Leaf Recognition System

Təsvir

Bitkilər yaşadığımız hər yerdə, eləcə də bizsiz yerlərdə mövcuddur. Onların bir çoxu insan cəmiyyətinin inkişafı üçün əhəmiyyətli məlumatlar daşıyır. Təcili vəziyyət odur ki, bir çox bitki məhv olmaq təhlükəsi altındadır. Odur ki, bitki mühafizəsi üçün məlumat bazasının yaradılması çox zəruridir. Hesab edirik ki, ilk addım kompüterə bitkiləri necə təsnif etməyi öyrətməkdir. Hüceyrə və molekul biologiyası üsulları kimi digər üsullarla müqayisədə yarpaq şəklinə əsaslanan təsnifat yarpaq bitki təsnifatı üçün ilk seçimdir. Yarpaqlardan nümunə götürmək və onların fotoşəkillərini çəkmək ucuz və rahatdır. Bir yarpaq şəklini asanlıqla kompüterə köçürə və kompüter təsvirin işlənməsi üsullarında funksiyaları avtomatik olaraq çıxara bilər. Bəzi sistemlərdə botaniklər tərəfindən istifadə edilən təsvirlər istifadə olunur. Lakin həmin xüsusiyyətləri çıxarıb avtomatik olaraq kompüterə köçürmək asan deyil.

Biz qeyri-xətti təsnifatlandırıcı kimi forma məlumatı və neyron şəbəkəsi ilə birlikdə təsvir xüsusiyyətlərinin yüksək səviyyəli statistikasını birləşdirən yarpaq təsnifatı üçün səmərəli alqoritm hazırlamışıq. Kod 92,09% əla tanınma dərəcəsinə nail olan FLAVIA verilənlər bazası ilə sınaqdan keçirilmişdir (32 sinif, 40 təlim şəkli və hər bir sinif üçün sınaq üçün istifadə olunan qalan şəkillər, buna görə də təsadüfi seçilmiş cəmi 1280 təlim şəkli və 627 test şəkli var və heç bir məlumat yoxdur. təlim və sınaq şəkilləri arasında üst-üstə düşür).

Bizim yanaşmamız FLAVIA alqoritmini üstələyir və üstəlik, heç bir insan müdaxiləsi tələb etmir. FLAVIA alqoritmində əslində yarpağın əsas damarının iki terminalını siçan ilə işarələmək lazımdır. İki terminal arasındakı məsafə fizioloji uzunluq kimi müəyyən edilir.