研究和评论:植物科学杂雷竞技苹果下载志》上
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ISSN: 2320 - 0189
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收到日期:2014年5月11日接受日期:2014年6月13日
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通过观察叶子,我们可以很容易地识别植物但难以识别其物种。在这个项目中,我们开发了一个算法,让用户能够识别植物种类根据叶子的照片。这个应用程序的核心主题是一个算法,获得树叶的统计特征,然后将该物种小说结合的基础上计算纹理特征分析和小波分析。而实现这个算法我们认为葡萄植物及其四个物种即克隆,Sonaka,汤姆森和马尼克。首先训练算法对几个样本已知的植物物种,然后用来查询分类未知的物种。通过使用该算法,我们取得了93.33%的效率。
葡萄植物、克隆、Sonaka,汤姆森和马尼克
这融合多学科的研究越来越多的被认为是下一个大事件来回答深远的挑战有关的人类健康、生物多样性和可持续能源。生命科学和计算机科学的整合已经发挥重要作用在全球范围内管理和分析跨学科的科学数据。更具体地说,建筑身份的准确知识、地理分布和使用的植物是必不可少的成功如果农业发展和生物多样性是守恒的。不幸的是,这些基本信息往往只是部分可供专业利益相关者,教师、科学家和公民,和经常不完整的生态系统,具有最高的植物多样性。明显结果,表示为分类的差距,是识别植物种类为公众通常是不可能的,和专业人士时经常遇到的一个困难的任务,如农民甚至木材剥削者和植物学家本身。要解决这个问题的唯一方法就是加快原始观测数据的收集和整合,同时向潜在用户提供一种简单高效的访问这些植物知识。植物在这种背景下,基于内容的视觉识别的图像被认为是最有前途的一个解决方案来帮助弥合的差距(1、2、3)。
在小说比较生物学领域,数据的来源不断试图启用或增强研究不同研究进化的生成工具,用于分类识别。叶子在这方面尤其重要,因为在许多应用领域,如生态学和古生物学的研究,生殖器官,这常常会提供一个更简单的形式的识别、不可用或只有有限的赛季。树叶存在在所有季节当植物在增长。还有数以百万计的干标本可在世界各地的植物标本室,其中很多已经被成像。虽然这些标本可能拥有生殖器官,主要人物特征往往隐藏在图像通过内部或由于准备不足。然而,几乎所有的标本拥有保存完好的和相对容易成像叶材料[4]。
在这我开发了一个算法,让用户能够识别植物物种基于植物的叶子的照片拍摄的相机。这个应用程序的核心是一个算法,获得树叶的统计特征,然后将该物种小说结合的基础上计算纹理和色彩分析。第一个算法训练对几个已知植物物种的样本,然后用来查询分类未知的物种。正确的算法是非常成功的训练库中包含的物种分类。
可能相对容易从叶告诉工厂的名字但确定确切的物种可以通过只观察它的叶子是极其困难的。在许多情况下,它甚至可能需要收集样品和咨询专家做出准确的识别。然而,它可以识别某些种类的植物很容易,只需检查几个特点。为了简化算法的有必要将帮助一个常见的人轻松地确定一个植物物种没有咨询专家[5]。
相关工作
烟花,等。[5]提出了一个计算机植物种类识别系统(CPSRS)。CPSRS是一个基于web的应用程序,以确保一个有效的方式搜索和识别领域植物物种。它是建立在一个Java Web基础设施来支持独立于平台的应用程序。Java applet和servlet采用平衡计算在客户端和服务器的负担。CPSRS架构介绍并展示其设计和工作。两种类型的植物物种的检索方法,基于文本的信息检索和基于内容的叶检索进行了讨论。前,确切的植物物种信息从数据库中检索根据输入搜索标准。叶子基于内容的检索,实验显示约71.4%的召回率被认为是五大回来时图像。
傅,et al .,[6]提出了一个基于本体的叶子分类系统,在机器学习技术用于自动分类。叶分类、索引和检索计算机植物识别系统不可分割的一部分。叶轮廓分类用CCD扩展代码分类一片叶子的形状和边缘类型使用原则通常采用植物学家。然后训练神经网络用来识别详细的牙齿的模式。一个unlobed叶也测量根据植物学家使用的方法。叶静脉识别,通过结合静脉纹理提取阈值和神经网络方法,这样更多的叶子的详细资料就可以。与以往的研究相比,该方法将低层图像特征和特定领域知识(本体)的植物,从而确保了一个用户友好的系统。主要的实验显示有前景的结果,证明系统的可行性。
