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Erschienen in:

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hybrid Deep Learning for Plant Leaves Classification

verfasst von : Zhiyu Liu, Lin Zhu, Xiao-Ping Zhang, Xiaobo Zhou, Li Shang, Zhi-Kai Huang, Yong Gan

Erschienen in: Intelligent Computing Theories and Methodologies

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Recently, deep learning is very popular, it has been applied into many applications, In this paper, a new neural network, hybrid deep learning is introduced, which included AutoEncoder(AE) and convolutional neural network (CNN). This neural network is applied for extracting the features of the plant leaves. In this paper, we proved that hybrid deep learning can extract better features for classification task. We apply the hybrid deep learning to extract features of leaf pictures, and then we classify leaves using those features with SVM, the result suggests that this method is not only better than pure SVM, but also better than pure AE and pure CNN.

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Davis, L.S.: Polarograms—a new tool for image texture analysis. Pattern Recognit. 13(3), 219–223 (1981)CrossRef

Mavroforakis, M.E., Theodoridis, S.: A geometric approach to support vector machine (SVM) classification. IEEE Trans. Neural Netw. 17(3), 671–682 (2006)CrossRef

Cai, C.Z., et al.: SVM-Prot: web-based support vector machine software for functional classification of a protein from its primary sequence. Nucleic Acids Res. 31(13), 3692–3697 (2003)CrossRef

Schuldt, C., Laptev, I., Caputo, B.: Recognizing human actions: a local SVM approach. In: Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, 2004, ICPR 2004, vol. 3 IEEE. (2004)

Cires, D.C., Meier, U., Masci, J. et al.: Flexible, high performance convolutional neural networks for image classification. In: Proceedings of the Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence, vol. 2, 1237—1242 (2011)

Bengio, Y., Courville, A., Vincent, P.: Representation learning: a review and new perspectives, 1–1, (2013)

Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E.: ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In: NIPS (2012)

Larochelle, H. et al.: An empirical evaluation of deep architectures on problems with many factors of variation. In: Proceedings of the 24th International Conference on Machine Learning, ACM. (2007)

Lee., H. et al.: Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations. In: Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning. ACM (2009)

10.

Goodfellow, I.J., Courville, A.: Deep Learning (2014)

11.

Guyon, I.M., Vapnik, V.N.: A training algorithm for optimal margin classifiers. In: Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory. ACM (1992)

12.

http://mlsbl.tongji.edu.cn/chinese/file-database.asp

13.

Li, B., Huang, D.S.: Locally linear discriminant embedding: an efficient method for face recognition. Pattern Recognit. 41(12), 3813–3821 (2008)CrossRefMATH

14.

Huang, D.S., Du, J.-X.: A constructive hybrid structure optimization methodology for radial basis probabilistic neural networks. IEEE Trans. Neural Netw. 19(12), 2099–2115 (2008)CrossRef

15.

Huang, D.S., Chi, Z.-R.: A neural root finder of polynomials based on root moments. Neural Comput. 16(8), 1721–1762 (2004)CrossRefMATH

16.

Huang, D.S.: A constructive approach for finding arbitrary roots of polynomials by neural networks. IEEE Trans. Neural Netw. 15(2), 477–491 (2004)CrossRef

17.

Huang, D.S.: Systematic Theory of Neural Networks for Pattern Recognition (in Chinese). Publishing House of Electronic Industry of China, China (1996)

18.

Huang, D.S.: Radial basis probabilistic neural networks: model and application. Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. 13(7), 1083–1101 (1999)CrossRef

Titel: Hybrid Deep Learning for Plant Leaves Classification
verfasst von: Zhiyu Liu
Lin Zhu
Xiao-Ping Zhang
Xiaobo Zhou
Li Shang
Zhi-Kai Huang
Yong Gan
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Intelligent Computing Theories and Methodologies
Print ISBN: 978-3-319-22185-4

Electronic ISBN: 978-3-319-22186-1

Copyright-Jahr: 2015
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-22186-1_11

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Abstract

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