Phương pháp tiếp cận quần thể lựa chọn đặc trưng dựa trên xếp hạng đặc trưng cho phân loại hình ảnh hạt lúa giống

Abstract

Trong nông nghiệp thông minh, người ta sử dụng thị giác máy tính để nhận dạng hạt lúa giống thay vì cần các chuyên gia thực hiện. Trong bài báo này, chúng tôi đã xem xét ba loại mô tả đặc trưng, như Local Binary Patterns (LBP), Histogram of Oriented Gradients (HOG) và Gradient Domain Image Stitching (GIST) để mô tả hình ảnh hạt lúa giống. Tuy nhiên, cách tiếp cận này làm nảy sinh vấn đề về hiện tượng số chiều và cần phải lựa chọn các đặc trưng liên quan để có một mô hình biểu diễn nhỏ gọn và tốt hơn. Một quần thể lựa chọn đặc trưng mới được đề xuất để đại diện cho tất cả các thông tin hữu ích được thu thập từ các phương pháp lựa chọn đặc trưng đơn lẻ khác nhau. Các kết quả thử nghiệm trên phương pháp đề xuất của chúng tôi đã cho thấy được hiệu quả về độ chính xác.

Keywords

• gist
• hog
• lbp
• lựa chọn đặc trưng
• lúa giống
• lựa chọn đặc trưng
• quần thể xếp hạng đặc trưng