Phát hiện tự động các bộ phận của cây từ ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập

  • Nguyễn Thị Thanh Nhàn Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông- Đại học Thái Nguyên
  • Lê Thị Lan Viện nghiên cứu quốc tế MICA, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
  • Vũ Hải Viện nghiên cứu quốc tế MICA, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
  • Hoàng Văn Sâm Trường Đại học Lâm nghiệp

Abstract

Phát hiện bộ phận cây từ ảnh là bước đầu tiên trong hệ thống nhận dạng cây. Các nghiên cứu gần đây thường dựa trên giả thuyết rằng loại bộ phận cây đã được xác định từ trước. Đã có một số nghiên cứu được đề xuất cho bài toán phát hiện tự động bộ phận cây nhưng các phương pháp này vẫn chủ yếu dựa trên các đặc trưng tự thiết kế. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phát hiện tự động bộ phận cây sử dụng mạng nơ-ron tích chập. Các thực nghiệm được tiến hành trên tập con của tập dữ liệu PlantClef 2015 để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Phương pháp đề xuất cải thiện được 27; 44% (đối với trường hợp bảy bộ phận) và 27; 69% (đối với trường hợp năm bộ phận) tại hạng 1 so với phương pháp trước đó.

DOI: 10.32913/rd-ict.vol1.no39.634

Author Biographies

Nguyễn Thị Thanh Nhàn, Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông- Đại học Thái Nguyên
Giảng viên bộ môn Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học công nghệ thông tin và truyền thông - Đại học Thái Nguyên
Lê Thị Lan, Viện nghiên cứu quốc tế MICA, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Trưởng phòng Thị giác máy tính, Viện nghiên cứu quốc tế MICA, Đại học Bách Khoa Hà Nội
Vũ Hải, Viện nghiên cứu quốc tế MICA, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Làm việc phòng Thị giác máy tính, Viện nghiên cứu quốc tế MICA, Đại học Bách Khoa Hà Nội
Hoàng Văn Sâm, Trường Đại học Lâm nghiệp
Giảng viên cao cấp Bộ môn Thực vật rừng, Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam

References

James S. Cope, David Corney, Jonathan Y. Clark, Paolo Remagnino, and Paul Wilkin, “Plant species identification using digital morphometrics: A review”, Expert Systems with Applications 39, no. 8, pp 7562-7573, 2012.

Pierre Bonnet et al. “Plant identification: man vs. machine”. Multimedia Tools and Applications, 75(3):1647–1665, jun 2015

Maria-Elena Nilsback and Andrew Zisserman, “Automated flower classification over a large number of classes”, Computer Vision, Graphics & Image Processing. ICVGIP'08. Sixth Indian Conference on, IEEE, 2008, pp. 722-729, 2008.

Yudong Zhang and Lenan Wu, “Classification of fruits using computer vision and a multiclass support vector machine”, Sensors 12, no. 9, pp 12489-12505, 2012.

Zhi-Kai Huang, “Bark classification using rbpnn based on both color and texture feature”, International Journal of Computer Science and Network Security 6, no. 10, pp 100-103, 2006.

Hervé Goeau, Pierre Bonnet, and Alexis Joly, “LifeCLEF Plant Identification Task 2015”, CLEF: Conference and Labs of the Evaluation forum, CLEF2015 Working notes, vol. 1391, 2015.

Thi Thanh-Nhan Nguyen, Thi-Lan Le, Hai Vu, Huy-Hoang Nguyen, and Van-Sam Hoang, “A combination of deep learning and hand-designed feature for plant identification based on leaf and flower images”, Advanced Topics in Intelligent Information and Database Systems, Springer, pp 223-233, 2017.

Alexis Joly, Hervé Goeau, Pierre Bonnet, Vera Bakíc, Julien Barbe, Souheil Selmi, Itheri Yahiaoui, Jennifer Carré, Elise Mouysset, Jean-François Molino, Nozha Boujemaa, Daniel Barthélémy“Interactive plant identification based on social image data”, Ecological Informatics 23, pp 22-34, 2014.

Quang-Khue Nguyen, Thi-Lan Le, and Ngoc-Hai Pham, “Leaf based plant identification system for android using surf features in combination with bag of words model and supervised learning”, International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2013), pp 404-407, 2013.

Neeraj Kumar, Peter N. Belhumeur, Arijit Biswas, DavidW. Jacobs,W. John Kress, Ida Lopez, and João V. B. Soares, “Leafsnap: A computer vision system for automatic plant species identification”, Computer Vision_ECCV 2012, Springer, pp 502-516, 2012.

Phan Thị Thu Hồng, Đoàn Thị Thu Hà, Nguyễn Thị Thủy, “Ứng dụng phân lớp ảnh chụp lá cây bằng phương pháp máy vecto hỗ trợ”, Tạp chí khoa học và phát triển, tập 11, số 7, pp 1045-1052, 2013.

Hyeon-Joong Yoo, “Deep convolution neural networks in computer vision”, IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 4, pp 35-43, 2015.

Sue Han Lee, Chee Seng Chan, Paul Wilkin, and Paolo Remagnino, “Deep-plant: Plant identification with convolutional neural networks”, Image Processing (ICIP), IEEE International Conference on, IEEE, pp 452-456, 2015.

Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich, “Going deeper with convolutions”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 1-9, 2015.

Goëau, Hervé, et al. "Lifeclef plant identification task 2014." CLEF2014 Working Notes. Working Notes for CLEF 2014 Conference, Sheffield, UK, September, pp 15-18, 2014.

Goëau, Hervé, Pierre Bonnet, and Alexis Joly. "Plant identification in an open-world (lifeclef 2016)." CLEF working notes 2016.

Goëau, Hervé, Pierre Bonnet, and Alexis Joly. "Plant identification based on noisy web data: the amazing performance of deep learning (lifeclef 2017)." CEUR Workshop Proceedings, 2017.

Phyu KH, Kutics A, Nakagawa A.“Self-adaptive feature extraction scheme for mobile image retrieval of flowers”Eighth international conference on signal image technology and internet based systems (SITIS), pp 366–373, 2012.

A. Oliva and A. Torralba. “Modeling the shape of the scene : A holistic repre sentation of the spatial envelope”. International Journal of Computer Vision 42, 145–175, 2001.

Published
2018-07-26
Section
Bài báo