Resumen

PULIDO, Camilo; SOLAQUE, Leonardo  y  VELASCO, Nelson. Reconocimiento de maleza por características de textura usando SVM en imágenes exteriores de cultivos de hortalizas. Ing. Investig. [online]. 2017, vol.37, n.1, pp.68-74. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v37n1.54703.

RESUMEN El presente trabajo muestra un sistema de clasificación de maleza y hortalizas a partir de imágenes exteriores de cultivos. El clasificador está basado en la teoría de las máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machine o SVM) con su extensión para el caso no lineal, haciendo uso de la función de base radial (RBF) y optimizando su parámetro de escala a para suavizar la región de decisión. El espacio de características es el resultado del análisis por componentes principales (PCA) de 10 medidas de textura calculadas a partir de matrices de co-ocurrencia en niveles de gris (GLCM). Los resultados indican un rendimiento del clasificador por encima del 90%, calculando los índices de especificidad, sensibilidad y precisión.

Palabras clave : Reconocimiento de maleza; vectores de soporte; matrices de co-ocurrencia; PCA.

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