Leaf Recognition System

Sự miêu tả

Thực vật tồn tại ở mọi nơi chúng ta sống, cũng như những nơi không có chúng ta. Nhiều người trong số họ mang thông tin quan trọng cho sự phát triển của xã hội loài người. Tình hình cấp bách là nhiều loài thực vật đứng trước nguy cơ tuyệt chủng. Vì vậy việc thiết lập cơ sở dữ liệu về bảo vệ thực vật là hết sức cần thiết. Chúng tôi tin rằng bước đầu tiên là dạy máy tính cách phân loại thực vật. So với các phương pháp khác, chẳng hạn như phương pháp sinh học tế bào và phân tử, phân loại dựa trên hình ảnh lá là lựa chọn hàng đầu để phân loại thực vật ăn lá. Lấy mẫu lá và chụp ảnh chúng có chi phí thấp và tiện lợi. Người ta có thể dễ dàng chuyển hình ảnh chiếc lá sang máy tính và máy tính có thể trích xuất các đặc điểm một cách tự động trong kỹ thuật xử lý hình ảnh. Một số hệ thống sử dụng các mô tả được sử dụng bởi các nhà thực vật học. Nhưng để giải nén và chuyển các tính năng đó sang máy tính một cách tự động không phải là điều dễ dàng.

Chúng tôi đã phát triển một thuật toán hiệu quả để phân loại lá kết hợp thống kê bậc cao của các đặc điểm hình ảnh cùng với thông tin hình dạng và mạng nơ-ron làm bộ phân loại phi tuyến. Mã đã được thử nghiệm với cơ sở dữ liệu FLAVIA đạt tỷ lệ nhận dạng tuyệt vời là 92,09% (32 lớp, 40 hình ảnh đào tạo và các hình ảnh còn lại được sử dụng để thử nghiệm cho mỗi lớp, do đó có 1280 hình ảnh đào tạo và 627 hình ảnh thử nghiệm được chọn ngẫu nhiên và không tồn tại chồng chéo giữa hình ảnh đào tạo và kiểm tra).

Cách tiếp cận của chúng tôi vượt trội hơn so với thuật toán FLAVIA và hơn nữa nó không yêu cầu bất kỳ bộ phận nào có sự can thiệp của con người. Trong thuật toán FLAVIA trên thực tế, bạn cần đánh dấu hai đầu cuối của tĩnh mạch chính của lá thông qua nhấp chuột. Khoảng cách giữa hai đầu cuối được xác định là chiều dài sinh lý.