Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images
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- Año de publicación 2018
- Idioma Inglés
- Publicado por Revista VirtualPRO,
- Descripción
- El presente trabajo expone 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 SVM) con su extensión para el caso no lineal, haciendo uso de la función de base radial (RBF) y optimizando su parámetro de escala σ 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.
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Citación recomendada (normas APA)
- Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniería., "Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images", -:Revista VirtualPRO,, 2018. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3427900/), el día 2024-04-24.
