Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crop images



Document title: Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crop images
Journal: Ingeniería e investigación
Database: PERIÓDICA
System number: 000408088
ISSN: 0120-5609
Authors: 1
1
1
Institutions: 1Universidad Militar Nueva Granada, Bogotá. Colombia
Year:
Season: Abr
Volumen: 37
Number: 1
Pages: 68-74
Country: Colombia
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Aplicado, descriptivo
Spanish abstract El presente trabajo muestra un sistema de clasificación de maleza y hortalizas a partir de imágenes exteriores de cultivos. El clasificador está basado en la teoría de las máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machine o SVM) con su extensión para el caso no lineal, haciendo uso de la función de base radial (RBF) y optimizando su parámetro de escala a para suavizar la región de decisión. El espacio de características es el resultado del análisis por componentes principales (PCA) de 10 medidas de textura calculadas a partir de matrices de co-ocurrencia en niveles de gris (GLCM). Los resultados indican un rendimiento del clasificador por encima del 90%, calculando los índices de especificidad, sensibilidad y precisión
English abstract This paper presents a classification system for weeds and vegetables from outdoor crop images. The classifier is based on Support Vector Machine (SVM) with its extension to the nonlinear case, using the Radial Basis Function (RBF) and optimizing its scale parameter a to smooth the boundary decision. The feature space is the result of Principal Component Analysis (PCA) for 10 texture measurements calculated from Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM). The results indicate that classifier performance is above 90%, validated with specificity, sensitivity and precision calculations
Disciplines: Agrociencias,
Ciencias de la computación
Keyword: Malezas,
Procesamiento de datos,
Ingeniería agrícola,
Reconocimiento de imágenes,
Control de malezas,
Máquinas de soporte vectorial,
Clasificación de imágenes
Keyword: Agricultural sciences,
Computer science,
Weeds,
Data processing,
Agricultural engineering,
Images recognition,
Weed control,
Support vector machines,
Images classification
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