Reconocimiento de hojas del árbol Pithecellobium Samán usando visión artificial
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Abstract
Existen algoritmos que ayudan en el aprendizaje de los agentes artificiales, de los cuales se aplicará en el presente trabajo los conocidos como, clasificadores en cascada. Los objetivos del presente estudio son: implementar y evaluar el rendimiento de ocho clasificadores en cascada usando dos tipos de extractores de características en el reconocimiento de hojas del árbol Pithecellobium Samán también conocido como árbol de Samán. Para la implementación de los clasificadores en cascada, se usa la librería EmguCV junto con Visual Studio y a cada clasificador, se le suministran imágenes del objeto a reconocer e imágenes que no lo sean. Los clasificadores se evaluarán usando las siguientes curvas: ROC (Receiver Operating Charactersistic) para calcular el área bajo la curva, DET (Detection Error Tradeoff) para evaluar las muestras positivas mal clasificadas y PR (Precision and Recall) para medir la precisión. Como resultado, el extractor más eficiente es el Local Binary Pattern (LPB).
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