HỆ THỐNG NHẬN DẠNG LÁ CÂY THUỐC

Abstract

Trong đề tài “Hệ thống nhận dạng lá cây thuốc nam” tập trung vào các nghiên cứu và mô hình máy học để phát hiện đối tượng thực vật trong hình ảnh trên android. Sử dụng thuật toán CNN, một trong những mô hình Deep Learning để training dữ liệu. Confusion Matrix, Precision và Recall. Trong quá trình huấn luyên mô hình, có tổng cộng 79 lớp chứa 16.971 hình ảnh, trong đó dữ liệu thu thâp từ kaggle có 46 lớp chứa 6.908 hình ảnh, dữ liệu thu thập từ thực tế có 22 lớp chứa 4.874 hình ảnh và dữ liệu gây nhiễu thông tin có 11 lớp chứa 5.189 hình ảnh. Với bộ ảnh trên để tối ưu hiêu suất khi chạy training model ta áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Data Augmentation) để có kết quả tốt nhất. Kết quả khi thử nghiệm cho thấy các hình ảnh chụp từ camera (chụp từ nhiều gốc độ khác nhau) để so sánh xem dữ liệu có thể nhận dạng được hay không. Sau khi mô hình huấn luyện được thử nghiệm trên hệ thống độ chính xác đạt được 85%.