Abstract
Bu çalışmada beş farklı bitki yaprağı kullanılarak, çok katmanlı yapay sinir ağı geriye yayılma algoritması ile eğitilmiştir. Eğitim işleminden sonra yapay sinir ağına tanıtılan her bir yaprak türünden 15 adet yaprak görüntüsü ağa giriş olarak verilmiş ve ağın bu yaprakları sınıflandırması istenmiştir. Bu işlemden sonra eğitim işlemi sırasında kullanılmayan 6 farklı bitki türüne ait yaprak görüntülerini ağın sınıflandırması istenmiştir. Ağ daha önce tanımadığı bu desenleri , eğitim işlemi sırasında kendisine tanıtılan 5 bitki türünden birine benzetmeye çalışmıştır.
References
- BİLGİLİ, E. (1999). Yapay Sinir Ağları ile Bitki Şekillerinin Sınıflandırılması (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), G.Y.T.E. Kütüphanesi.
- ERDÖN, A. (1992). Sayısal Görüntülerde Kenar Tanıma Metotları (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü.
- FRANZ, E., M.R. GEBHARDT, K.B. UNKLESBAY (1995). ‘‘Algorithms For Extracting Leaf Boundary Information From Digital Images of Plant Foliage’’, ASAE V.38 (2) : 625-633.
- FREEMAN, J.A., D.M. SKAPURA (1991). Neural Networks: Algorithms, Applications and Programming Techniques, MA, Addison-Wesley.
- FU, K.S., T.Y. YOUNG (1986). Handbook of Pattern Recognition and Image Processing, Academic Press, California.
- HUMPHRIES, S., W. SIMONTON (1993). ‘‘Identificiation of Plant Parts Using Color and Image of Plant Foliage’’, ASAE 36 (5):1493-1500.
- JACOBS, R.A. (1988). "Increased Raised of Convergence Through Learning Rate Adaptation", Neural Networks, 1:295-07.
- LEE, G.C.S., C.T. LIN (1995). Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, New Jersey.
- LIAO, K., M.R. PAULSE, J.F. REID (1993). "Corn Kernel Breakage Classification by Machine Vision Using Neural Networks", ASAE 36 (6), 1949-1953.
- ‘‘Machine Vision and Image Processing For Plant Identification". (1986). D.E. GUYER (et. all.) ASAE, 29 (6).
Abstract
We have trained Artificial Neural Network ANN with back propagation algorithm by using five different foliages. After training process , we have tested 15 similar foliages for each class and classification is desired by ANN. Then we have tried to classify 6 different foliage which are not trained before. The ANN, tried to classify these samples and it classified them to the nearest trained foliage class of the 5 different trained class
References
- BİLGİLİ, E. (1999). Yapay Sinir Ağları ile Bitki Şekillerinin Sınıflandırılması (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), G.Y.T.E. Kütüphanesi.
- ERDÖN, A. (1992). Sayısal Görüntülerde Kenar Tanıma Metotları (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü.
- FRANZ, E., M.R. GEBHARDT, K.B. UNKLESBAY (1995). ‘‘Algorithms For Extracting Leaf Boundary Information From Digital Images of Plant Foliage’’, ASAE V.38 (2) : 625-633.
- FREEMAN, J.A., D.M. SKAPURA (1991). Neural Networks: Algorithms, Applications and Programming Techniques, MA, Addison-Wesley.
- FU, K.S., T.Y. YOUNG (1986). Handbook of Pattern Recognition and Image Processing, Academic Press, California.
- HUMPHRIES, S., W. SIMONTON (1993). ‘‘Identificiation of Plant Parts Using Color and Image of Plant Foliage’’, ASAE 36 (5):1493-1500.
- JACOBS, R.A. (1988). "Increased Raised of Convergence Through Learning Rate Adaptation", Neural Networks, 1:295-07.
- LEE, G.C.S., C.T. LIN (1995). Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, New Jersey.
- LIAO, K., M.R. PAULSE, J.F. REID (1993). "Corn Kernel Breakage Classification by Machine Vision Using Neural Networks", ASAE 36 (6), 1949-1953.
- ‘‘Machine Vision and Image Processing For Plant Identification". (1986). D.E. GUYER (et. all.) ASAE, 29 (6).
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Publication Date | July 1, 2001 |
| Published in Issue | Year 2001 Volume: 2 Issue: 2 |