Att lära känna detaljerna i växter som växer runt omkring oss är av stor betydelse medicinskt och ekonomiskt. Traditionellt kategoriseras anläggningar huvudsakligen av taxonomer genom undersökning av olika delar av anläggningen. De flesta av växterna kan dock klassificeras baserat på bladens form och tillhörande egenskaper. Denna artikel beskriver hur Artificial Neural Network används för att identifiera anläggningen genom att mata in blad bild. Jämfört med tidigare tillvägagångssätt har nya inmatningsfunktioner och bildbehandlingsmetod som är av betydelse för effektiv klassificering i Artificial Neural Network införts. Bildbehandling tekniker används för att extrahera bladform funktioner som bildförhållande, breddförhållande, apex vinkel, apex förhållande, basvinkel, centroid avvikelse förhållande, moment förhållande och cirkuläritet. Dessa extraherade funktioner används som ingångar till neurala nätverk för att klassificera växterna. Under den aktuella forskningen samlades 534 blad av 20 typer av växter in. Av dessa tränades 400 blad. De 134 testproven erkändes med 92 % noggrannhet; även utan att beakta typer av bladmarginaler, vener och avlägsnande av petiol. Programvara har också utvecklats för att identifiera blad automatiskt utom två musklick av användaren.
I REF används ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) för att klassificera 20 arter.
Plant Recognition from Leaf Image through Artificial Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}