Sistema de reconocimiento de hojas

Use el código fuente de MATLAB para configurar el sistema de reconocimiento de hojas.
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Sistema de reconocimiento de hojas Clasificación y resumen

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  • Free
  • Precio:
  • Free
  • Nombre del editor:
  • By Luigi Rosa
  • Sitio web del editor:
  • http://www.advancedsourcecode.com/
  • Sistemas operativos:
  • Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP
  • Requerimientos adicionales:
  • Matlab
  • Tamaño del archivo:
  • 24.95K
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Sistema de reconocimiento de hojas Etiquetas


Sistema de reconocimiento de hojas Descripción

Las plantas existen en todas partes que vivimos, así como los lugares sin nosotros. Muchos de ellos tienen información significativa para el desarrollo de la sociedad humana. La situación urgente es que muchas plantas están en riesgo de extinción. Por lo tanto, es muy necesario configurar una base de datos para la protección de las plantas. Creemos que el primer paso es enseñar una computadora cómo clasificar las plantas. En comparación con otros métodos, como los métodos de biología de la célula y la molécula, la clasificación basada en la imagen de la hoja es la primera opción para la clasificación de la planta de hoja. Las hojas de muestreo y las fotografías son de bajo costo y conveniente. Uno puede transferir fácilmente la imagen de la hoja a una computadora y una computadora puede extraer las funciones automáticamente en las técnicas de procesamiento de imágenes. Algunos sistemas emplean descripciones utilizadas por los botánicos. Pero no es fácil extraer y transferir esas funciones a una computadora automáticamente. Hemos desarrollado un algoritmo eficiente para la clasificación de hojas que combina estadísticas de alta orden de características de imagen junto con información de forma y red neuronal como clasificador no lineal. El código ha sido probado con la base de datos de Flavia logrando una excelente tasa de reconocimiento de 92.09% (32 clases, 40 imágenes de capacitación y las imágenes restantes utilizadas para las pruebas para cada clase, por lo tanto, hay 1280 imágenes de capacitación y 627 imágenes de prueba en total al azar y no La superposición existe entre la capacitación y las imágenes de prueba). Nuestro enfoque supera el algoritmo de Flavia y, además, no requiere ninguna parte interferida por el humano. En el algoritmo de Flavia, de hecho, debe marcar los dos terminales de la vena principal de la hoja a través del clic del mouse. La distancia entre los dos terminales se define como la longitud fisiológica.


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