Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.spu.ac.th/handle/123456789/5155
Title: การจำแนกใบพืชโดยการใช้คุณลักษณะรูปทรงและพื้นผิวของใบพืชด้วย ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม
Other Titles: PLANT LEAF CLASSIFICATION USING LEAF SHAPE AND TEXTURE FEATURES WITH GENETIC ALGORITHM
Authors: ธวัช รวมทรัพย์
Keywords: การจำแนกประเภท
การแยกคุณลักษณะ
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม
ขั้นตอนวิธีเพื่อนบ้านใกล้สุด
CLASSIFICATION
FEATURE EXTRACTION
GENETIC ALGORITHM
K-NEAREST NEIGHBOR
Issue Date: 2560
Publisher: ธวัช รวมทรัพย์
Citation: ธวัช รวมทรัพย์. 2559. "การจำแนกใบพืชโดยการใช้คุณลักษณะรูปทรงและพื้นผิวของใบพืชด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม." วิทยานิพนธ์ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม.
Series/Report no.: 52560306_ธวัช รวมทรัพย์
Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 2 ประการ คือ 1. เพื่อนำขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมแต่ละขั้นตอนมาหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมสำหรับใช้ในการจำแนกใบพืชโดยใช้คุณลักษณะรูปทรงและพื้นผิวของใบพืช 2. เพื่อเปรียบเทียบผลการจำแนกใบพืชระหว่างขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมกับขั้นตอนวิธีเพื่อนบ้านใกล้สุด สำหรับข้อมูลที่นำมาใช้ในการทดลองการจำแนกใบพืช ประกอบด้วยภาพใบพืช 30 สายพันธุ์ รวมทั้งหมด 340 ใบ งานวิจัยนี้ได้ใช้ข้อมูลใบพืช “Leaf” dataset โดย Pedro F.B.Silva et al. (2014) สำหรับข้อมูลใบพืชประกอบด้วย 14 คุณลักษณะโดยแบ่งออกเป็นคุณลักษณะรูปทรง 8 คุณลักษณะ และคุณลักษณะพื้นผิว 6 คุณลักษณะ จากนั้นได้ทำการแบ่งข้อมูลเพื่อทดสอบ (Split test) โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ส่วน ส่วนแรก 70 เปอร์เซ็นต์ สำหรับสร้างโมเดล และส่วนที่สอง 30 เปอร์เซ็นต์ สำหรับใช้ในการทดสอบโมเดล และทำการทดลองโดยการกำหนดค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เข้าสู่ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm :GA) เพื่อหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม The purposes of this research were (1) to take each suitable process of genetic algorithm parameters in plant leaf classification by using leaf shape and texture features (2) to compare the results of leaf classification between the processes of genetic algorithm and k-nearest neighbors algorithm. The data used in the trial was 340 leaves classification from 30 plant species. This research used leaf dataset of Pedro F.B.Silva et al.(2014) which included 14 features divided into 8 shape features and 6 texture features. The split test was separated into 2 parts 70% for modeling and 30% for testing modeling; conducted by the configuration parameters to the process of genetic algorithm parameters in plant leaf classification.
Description: วิทยานิพนธ์ หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ, มหาวิทยาลัยศรีปทุม
URI: http://dspace.spu.ac.th/handle/123456789/5155
Appears in Collections:INF-10. วิทยานิพนธ์ปริญญาเอก



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.