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A CNN-SVM study based on selected deep features for grapevine leaves classification

支持向量机 人工智能 模式识别(心理学) 核(代数) 特征提取 特征(语言学) 计算机科学 数学 特征选择 语言学 组合数学 哲学
作者
Murat Köklü,Muhammed Fahri Ünlerşen,İlker Ali Özkan,Muhammet Fatih Aslan,Kadir Sabancı
出处
期刊:Measurement [Elsevier]
卷期号:188: 110425-110425 被引量:107
标识
DOI:10.1016/j.measurement.2021.110425
摘要

The main product of grapevines is grapes that are consumed fresh or processed. In addition, grapevine leaves are harvested once a year as a by-product. The species of grapevine leaves are important in terms of price and taste. In this study, deep learning-based classification is conducted by using images of grapevine leaves. For this purpose, images of 500 vine leaves belonging to 5 species were taken with a special self-illuminating system. Later, this number was increased to 2500 with data augmentation methods. The classification was conducted with a state-of-art CNN model fine-tuned MobileNetv2. As the second approach, features were extracted from pre-trained MobileNetv2′s Logits layer and classification was made using various SVM kernels. As the third approach, 1000 features extracted from MobileNetv2′s Logits layer were selected by the Chi-Squares method and reduced to 250. Then, classification was made with various SVM kernels using the selected features. The most successful method was obtained by extracting features from the Logits layer and reducing the feature with the Chi-Squares method. The most successful SVM kernel was Cubic. The classification success of the system has been determined as 97.60%. It was observed that feature selection increased the classification success although the number of features used in classification decreased.
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