, и нет существует перекрытие между тренировочным и тестовым изображениями).

Наш подход превосходит алгоритм FLAVIA и, кроме того, не требует вмешательства человека. Фактически, в алгоритме FLAVIA вам нужно отметить два конца главной жилки листа с помощью щелчка мыши. Расстояние между двумя терминалами определяется как физиологическая длина.