Phương pháp tiếp cận quần thể lựa chọn đặc trưng dựa trên xếp hạng đặc trưng cho phân loại hình ảnh hạt lúa giống

Các tác giả

  • Lâm Trần Tuấn Dzi
    Trường Chính trị Sóc Trăng, Sóc Trăng, Việt Nam

DOI:

10.46223/HCMCOUJS.tech.vi.17.1.2234.2022

Từ khóa:

GIST; HOG; LBP; lựa chọn đặc trưng; lúa giống; quần thể xếp hạng đặc trưng

Tóm tắt

Trong nông nghiệp thông minh, người ta sử dụng thị giác máy tính để nhận dạng hạt lúa giống thay vì cần các chuyên gia thực hiện. Trong bài báo này, chúng tôi đã xem xét ba loại mô tả đặc trưng, như Local Binary Patterns (LBP), Histogram of Oriented Gradients (HOG) và Gradient Domain Image Stitching (GIST) để mô tả hình ảnh hạt lúa giống. Tuy nhiên, cách tiếp cận này làm nảy sinh vấn đề về hiện tượng số chiều và cần phải lựa chọn các đặc trưng liên quan để có một mô hình biểu diễn nhỏ gọn và tốt hơn. Một quần thể lựa chọn đặc trưng mới được đề xuất để đại diện cho tất cả các thông tin hữu ích được thu thập từ các phương pháp lựa chọn đặc trưng đơn lẻ khác nhau. Các kết quả thử nghiệm trên phương pháp đề xuất của chúng tôi đã cho thấy được hiệu quả về độ chính xác.

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

Benabdeslem, K., & Hindawi. M. (2011). Constrained Laplacian score for semi-supervised feature selection. In Joint European conference on machine learning and knowledge discovery in databases (pp. 204-218). Berlin, Germany: Springer. doi:10.1007/978-3-642- 23780-5_23

Bishop, C. M. (1996). Neural networks for pattern recognition (1st ed.). Oxford, UK: Oxford University Press.

Bolon-Canedo, V., & Alonsobetanzos, A. (2019). Ensembles for feature selection: A review and future trends. Information Fusion, 52(1), 1-12. doi:10.1016/j.inffus.2018.11.008

Cai, J., Luo, J., Wang, S., & Yang, S. (2018). Feature selection in machine learning: A new perspective. Neurocomputing, 300(1), 70-79. doi:10.1016/j.neucom.2017.11.077

Chiew, K. L., Tan, C. L., Wong, K., Yong, K. S. C., & Tiong, W. K. (2019). A new hybrid ensemble feature selection framework for machine learning-based phishing detection system. Information Sciences, 484(1), 153-166. doi:10.1016/j.ins.2019.01.064

Tải xuống

Ngày nộp: 07-04-2022
Ngày duyệt đăng: 21-04-2022
Ngày xuất bản: 26-04-2022

Thống kê truy cập

Trang tóm tắt: 523
PDF: 398

Cách trích dẫn

Dzi, L. T. T. (2022). Phương pháp tiếp cận quần thể lựa chọn đặc trưng dựa trên xếp hạng đặc trưng cho phân loại hình ảnh hạt lúa giống. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ, 17(1), 28–42. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.tech.vi.17.1.2234.2022