王,et al .,[7]提出一个分类框架,叶具有复杂背景的图像。植物叶片的分类一直是困难的复杂背景干扰和重叠的现象。自动marker-controlled分水岭分割方法分割和形态学操作引入段叶片图像的复杂背景。基于形状信息,早些时候胡七几何的时刻和十六个泽尼克时刻与形状特征提取的叶柄切除后分段二进制图像。此外,一个移动中心原来(MCH)分类器能够压缩特性数据被设计来处理大规模高维形状特性。最终研究结果实用植物叶子上显示该分类框架在叶子的图像具有复杂背景的分类工作。总共20实际植物叶片被成功分类平均正确分类为92.6%。
吉祥Du, et al .,[8]提出计算机辅助植物物种鉴定(CAPSI)方法使用一个形状匹配技术。修改后的动态规划(MDP)形状匹配算法是用于植物叶子上识别和研究显示,小跑的高准确率超过92%,因为它比其他叶模糊图像的识别。分类部分叶子时,使用MDP算法被证明是更有效的其他方法相比。同样的检索叶子这个过程是远远优于竞争对手。该方法的优越性在传统的植物种类识别方法是通过实验表明,该算法是适合不仅完好无损,也部分的识别,扭曲和重叠植物叶片由于其鲁棒性。
拉施德,et al .,[9]引入了植物分类方法基于纹理特征的属性。一个组合分类器学习矢量量化是利用。提出系统的优点是它能够分类和识别植物叶子的一小部分,而不需要靠完整的形状。
叶或它的颜色特性。这是由于这样的事实,该系统基本上依赖于部分的结构特性。因此,系统可以使用的植物学研究人员需要确定损坏的植物,因为它就可以完成从一个小可用部分。同样当研究人员需要对植物进行分类和只有部分可用,本身就是足够做必要的需要提出的系统结构特性,而不是颜色特征是容易改变的季节变化。结果表明,组合分类器方法生产高性能远优于其他测试方法作为其正确识别率为98.7%,因此适用。本文提出使用Sobel边缘检测提取特征和伽柏过滤器。融合的特性来创建数据集。提出的特征提取方法是测试分类和回归树(CART)分类器和径向基函数(RBF)分类器。
基本理论
离散小波变换(DWT)
是一个数学工具分层分解图像。它是用于非平稳信号的处理。变换是基于小波,小波,不同的频率和持续时间有限。小波变换提供了频率和空间形象的描述。与传统的傅里叶变换,时间信息保留在这个转变的过程。小波是由翻译和相呼应的一个固定的函数称为母小波。DWT多分辨率描述图像的解码处理顺序从低分辨率更高的分辨率。DWT将图像分为高、低频率的部分。高频部分包含组件边缘信息,而低频部分又分为高、低频率的部分。高频组件通常用于水印自人类的眼睛是在边缘的变化不敏感。
在二维的应用程序中,每一层分解,我们第一次执行DWT在垂直方向,水平方向的DWT紧随其后。的第一级分解后,有4个副环带:LL1, LH1 HL1, HH1。对于每个连续的分解层级上,LL子带作为输入使用之前的水平。执行二级分解,分解的DWT应用于LL1乐队LL1乐队四子执行第三个层次分解,应用基于DWT LL2频带分解这个乐队的四个副环带,LL3 LH3, HL3 HH3。这些结果在10分解/组件。LH1、HL1 HH1包含最高频率乐队出现在图像块,而LL3包含最低频段。三级小波分解所示图(1)。
图1:三级离散小波分解
图2:实际分解的叶子
图3:神经网络的基本思想
DWT目前使用在各种各样的信号处理应用程序中,如在音频和视频压缩,去除噪声的音频和无线天线的模拟分布。小波能量集中在时间和非常适合瞬态分析,时变信号。
图4:Matlab的结果
以来,大多数现实生活中遇到的信号在本质上是时变的,小波变换很适合许多应用程序
之前的阶段特征提取,图像处理被沉默删除算法之后,应用程序应用归一化预处理的图像,使图像可比无论大小的差异。
有效地支持小波通常用于各种应用程序。在过去的十年中,已经有大量增加的应用小波在不同的科学学科。小波的典型应用包括信号处理、图像处理、安全系统,数值分析,统计,生物医学,等。小波变换投标各种有用的功能,相反其他变换,傅里叶变换或余弦变换等。其中一些如下:
•自适应时频窗口,
•低混淆失真信号处理应用程序,
•计算复杂度O (N),其中N是长度的数据;
