Revisión de técnicas de aprendizaje de máquinas, usadas en el reconocimiento de especies vegetales

Abstract

El presente proyecto de investigación, describe el análisis de revisión sistemática literaria (RLS) con técnicas de aprendizaje de máquinas en especies vegetales. En RLS se realizó un análisis de diferentes artículos, en base: reconocimiento de especies vegetales durante los últimos 5 años y su frecuencia de uso, para ello se utilizó términos de búsqueda, selección de protocolos de búsqueda y recursos de búsqueda en: Science Direct, Google académico y Scielo. Se aplicó la selección de búsqueda bajo criterios de calidad a los 23 artículos de los cuales fueron aprobados 7, los cuales serán empleados en la investigación. Como resultado se eligió las especies vegetales menta y orégano en base a características físicas y a su vez la técnica de aprendizaje de máquina regresión logística. Para el desarrollo de la aplicación móvil, se utilizó una base de datos de 500 fotografías entre menta y orégano, para la aplicación del algoritmo de regresión logística se utilizó como datos de entrada a 25 atributos resultantes de la segmentación de imágenes (Convolución, Difuminación, Luminosidad, Densidad, Umbralización) utilizando los filtros Blur, Canny, Dilate, Eroded y la imagen original para cada uno de ellos y dos datos binarios de salida para la determinación del nombre de la planta. Para el reconocimiento de la planta se utilizó la función (y_i=β_0+β_1 x_i+ε_i para i=1,2,n(2,29). Finalmente, se realiza las pruebas de funcionamiento para la verificación del funcionamiento de la aplicación móvil.