| Sürüm | 1.0 |
|---|---|
| Yayımcı | Luigi Rosa |
| Yayın tarihi | 19 Kas 2012 |
| Ekleme Tarihi | 19 Kas 2012 |
| İşletim sistemi gereksinimleri | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Gereksinimler | Matlab |
| Toplam indirme | 495 |
| Fiyat | Free |
Açıklama
Bitkiler yaşadığımız her yerde var olduğu gibi bizsiz yerlerde de var. Birçoğu insan toplumunun gelişimi için önemli bilgiler taşır. Acil durum, birçok bitkinin yok olma tehlikesiyle karşı karşıya olmasıdır. Bu nedenle bitki koruma için bir veri tabanı oluşturmak çok gereklidir. İlk adımın bir bilgisayara bitkileri nasıl sınıflandıracağını öğretmek olduğuna inanıyoruz. Hücre ve molekül biyolojisi yöntemleri gibi diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında, yaprak görüntüsüne dayalı sınıflandırma, yaprak bitki sınıflandırması için ilk tercihtir. Yaprakları örneklemek ve onları fotoğraflamak düşük maliyetli ve kullanışlıdır. Görüntü işleme tekniklerinde yaprak görüntüsü bilgisayara kolayca aktarılabilir ve bilgisayar otomatik olarak öznitelik çıkartabilir. Bazı sistemler botanikçiler tarafından kullanılan tanımlamaları kullanır. Ancak bu özellikleri otomatik olarak çıkarıp bilgisayara aktarmak kolay değildir.
Doğrusal olmayan sınıflandırıcı olarak şekil bilgisi ve sinir ağı ile birlikte görüntü özelliklerinin yüksek dereceli istatistiklerini birleştiren yaprak sınıflandırması için verimli bir algoritma geliştirdik. Kod, FLAVIA veri tabanı ile test edilmiştir ve %92,09'luk mükemmel bir tanıma oranı elde edilmiştir (32 sınıf, 40 eğitim görüntüsü ve her sınıf için test için kullanılan kalan görüntüler, dolayısıyla toplamda rastgele seçilmiş 1280 eğitim görüntüsü ve 627 test görüntüsü vardır ve hayır eğitim ve test görüntüleri arasında çakışma var).
Yaklaşımımız FLAVIA algoritmasından daha iyi performans gösterir ve ayrıca insan müdahalesi gerektiren herhangi bir parça gerektirmez. FLAVIA algoritmasında aslında yaprağın ana damarının iki ucunu fare tıklamasıyla işaretlemeniz gerekir. İki terminal arasındaki mesafe fizyolojik uzunluk olarak tanımlanır.
