Detta papper jämför olika algoritmer som används för växtklassificering baserat på bladbilder presenteras. I tidningen granskas de viktigaste beräknings-, morfologiska och bildbearbetningsmetoder som har formulerats under de senaste åren. Till slut avslutar vi med det pågående arbetet på det nuvarande området och de andra befintliga problemen på området. Den automatiska digitala växtklassificeringen kan göras genom att extrahera olika egenskaper från bladen och det finns fortfarande möjligheter att förbättra identifieringen av växtarter genom att utforma ett nytt digitalt system för automatisk identifiering och igenkänning av växter. I allmänhet kan olika sätt användas med följande större steg. För det första förvärvas bladbilder med högkvalitativa digitala kameror och scanners då användaren måste välja en baspunkt och referenspunkter är markerade på bladbladen. Detta steg leder till extraktion av flera morfologiska funktioner och dessa funktioner används som ingångar till en maskininlärning algoritm. Användningen av det probabilistiska neurala nätverket görs för ovanstående process och för detta tränas nätverket med blad från olika växtarter. Äntligen testas igenkänningshastigheten och noggrannheten för varje föreslagen metod. Alla angivna metoder fungerar endast för växtblad som är breda
I ett annat arbete, Handa et al. REF jämförde olika algoritmer som används i växtklassificeringen baserat på bladigenkänningsbilder och noggrannheten för varje algoritm.
A Review and a Comparative Study of Various Plant Recognition and Classification Techniques using Leaf Images
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}