| संस्करण | 1.0 |
|---|---|
| प्रकाशक | Luigi Rosa |
| जारी मिति | २०१२ नोभेम्बर १९ |
| मिति थपियो | २०१२ नोभेम्बर १९ |
| ओएस आवश्यकताहरू | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| आवश्यकताहरु | Matlab |
| कुल डाउनलोड | ४९५ |
| मूल्य | Free |
वर्णन
बिरुवाहरू हामी बस्ने ठाउँहरू, साथै हामी बिनाका ठाउँहरूमा अवस्थित छन्। तिनीहरूमध्ये धेरैले मानव समाजको विकासको लागि महत्त्वपूर्ण जानकारी बोकेका छन्। तत्काल अवस्था यो छ कि धेरै बिरुवाहरू लोप हुने जोखिममा छन्। त्यसैले बिरुवा संरक्षणको लागि डाटाबेस स्थापना गर्न धेरै आवश्यक छ। हामी विश्वास गर्छौं कि पहिलो चरण कम्प्युटरलाई कसरी बिरुवा वर्गीकरण गर्ने भनेर सिकाउनु हो। कोशिका र अणु जीवविज्ञान विधिहरू जस्ता अन्य विधिहरूसँग तुलना गर्दा, पातको छविमा आधारित वर्गीकरण पातको बोट वर्गीकरणको लागि पहिलो छनौट हो। नमूना पातहरू र तिनीहरूलाई फोटो खिच्न कम लागत र सुविधाजनक छन्। एकले सजिलैसँग पातको छवि कम्प्युटरमा स्थानान्तरण गर्न सक्छ र कम्प्युटरले छवि प्रशोधन प्रविधिहरूमा स्वचालित रूपमा सुविधाहरू निकाल्न सक्छ। केही प्रणालीहरूले वनस्पतिशास्त्रीहरूले प्रयोग गरेको विवरणहरू प्रयोग गर्छन्। तर ती सुविधाहरू निकाल्न र स्वचालित रूपमा कम्प्युटरमा स्थानान्तरण गर्न सजिलो छैन।
हामीले पात वर्गीकरणको लागि एक कुशल एल्गोरिथ्म विकास गरेका छौं जसले छवि सुविधाहरूको उच्च-अर्डर तथ्याङ्कहरूलाई आकार जानकारी र न्यूरल नेटवर्कलाई ननलाइनर क्लासिफायरको रूपमा संयोजन गर्दछ। कोडलाई FLAVIA डाटाबेसले 92.09% को उत्कृष्ट पहिचान दर प्राप्त गरी परीक्षण गरिएको छ (32 कक्षाहरू, 40 प्रशिक्षण छविहरू र प्रत्येक कक्षाको लागि परीक्षणको लागि प्रयोग गरिएका बाँकी छविहरू, त्यसैले त्यहाँ 1280 प्रशिक्षण छविहरू र 627 परीक्षण छविहरू कुल अनियमित रूपमा चयन गरिएको छ र कुनै छैन। प्रशिक्षण र परीक्षण छविहरू बीच ओभरल्याप अवस्थित छ)।
हाम्रो दृष्टिकोणले FLAVIA एल्गोरिथ्मलाई बाहिर निकाल्छ र यसबाहेक यसलाई कुनै मानव हस्तक्षेपको आवश्यकता पर्दैन। FLAVIA एल्गोरिथ्ममा वास्तवमा तपाईंले माउस क्लिक मार्फत पातको मुख्य नसको दुई टर्मिनलहरू चिन्ह लगाउन आवश्यक छ। दुई टर्मिनलहरू बीचको दूरीलाई शारीरिक लम्बाइको रूपमा परिभाषित गरिएको छ।
