MỘT PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP MUỘN CHO NHẬN DẠNG CÂY DỰA TRÊN NHIỀU ẢNH BỘ PHẬN CÂY

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 12/05/20                Ngày hoàn thiện: 31/05/20                Ngày đăng: 31/05/20

Các tác giả

Nguyễn Thị Thanh Nhàn Email to author, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt


Nhận dạng cây với mục đích là xác định tên của loài cây từ các ảnh quan sát được của loài cây. Các nghiên cứu trước đây thường mới tập trung cho kết hợp dựa trên hai bộ phận. Trong bài báo này, một phương pháp kết hợp muộn cho bài toán nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây được đề xuất áp dụng cho việc kết hợp từ hai cho đến sáu bộ phận của cây theo các bộ phận lá, hoa, quả, thân, cành, toàn bộ cây. Phương pháp này được xây dựng dựa trên việc kết hợp luật nhân và luật tổng có sử dụng trọng số gán cho bộ phận của cây. Việc nhận dạng đơn bộ phận được áp dụng phương pháp học sâu hiện đại. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra hiệu quả của phương pháp đề xuất, vượt trội hơn so với các phương pháp kết hợp theo luật lớn nhất, luật tổng, luật nhân. Phương pháp cũng chỉ ra rằng càng kết hợp nhiều bộ phận thì độ chính xác đạt được càng cao. Phương pháp đề xuất đã đạt được độ chính xác cao nhất là 98,8% khi thực hiện kết hợp sáu bộ phận.


Từ khóa


Kết hợp muộn; học sâu; luật nhân; luật tổng; nhận dạng cây

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1]. J. Wäldchen, and P. Mäder, "Plant species identification using computer vision techniques: A systematic literature review," Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 25, no. 2, pp. 507-543, 2018.

[2]. H. Goëau, P. Bonnet, and A. Joly "Lifeclef plant identification task 2015," in CEUR-WS (Ed.), CLEF: Conference and Labs of the Evaluation forum, vol. 1391 of CLEF2015 Working notes, Toulouse, France, 2015.

[3]. H. Goëau, P. Bonnet, A. Joly, V. Bakic, D. Barthélémy, N. Boujemaa, and J. -F. Molino, “The imageclef 2013 plant identification task,” in CLEF: Conference and Labs of the Evaluation forum, 2013.

[4]. H. Goëau, A. Joly, P. Bonnet, S. Selmi, J.-F. Molino, D. Barthélémy, and N. Boujemaa, “Lifeclef plant identification task 2014,” in CLEF2014 Working Notes. Working Notes for CLEF 2014 Conference, Sheffield, UK, September 15-18, 2014, pp. 598-615.

[5]. H. Goëau, P. Bonnet, and A. Joly, “Plant identification in an open-world (lifeclef 2016),” CLEF working notes 2016, 2016, pp. 428-439.

[6]. H. Goëau, P. Bonnet, and A. Joly, “Plant identification based on noisy web data: the amazing performance of deep learning (lifeclef 2017),” CEUR Workshop Proceedings, 2017.

[7]. A. He, and X. Tian, “Multi-organ plant identification with multi-column deep
convolutional neural networks”, in 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2016, 2016, pp. 002020-002025.

[8]. J. Kittler, M. Hatef, R. P. Duin, and J. Matas, “On combining classifiers,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 20, no. 3, pp. 226-239, 1998.

[9]. H. Nakayama, “Nlab-utokyo at imageclef 2013 plant identification task,” in: CLEF (Working Notes), 2013.

[10]. I. Mohamed, L. Diane, and P. Frédéric, “Plant species recognition using bag- of-word with svm classifier in the context of the lifeclef challenge”, Working Notes of CLEF, 2014.

[11]. M. Rzanny, P. Mader, A. Deggelmann, M. Chen, and J. Waldchen, “Flowers, leaves or both? how to obtain suitable images for automated plant identification,” Plant Methods, vol. 15, no. 77, pp. 1-11, 2019.

[12]. I. Dimitrovski, G. Madjarov, D. Kocev, and P. Lameski, “Maestra at lifeclef 2014 plant task: Plant identification using visual data,” in CLEF (Working Notes), 2014, pp. 705-714.

[13]. S. Choi, “Plant identification with deep convolutional neural network: Snumedinfo at lifeclef plant identification task 2015,” in CLEF (Working Notes), 2015.

[14]. G. Cerutti, L. Tougne, C. Sacca, T. Joliveau, P.-O. Mazagol, D. Coquin, and A. Vacavant, “Late information fusion for multi-modality plant species identification,” in Working notes for Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2013.

[15]. H. Zhu, X. Huang, S. Zhang, and P. C. Yuen, “Plant identification via multipath sparse coding,” Multimedia Tools and Applications vol. 76, no. 3, pp. 4599-4615, 2017.

[16]. S. H. Lee, Y. L. Chang, and C. S. Chan, “Lifeclef 2017 plant identification challenge: Classifying plants using generic-organ correlation features,” Working Notes of CLEF, 2017.

[17]. A. Jain, K. Nandakumar, and A. Ross, "Score normalization in multimodal biometric systems," Pattern recognition, vol. 38, no. 12, pp. 2270-2285, 2005.

[18]. Ghazi, M. Mehdipour, B. Yanikoglu, and E. Aptoula, "Plant Identification Using Deep Neural Networks via Optimization of Transfer Learning arameters," Neurocomputing, vol. 235, pp. 228-235, 2017.

[19]. C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition
, 2015, pp. 1-9.


Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved