Resumo

CARRANZA-ROJAS, Jose  e  MATA-MONTERO, Erick. Combining Leaf Shape and Texture for Costa Rican Plant Species Identification. CLEIej [online]. 2016, vol.19, n.1, pp.7-7. ISSN 0717-5000.

Abstract in Spanish: En la última década, la investigación en Visión por Computadora ha desarrollado algoritmos para ayudar a botánicos e inexpertos a clasificar plantas basándose en fotos de sus hojas. LeafSnap es una aplicación móvil que usa un modelo de curvatura con multi-escala del margen de la hoja para clasificar especies de plantas. Ha obtenido altos niveles de exactitud con 184 especies de árboles del noreste de Estados Unidos. Extendemos la investigación de LeafSnap en dos aristas. Primero, se aplican los algoritmos de LeafSnap en un set de datos de 66 especies de árboles de Costa Rica. Luego, la textura es usada como criterio adicional para medir el nivel de mejora en la detección automática de especies de árboles de Costa Rica. Una mejora de un 25.6% se logra con el set de datos limpio y un 42.5% para el set de datos sucio de Costa Rica. En ambos casos, los resultados muestran un incremento significativo en la exactitud del modelo. Además se presenta un análisis estadístico del impacto visual del ruido, las mejores combinaciones de algoritmos por especie, y el mejor valor de k, que es la cardinalidad mínima del set de especies candidatas que surgen como respuesta de identificación.

Palavras-chave : Informática para la Biodiversidad; Visión por Computadora; Procesamiento de Imágenes; Reconocimiento con Hojas; Reconocimiento de Especies.

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