A LATE FUSION METHOD FOR MULTI-ORGAN PLANT IDENTIFICATION

TNU Journal of Science and Technology

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title A LATE FUSION METHOD FOR MULTI-ORGAN PLANT IDENTIFICATION
MỘT PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP MUỘN CHO NHẬN DẠNG CÂY DỰA TRÊN NHIỀU ẢNH BỘ PHẬN CÂY
 
Creator Nhàn, Nguyễn Thị Thanh
 
Subject Information Technology, computer science
late fusion; deep learning; product rule; sum rule; plant identification

Kết hợp muộn; học sâu; luật nhân; luật tổng; nhận dạng cây
 
Description Plant identification that aims at determining the name of plant species from images of plant species’ observation. Previous studies have often focused on two organs. In this paper, a new late fusion method for multi-organ plant identification is proposed for combining two to six organs according to leaf, flower, fruit, stem, branch, entire. This method is based on combining the product rule and sum rule using weights assigned to plant organs. A deep learning method- a state of the art method- is applied for single organ identification. The experimental results have shown the effectiveness of the proposed method, it outperforms than max rule, sum rule, product rule. The results also indicate that the more organs are combined, the better the identification accuracy is. The proposed method achieves the highest accuracy of  98.8% when combining 6 organs.
Nhận dạng cây với mục đích là xác định tên của loài cây từ các ảnh quan sát được của loài cây. Các nghiên cứu trước đây thường mới tập trung cho kết hợp dựa trên hai bộ phận. Trong bài báo này, một phương pháp kết hợp muộn cho bài toán nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây được đề xuất áp dụng cho việc kết hợp từ hai cho đến sáu bộ phận của cây theo các bộ phận lá, hoa, quả, thân, cành, toàn bộ cây. Phương pháp này được xây dựng dựa trên việc kết hợp luật nhân và luật tổng có sử dụng trọng số gán cho bộ phận của cây. Việc nhận dạng đơn bộ phận được áp dụng phương pháp học sâu hiện đại. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra hiệu quả của phương pháp đề xuất, vượt trội hơn so với các phương pháp kết hợp theo luật lớn nhất, luật tổng, luật nhân. Phương pháp cũng chỉ ra rằng càng kết hợp nhiều bộ phận thì độ chính xác đạt được càng cao. Phương pháp đề xuất đã đạt được độ chính xác cao nhất là 98,8% khi thực hiện kết hợp sáu bộ phận.
 
Publisher Thai Nguyen Unniversity of Technology
 
Contributor

 
Date 2020-05-31
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion


 
Format application/pdf
 
Identifier http://jst.tnu.edu.vn/jst/article/view/3109
 
Source TNU Journal of Science and Technology; T. 225, S. 06 (2020): KHOA HỌC TỰ NHIÊN - KỸ THUẬT - CÔNG NGHỆ; 541-547
TNU Journal of Science and Technology; T. 225, S. 06 (2020): KHOA HỌC TỰ NHIÊN - KỸ THUẬT - CÔNG NGHỆ; 541-547
2615-9562
2734-9098
 
Language vie
 
Relation http://jst.tnu.edu.vn/jst/article/view/3109/pdf
 
Rights ##submission.copyrightStatement##
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library