リーフ認識システム は、MATLABのソースコードを使用してリーフ認識システムを設定します。
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リーフ認識システム 説明

植物は私たちが住んでいる至る所で、私たちがいない場所です。彼らの多くは人間社会の発展のための重要な情報を運びます。緊急の状況は、多くの植物が絶滅の危険性があるということです。したがって、プラント保護のためにデータベースを設定する必要があります。最初のステップは、植物を分類する方法をコンピュータに教えることです。細胞および分子生物学的方法などの他の方法と比較して、葉の画像に基づく分類は葉の植物分類のための最初の選択です。サンプリングの葉とそれらを光ることは、低コストで便利です。板画像をコンピュータに容易に転送することができ、コンピュータは画像処理技術において自動的に特徴を抽出することができる。いくつかのシステムは、植物学者によって使用される記述を採用しています。しかし、それらの機能を自動的にコンピュータに抽出して転送するのは簡単ではありません。 私たちは、形状情報とニューラルネットワークとを非線形分類器として結合する画像特徴の高次統計とニューラルネットワークを組み合わせたリーフ分類のための効率的なアルゴリズムを開発しました。このコードはFLAVIAデータベースでテストされてきました。トレーニング画像とテスト画像の間に重なり合う。 私たちのアプローチはFlaviaアルゴリズムを優れていて、さらにそれは人間の妨害部分を必要としません。 FLAVIAアルゴリズムでは、実際にはマウスクリックで葉の主静脈の2つの端子をマークする必要があります。 2つの端子間の距離は生理的な長さとして定義されます。

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