Räkna antalet blad i växter är viktigt för växt fenotypning, eftersom det kan användas för att bedöma växters tillväxtstadier. Vi föreslår en inlärningsbaserad metod för att räkna blad i rosett (modell) växter. Vi relaterar bildbaserade deskriptorer inlärda på ett oövervakat sätt till lövräkningar med hjälp av en övervakad regressionsmodell. För att dra nytta av bladens cirkulära och koplanära arrangemang och även för att införa skalan och rotationsinvarianten lär vi oss funktioner i en logpolär representation. Bildlappar som extraheras i denna logpolära domän tillhandahålls till K-means, som bygger en kodbok på ett oövervakat sätt. Featurekoder erhålls genom att projicera patchar på kodboken med hjälp av triangelkodningen, vilket introducerar både gleshet och specifikt utformad representation. En global bildbeskrivning per anläggning erhålls genom att man samlar lokala särdrag i specifika regioner av bilden. Slutligen ger vi de globala deskriptorerna till en stödvektor regression ram för att uppskatta antalet blad i en anläggning. Vi utvärderar vår metod för datauppsättningar av Leaf Counting Challenge (LCC), som innehåller bilder av Arabidopsis och tobaksväxter. Experimentella resultat visar att vi i genomsnitt minskar det absoluta räknefelet med 40% v.r.t. vinnaren av 2014 års upplaga av utmaningen – en beräkning via segmenteringsmetod. Jämfört med state-of-the-art densitet-baserade metoder för att räkna, på Arabidopsis bilddata 75% mindre räkna fel observeras. Våra resultat tyder på att det är möjligt att behandla bladräkning som ett regressionsproblem, vilket kräver som inmatning endast det totala bladantalet per träningsbild.
Nyligen, Giuffrida et al. I Ref föreslogs en inlärningsbaserad metod för att räkna blad i rosettväxter (modell).
Learning to Count Leaves in Rosette Plants
{'venue': 'Procedings of the Proceedings of the Computer Vision Problems in Plant Phenotyping Workshop 2015', 'journal': 'Procedings of the Proceedings of the Computer Vision Problems in Plant Phenotyping Workshop 2015', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}