![](/images/graphics-bg.png)
Overview of handcrafted features and deep learning models for leaf recognition
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Engineering Research
العدد
المجلد 9، العدد 1 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 105-116، 12ص.
الناشر
جامعة الكويت مجلس النشر العلمي
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
الكويت
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this study, an automated system for classification of leaf species based on the global and local features is presented by concentrating on a smart and unorthodox decision system.
The utilized global features consist of 11 features and separated into two categories; gross shape features (7) and moment based features (4), respectively.
In case of local features, only the curve points on Bézier curves are accepted as discriminative features.
With the purpose of reducing the search space and improving the performance of the system, firstly the class label of leaf object is determined by conducting the global features with respect to predefined threshold values.
Once the target class is determined, the local features have performed in order to assign the leaf species into a unique class.
In classification stage, the k-nearest neighbor (k-nn) algorithm has utilized based on the Hausdorff distance.
The proposed classification scheme provides high accuracy rate as achieving the 96.78% performance on Flavia and the 94.66% on SLID dataset.
The results of the experimental study reveal that the combination of these features is more effective than preferring a single feature for leaf recognition task.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Isık, Sahin& Qzkan, Kemal. 2021. Overview of handcrafted features and deep learning models for leaf recognition. Journal of Engineering Research،Vol. 9, no. 1, pp.105-116.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494756
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Isık, Sahin& Qzkan, Kemal. Overview of handcrafted features and deep learning models for leaf recognition. Journal of Engineering Research Vol. 9, no. 1 (Mar. 2021), pp.105-116.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494756
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Isık, Sahin& Qzkan, Kemal. Overview of handcrafted features and deep learning models for leaf recognition. Journal of Engineering Research. 2021. Vol. 9, no. 1, pp.105-116.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494756
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 115-116
رقم السجل
BIM-1494756
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)