•固有的可伸缩性;
•效率非常低的规模集成实现
[10]两个维度,一个二维的扩展函数,φ(x, y)和三个二维小波ΨH (x, y),ΨV (x, y)和ΨD (x, y)是必需的。每个产品的一维尺度函数φ和相应的小波Ψ。不包括产品产生一维的结果,就像φ(x)Ψ(x),剩下的四个产品产生分离尺度函数
φ(x, y) =φ(x)。φ(y) - - - - - - - - - - - - - - - - - -(我)
和可分离小波“定向敏感”
这些小波测量功能变化,强度或灰度图像(不同方向的变化:ΨH措施变化在列,ΨV响应变化沿行和ΨD沿着对角线对应变化。可分性的定向灵敏度是一个自然结果由方程(2)(iv);它不增加计算复杂度的二维变换。
鉴于可分二维尺度和小波函数,扩展维DWT的二维很简单。我们首先定义了二维扩展和翻译基础功能:
我识别方向小波指数eqn (ii) (iv),而不是一个指数,我是一个下标,假设值H, V和d函数的离散小波变换吗
神经网络
神经网络是由简单元素并行操作。这些元素是受生物神经系统。在自然界中,网络功能很大程度上取决于元素之间的连接。我们可以训练一个神经网络来执行一个特定的函数通过调整值的元素之间的连接(权重)。一般神经网络调整,或训练,这样一个特定的输入导致特定的目标输出。这种情况如下所示。网络调整,基于比较的输出和目标,直到网络输出匹配的目标。通常许多这样输入/目标配对使用,在这种监督学习,训练一个网络。
批培训的网络收益通过重量和偏差变化基于整个组(批)的输入向量。增量训练根据需要改变网络的权重和偏见后表示每个输入向量。增量训练有时被称为“联机”或“自适应”培训。神经网络已被训练来执行复杂的功能在各领域的应用包括模式识别、识别、分类、语言和视觉和控制系统。今天可以训练神经网络来解决问题,是人类传统的电脑或困难。整个神经网络工具箱强调范式,建立或本身就是用于工程、金融和其他实际应用。
神经网络包括神经元之间的连接(称为权重)输入输出目标调整权重比较神经网络。监督训练方法是常用的,但可以从其他网络无人管理的训练技巧或直接设计方法。无人管理的网络可以使用,例如,确定组织的数据。某些类型的直接线性网络和Hopfield网络的设计。总之,有各种类型的设计和学习技巧,丰富的选择一个用户。神经网络领域的有五十年的历史,但发现固体应用程序只有在过去的15年里,和该领域仍然是发展迅速。因此,明显不同于控制系统或优化领域的术语,基本数学,设计过程已经牢固确立和应用多年。我们不认为神经网络工具箱是一个简单的总结了程序工作得很好。相反,我们希望它能成为一个有用的工具产业,教育和研究,一个工具,可以帮助用户找到什么可行,什么不,和一个工具,将帮助开发和扩展神经网络领域
因为那块田和田间的材料很新,这个工具箱将解释程序,告诉如何应用它们,说明他们的成功和失败的例子。我们相信理解范式及其应用是至关重要的满意和成功使用这个工具箱,并没有这样的理解用户投诉和查询会埋葬我们。所以请耐心等待,如果我们有很多解释的材料。我们希望这种材料将有助于你[11]。
分类器的性能是用于训练网络定义的特性。,在我们的案例中DWT提供强大而欢欣矢量根据这些条件给出了实验的结果表1和2。两叶数据集,数据集上的所有执行的算法更好的创建如第2部分所述,展示我们的价值的叶子纹理提取方法。
表1:显示了算法的准确性
表2:应用灰度共生矩阵建立精度表不同物种使用,离散小波变换。
本文地址识别植物物种是如何可能的葡萄叶的植物通过有效地分析各种参数,利用DWT和神经网络。实验结果表明,该方法是一种有价值的方法,它可以极大地支持一个准确检测植物物种的计算工作。树在不同季节通常可以显示不同的表象,甚至同一树种由于他们的健康状况可能会有所不同。然而,从我们的实验中我们可以得出结论,可以有很大的作用在不同植物树叶但没有多少区别相同种类的植物。特征提取算法的计算效率,能满足实时应用的要求。因此,该系统可以作为一个有前途的技术,得出植物物种分类。
未来的范围
研究可以提高通过收集更大训练集使用其他叶子的形状。我们可以探索更多的算法和生物物种的特征提取和分类技术,进一步提高识别系统的准确性。我们可以进一步提高系统通过减少复杂性。主要目的是找到最好的算法优化性能和复杂性。分类器的精度也可以增强通过使用更多的和相同数量的培训模式。
