Ngày nhận bài: 21-08-2013
Ngày duyệt đăng: 29-10-2013
DOI:
Lượt xem
Download
Cách trích dẫn:
ỨNG DỤNG PHÂN LỚP ẢNH CHỤP LÁ CÂY BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÁY VECTOR HỖ TRỢ
,
Đoàn Thị Thu Hà
2
,
Nguyễn Thị Thủy
2
Từ khóa
Nhận dạng loài cây, máy vector hỗ trợ, phân lớp ảnh chụp lá cây, phân lớp dữ liệu
Tóm tắt
Thị giác máy tính là một lĩnh vực đã và đang được ứng dụng rộng khắp trong nhiều mặt của cuộc sống, là kĩ thuật liên quan đến việc nhận dạng và phân biệt đối tượng trong thực tế thông qua ảnh chụp của chúng. Kĩ thuật này ngày càng được áp dụng rộng rãi vào nhiều lĩnh vực của nông nghiệp như tự động hóa, nông nghiệp chính xác, phân loại nông sản, nhận dạng (loài cây, cỏ dại, trái cây...). Bài báo này nghiên cứu việc ứng dụng kĩ thuật thị giác máy tính vào bài toán phân lớp lá cây thông qua ảnh chụp sử dụng phương pháp phân lớp SVM (Support Vector Machine) hướng tới xây dựng ứng dụng nhận dạng loài cây dựa vào ảnh chụp của lá hoặc phát hiện bệnh cây dựa vào các biểu hiện trên lá cây. Kết quả thực nghiệm với độ chính xác phân loại trên 98% cho thấy sự thành công của việc áp dụng phương pháp SVM vào việc phân loại ảnh chụp lá cây, đồng thời cho thấy khả năng xây dựng những ứng dụng thực tiễn có hiệu quả từ cách tiếp cận này.
Tài liệu tham khảo
Alberto Tellaechea, Xavier P. Burgos-Artizzub, Gonzalo Pajaresa, Angela Ribeirob (2008). Avision-basedmethod forweeds identification through the Bayesian decision theory. Pattern Recognition 41: 521-530.
Berrin YaniKoglu, Erchan Aptoula, and Caglar Tirkaz (2012). Sabanci-Okan System at ImageClef 2012: Combining Features and Classifiers for Plant Identification.
Boser B., Guyon I., Vapnik V. (1992). A training algorithm for optimal margin classifiers, Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory (ACM), pp 144-152.
Burges C. (1998). A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition, Proceedings of Int Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, 2(2): 121-167.
Cakmakov D., Gorgevik D. (2005). “Handwritten Digit Recognition Using Classifier Cooperation Schemes”, Proceedings of the 2nd Balkan Conference in Informatics, BCI 2005, pp. 23-30, Ohrid.
Chang, C.C., Lin, C.J. (2011). LIBSVM: A library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2, 27:1-27:27.
Cortes, C., Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning 20:273-297.
Trần Cao Đệ, Phạm Nguyên Khang (2012). Phân loại văn bản với máy học vector hỗ trợ và cây quyết định, Tạp chí Khoa học 2012:21a 52-63, trường Đại học Cần Thơ.
Douze, M., Jegou, H., Sandhawalia, H., Amsaleg, L., Schmid, C. (2009). Evaluation of gist descriptors for web-scale image search. In: International Conference on Image and Video Retrieval.
Dumais S., Platt J., Heckerman D., Sahami M. (1998). Inductive learning algorithms and representations for text categorization, Proceedings of Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pp 148-155.
Gorgevik D., Cakmakov D. (2004). An Efficient Three-Stage Classifier for Handwritten Digit Recognition, Proceedings of 17 Int. Conference on Pattern Recognition, ICPR2004 th 4: 507-510, IEEE Computer Society, Cambridge, UK.
Joachims T. (1997). Text categorization with Support Vector Machines: Learning with many relevant features, Technical Report 23, LS VIII, Universityof Dortmund.
John Shafer, Rakesh Agrawal, Manish Mehta (1996). SPRINT- AScalable Paralllel Classifier for Data mining. In Predeeings of the 22nd International Conference on Very Large Database, India.
Jun Zhao, Joel Tow and Jayantha Katupitiya (2005): On-tree Fruit Recognition Using Texture Properties and Color Data. In International Conference on Robots and Systems.
Letsche T., Berry M. (2001). Large-scale Information Retrieval with Latent Semantic Analysis. SIGIR 2001, pp. 19-25.
Lê Vũ Quân, Trịnh Gia Cường, Châu Hồng Bình (2010). Ứng dụng kĩ thuật thị giác máy tính trong nông nghiệp. Tạp chí khoa học và phát triển 8(2): 327-334.
Liao K., Paulsen M. R., Reid J. F., et al. (1994).Corn kernel breakage classification by machine vision using a neutral network classifier. Transactions of the ASAE. 36(6): 1949-1953.
Neeraj Kumar, Peter N. Belhumeur, Arijit Biswas, David W. Jacobs, W. John Kress, Ida C. Lopez, João V. B. Soares (2012). Leafsnap: A Computer Vision System for Automatic Plant Species Identification. 12th European Conference on Computer Vision, Florence, Italy, October 7-13, Proceedings, Part II, p 502-516.
Nilsback, M., Zisserman, A. (2008): Automated flower classification over a large number of classes. In: Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing.
Oliva, A., Torralba, A. (2001): Modeling the shape of the scene: A holistic representation of the spatial envelope. IJCV 42: 145-175.
Robert E. Blackshaw, Louis J. Molnar and C. Wayne Lindwall (1998a). Merits of a Weed-Sensing Sprayer to Control Weeds in Conservation Fallow and Cropping Systems. Weed Science, 46(1): 120-126.
Robert E. Blackshaw, Louis J. Molnar, Duane F. Chevalier and C. Wayne Lindwall (1998b). Factors Affecting the Operation of the Weed-Sensing Detectspray System. Weed Science, 46(1): 127-131.
Shilpa Kamdi, R.K.Krishna (2011). Image Segmentation and Region Growing Algorithm. In International Journal of Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE) ISSN 2249-6343, 2(1).
Vapnik V. N., Chervonenkis A. YA. (1974). Teoria Raspoznavaniya Obrazov, Nauka.
Vapnik V. (1999). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, 2nd edition.
Yang Y., Pedersen J. (1997). A comparative study on feature selection in text categorization, Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning (ICML), pp 412-420, Morgan & Kaufmann.
Zayas I, Pomeranz L Y, Lai F S. (1985). Discrimination between Arthur and Arkan wheats by image analysis. Cereal Chemistry 62(2): 478-480.
Zayas I, Lai F S,Pomeranz L Y. (1986). Discrimination between wheat classes and varieties by image analysis. Cereal Chemistry, 63(1): 52-56.
Zayas I, Pormeranz L Y, L ai F S. (1989). Discrimination of wheat and non wheat components in grain samples by image analysis. Cereal Chemistry, 66(3): 233-237.
Zhang Shuhai, Takahashi- T. (1996). Studies on automation of work in orchards (part1). Detection of apple by pattern recognition. Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery 58(1): 9-16.