Extraction des attributs: application à la classification des variétés de feuilles de plantes
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Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
FGEI.UMMTO
Abstract
Aujourd'hui, l'identification automatique des espèces de plantes grâce à l'analyse d'images est devenue cruciale pour préserver, standardiser et approfondir nos connaissances sur la communauté végétale. Ce mémoire de fin d'études se penche sur le défi de l'identification automatique des espèces végétales en se concentrant sur l'analyse des images de feuilles.
Il commence par souligner l'importance des espèces végétales, en mettant en avant la grande diversité des formes, tailles et couleurs des feuilles, qui jouent un rôle clé dans l'écosystème. La méthodologie adoptée intègre des techniques avancées d'analyse d'images, permettant d'extraire des caractéristiques essentielles des feuilles, telles que la couleur, la texture et la forme.
Pour la phase de classification, des algorithmes d'apprentissage automatique sont appliqués afin de trier les différentes espèces en fonction des attributs extraits. Les résultats obtenus montrent un taux de précision satisfaisant dans la classification des diverses espèces, ce qui témoigne de l'efficacité des approches appliquées.
En conclusion, ce travail met en avant l'importance de l'utilisation de l'analyse d'images et de l'apprentissage automatique représente un véritable progrès dans notre capacité à identifier et à conserver les espèces végétales.
Description
74 p. : ill. ; 30 cm. (CD-Rom)
Keywords
Feuilles de plantes, Identification des espèces, Analyse d’images, Segmentation, Extraction des attributs, Attributs spécifiques, Attributs traditionnels, classification des images, Classification supervisé, classification non-supervisé.
Citation
Automatique et Systèmes