Weed recognition by SVM texture feature classification in outdoor vegetable crops images - Pulido Rojas Camilo; Solaque Guzmǹ Leonardo; Velasco Toledo Nelson; Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniera̕
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.