| الإصدار | 1.0 |
|---|---|
| الناشر | Luigi Rosa |
| يوم الاصدار | ١٩/١١/٢٠١٢ |
| تم إضافة التاريخ | ١٩/١١/٢٠١٢ |
| متطلبات نظام التشغيل | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| المتطلبات | Matlab |
| إجمالي التنزيلات | ٤٩٥ |
| السعر | Free |
وصف
النباتات موجودة في كل مكان نعيش فيه ، وكذلك أماكن بدوننا. يحمل الكثير منهم معلومات مهمة لتنمية المجتمع البشري. الوضع الملح هو أن العديد من النباتات معرضة لخطر الانقراض. لذلك من الضروري جدًا إنشاء قاعدة بيانات لحماية النبات. نعتقد أن الخطوة الأولى هي تعليم الكمبيوتر كيفية تصنيف النباتات. مقارنة بالطرق الأخرى ، مثل طرق بيولوجيا الخلية والجزيئات ، فإن التصنيف المستند إلى صورة الأوراق هو الخيار الأول لتصنيف نبات الأوراق. يعتبر أخذ العينات من الأوراق وتصويرها منخفض التكلفة ومريحًا. يمكن للمرء بسهولة نقل صورة الأوراق إلى جهاز كمبيوتر ويمكن للكمبيوتر استخراج الميزات تلقائيًا في تقنيات معالجة الصور. تستخدم بعض الأنظمة الأوصاف التي يستخدمها علماء النبات. لكن ليس من السهل استخراج هذه الميزات ونقلها إلى جهاز كمبيوتر تلقائيًا.
لقد طورنا خوارزمية فعالة لتصنيف الأوراق تجمع بين الإحصائيات عالية الترتيب لميزات الصورة جنبًا إلى جنب مع معلومات الشكل والشبكة العصبية كمصنف غير خطي. تم اختبار الكود باستخدام قاعدة بيانات FLAVIA ، حيث حقق معدل التعرف الممتاز بنسبة 92.09٪ (32 فصلًا ، و 40 صورة تدريبية ، والصور المتبقية المستخدمة للاختبار لكل فصل ، وبالتالي هناك 1280 صورة تدريبية و 627 صورة اختبار في المجموع تم اختيارها عشوائيًا ولا يوجد يوجد تداخل بين صور التدريب والاختبار).
يتفوق نهجنا على خوارزمية FLAVIA ، علاوة على أنه لا يتطلب أي تدخل بشري. في الواقع ، تحتاج في خوارزمية FLAVIA إلى تحديد طرفي الوريد الرئيسي للورقة عن طريق النقر بالماوس. تُعرَّف المسافة بين المحطتين بأنها الطول الفسيولوجي.
