Ứng dụng máy vectơ hỗ trợ trong phân tích mẫu và chẩn đoán bệnh trên cây xoài

Abstract

Ứng dụng kỹ thuật nhận dạng và xử lý ảnh trong bài toán nhận dạng và phân loại nông sản đã được ứng dụng khá thành công, các hệ thống đã giúp nâng cao năng suất lao động, mang lại hiệu quả về mặt kinh tế, khẳng định vai trò thực tiễn của công nghệ thông tin, tự động hóa ứng dụng trong cuộc sống, những năm gần đây, phương pháp sử dụng bộ phân loại máy hỗ trợ vector (Support Vector Machine - SVM) được quan tâm và áp dụng nhiều trong lĩnh vực nhận dạng và phân loại trong nông nghiệp. Từ các công trình khoa học đã công bố cho thấy phương pháp SVM có khả năng nhận dạng tốt đối với các bài toán trong lĩnh vực nhận dạng và phân loại cũng nhƣ trong nhiều ứng dụng khác. Luận văn này nghiên cứu ứng dụng kĩ thuật Support Vector Machine để nhận dạng mẫu và chẩn đoán bệnh trên Xoài thông qua ảnh chụp sử dụng phương pháp phân lớp SVM. Kết quả thực nghiệm với độ chính xác phân loại trên 96% cho thấy sự thành công của việc áp dụng phương pháp SVM vào việc chẩn đoán bệnh trên cây Xoài thông qua ảnh chụp, đồng thời cho thấy khả năng xây dựng những ứng dụng thực tiễn có hiệu quả từ cách tiếp cận này.