| Revue: | Ingeniería e investigación |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000408088 |
| ISSN: | 0120-5609 |
| Autores: | Pulido, Camilo1 Solaque, Leonardo1 Velasco, Nelson1 |
| Instituciones: | 1Universidad Militar Nueva Granada, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Abr |
| Volumen: | 37 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 68-74 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | 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 |
| Disciplinas: | Agrociencias, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | 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 |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver HTML) |
