Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images
El presente trabajo expone un sistema de clasificacin̤ de maleza y hortalizas a partir de img̀enes exteriores de cultivos. El clasificador est ̀basado en la teora̕ de las mq̀uinas de vectores de soporte (Support Vector Machine SVM) con su extensin̤ para el caso no lineal, haciendo uso de la funcin̤...
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| Формат: | Книга |
| Мова: | Англійська |
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| Онлайн доступ: | Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images |
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MARC
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| 001 | vpro12702 | ||
| 005 | 20201223000000.0 | ||
| 008 | 180308s2018 ck # g## #001 0#eng#d | ||
| 020 | |a 0120-5609 (versin̤ impresa) ; 2248-8723 (versin̤ online) | ||
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| 040 | |a CO-BoINGC | ||
| 041 | 0 | |a eng | |
| 245 | 1 | 0 | |a Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images |
| 246 | |a Reconocimiento de maleza por caracters̕ticas de textura usando SVM en img̀enes exteriores de cultivos de hortalizas | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2018 | ||
| 520 | 3 | |a El presente trabajo expone un sistema de clasificacin̤ de maleza y hortalizas a partir de img̀enes exteriores de cultivos. El clasificador est ̀basado en la teora̕ de las mq̀uinas de vectores de soporte (Support Vector Machine SVM) con su extensin̤ para el caso no lineal, haciendo uso de la funcin̤ de base radial (RBF) y optimizando su parm̀etro de escala <U+00CF><U+0083> para suavizar la regin̤ de decisin̤. El espacio de caracters̕ticas es el resultado del anl̀isis 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 n̕dices de especificidad, sensibilidad y precisin̤. | |
| 650 | \ | \ | |a Productividad agrc̕ola |
| 650 | \ | \ | |a Cultivos y suelos |
| 650 | \ | \ | |a Anl̀isis numřico |
| 650 | \ | \ | |a Malezas |
| 650 | \ | \ | |a Agricultural productivity |
| 650 | \ | \ | |a Crops and soils |
| 650 | \ | \ | |a Numerical analysis |
| 650 | \ | \ | |a Weeds |
| 650 | \ | \ | |a Reconocimiento de maleza |
| 650 | \ | \ | |a Vectores de soporte |
| 650 | \ | \ | |a Matrices de co-ocurrencia |
| 650 | \ | \ | |a PCA |
| 650 | \ | \ | |a Weed recognition |
| 650 | \ | \ | |a Support vectors |
| 650 | \ | \ | |a co-occurrence matrix |
| 650 | \ | \ | |a PCA |
| 700 | \ | \ | |a Pulido Rojas Camilo |
| 700 | \ | \ | |a Solaque Guzmǹ Leonardo |
| 700 | \ | \ | |a Velasco Toledo Nelson |
| 700 | \ | \ | |a Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniera̕. |
| 856 | |z Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/reconocimiento-de-maleza-por-caracteristicas-de-textura-usando-svm-en-imagenes-exteriores-de-cultivos-de-hortalizas | ||