論文の概要: A Review of Visual Descriptors and Classification Techniques Used in
Leaf Species Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06001v1
- Date: Sun, 13 Sep 2020 14:11:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 02:51:23.360643
- Title: A Review of Visual Descriptors and Classification Techniques Used in
Leaf Species Identification
- Title（参考訳）: 葉の種識別における視覚記述子と分類法の検討
- Authors: K. K. Thyagharajan, I. Kiruba Raji
- Abstract要約: 植物学における主要な研究分野は、植物種同定、高スペクトル画像を用いた雑草分類、植物の健康状態のモニタリング、葉の生長の追跡、葉情報の意味論的解釈などである。
植物学者は、葉の形状、先端、基部、葉の縁、葉の静脈、葉のテクスチャと複合葉の葉の配置を区別することで、植物種を識別し易い。
特定の種、それらに影響を与える病気、葉の成長パターンなどを精査するために、葉を認識して特徴付けるインテリジェントなシステムが必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Plants are fundamentally important to life. Key research areas in plant
science include plant species identification, weed classification using hyper
spectral images, monitoring plant health and tracing leaf growth, and the
semantic interpretation of leaf information. Botanists easily identify plant
species by discriminating between the shape of the leaf, tip, base, leaf margin
and leaf vein, as well as the texture of the leaf and the arrangement of
leaflets of compound leaves. Because of the increasing demand for experts and
calls for biodiversity, there is a need for intelligent systems that recognize
and characterize leaves so as to scrutinize a particular species, the diseases
that affect them, the pattern of leaf growth, and so on. We review several
image processing methods in the feature extraction of leaves, given that
feature extraction is a crucial technique in computer vision. As computers
cannot comprehend images, they are required to be converted into features by
individually analysing image shapes, colours, textures and moments. Images that
look the same may deviate in terms of geometric and photometric variations. In
our study, we also discuss certain machine learning classifiers for an analysis
of different species of leaves.
- Abstract（参考訳）: 植物は基本的に生命にとって重要である。
植物学における主要な研究分野は、植物種同定、高スペクトル画像を用いた雑草分類、植物の健康状態のモニタリング、葉の生長の追跡、葉情報の意味解釈などである。
植物学者は、葉の形状、先端、基部、葉の縁、葉の静脈、葉のテクスチャと複合葉の葉の配置を区別することで、植物種を識別し易い。
専門家の需要の増加と生物多様性の要求により、特定の種、それらに影響を与える病気、葉の成長パターンなどを調べるために、葉を認識・特徴付けるインテリジェントシステムが必要である。
特徴抽出はコンピュータビジョンにおいて重要な手法であるので,葉の特徴抽出における画像処理手法をいくつか検討する。
コンピュータは画像を理解することができないため、画像形状、色、テクスチャ、モーメントを個別に分析することで特徴に変換する必要がある。
同じように見える画像は、幾何学的および測光的バリエーションの点から逸脱することがある。
本研究では,異なる葉種を解析するための機械学習分類器についても検討する。
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