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葉形檢索實驗

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第四章 實驗結果

4.4 葉形檢索實驗

由4.3 節可知,我們無法單用葉形來做植物分類,但是我們可以找到相 似葉形的影像,所以我們再將葉子資料庫做整理。將相似外形歸為同一類,

然後對相似外形的葉形做檢索,日後可結合葉脈紋理等相關資訊再判斷此葉 子影像屬何種植物。先將元智大學葉子資料庫(Leaf 1)其外形分為五瓣複 葉、五爪掌形、心形、針形、葫蘆形、腎形、三爪掌形、扁橢圓、橢圓、六 瓣裂葉、三瓣裂葉、深裂葉、羽狀葉和盾形葉等 14 大類,重新分類的資料 庫稱之為Leaf 3(圖 4.11)。其中資料庫 Leaf 3 含五瓣複葉 10 張、五爪掌形 10 張、心形 10 張、針形 10 張、葫蘆形 10 張、腎形 10 張、三爪掌形 40 張、

扁橢圓130 張、橢圓 310 張、六瓣裂葉 10 張、三瓣裂葉 10 張、羽狀葉 10 張、深裂葉20 張和箭形葉 10 張。除此之外也整理了中華大學校內的葉子資 料庫(Leaf 2),依其外形區分為五爪掌形、心形、針形、三角形、腎形、三 爪掌形、扁橢圓、橢圓和盾形(圖 4.12)等 9 類。此重新分類的資料庫稱之為 Leaf 4,如圖4.12 所示。Leaf 4 資料庫包含五爪掌形葉 20 張、心形 20 張、

針形300 張、三角形 20 張、腎形 20 張、三爪掌形葉 40 張、扁橢圓 380 張、

橢圓1160 張、盾形 20 張。若某植物包含兩種以上的葉形,在本實驗將挑選 一種葉形當作全部該植物葉子的形狀,如圖 4.13 之廣東油桐,其葉形含 4 種完全不同的葉形,除圖4.13(b)差異較大外,其餘可視為橢圓之形變,故油 桐之葉形視為橢圓。

(a)五瓣複葉 (b)五爪掌形 (c)心形 (d)針形

(e)葫蘆形 (f)腎形 (g)三爪掌形-1 (g)三爪掌形-2

(g)三爪掌形-3 (h)扁橢圓 (i)橢圓 (j)六瓣裂葉

(k)三瓣裂葉 (l)深裂葉 (m)羽狀葉 (n)箭形葉 圖4.11:元智大學葉子資料庫(Leaf 3)葉子之 12 大外形分類。

(a)五爪葉 (b)心形葉 (c)針形葉-1 (c)針形葉-2

(c)針形葉-3 (c)針形葉- 4 (d)三角形 (e)腎形葉

(f)三爪葉-1 (f)三爪葉-2 (g)扁橢圓-1 (g)扁橢圓-2

(g)扁橢圓-3 (h)橢圓-1 (h)橢圓-2 (i)盾形葉 圖4.12:中華大學葉子資料庫(Leaf 4)葉子之 9 大外形分類。

(a) (b) (c) (d)

圖4.13:廣東油桐之 4 種完全不同的葉子形態。

表4.4 為各特徵在 Leaf 3 和 Leaf 4 上面的平均檢索正確率。因為我們橢 圓葉形佔葉形資料庫比例極大,為避免影響整體檢索正確率,在這裡,平均 檢索正確率的計算方式為:

=

= 1

0

1 N

i

Rei

Re N

其中Re表整體平均檢索正確率,Re 表各類別之平均 Recall 值,N 為類別總i 數。圖4.14 和圖 4.15 為各特徵在 Leaf 3 和 Leaf 4 各葉形中 Recall 的分佈曲 線。

表4.4:各特徵在 Leaf 3 和 Leaf 4 上面的平均檢索正確率(Recall)的表現。

平均Recall

Leaf 3 Leaf 4

Dar + Der 0.8128 0.8172

圓形標靶(Dar) 0.7316 0.7023

ART 0.6898 0.6629

一階導數(Der) 0.7615 0.7623

質心距離富立葉特徵(CCDFD) 0.6136 0.6965

ART + Der 0.7949 0.7878

AreaFD 0.6242 0.5787

GFD 0.6899 0.6640

CSS 0.7543 0.7921

圖4.14:各特徵在資料庫 Leaf 3 各類別中的檢索正確率比較。

圖4.15:各特徵在資料庫 Leaf 4 各類別中的檢索正確率比較。

由圖 4.14 和 4.15 可以很明顯的看出一階導數(Der)在心形、腎形和盾形 等非橢圓形的葉形檢索具有最佳的正確率。唯在檢索針形葉、扁橢圓形、橢 圓形時,Recall 值反低於其他的區域形狀特徵。因扁橢圓形、橢圓形等邊緣 變化緩慢平滑的形狀,Der 無法細分。除此之外 Der 特徵在檢索末端兩葉較 小的五爪掌形葉,容易與三爪掌形葉混淆,故宜用CSS 和 ART 特徵最佳。

但ART 特徵在檢索心形葉外形容易和近乎圓形的葉形混淆(圖 4.16)。因為心 形葉和近乎圓形的葉形兩種圓形標靶頻譜差異很大(圖 4.17),可利用此一特 性加以區隔;所以本論文所提出圓形標靶特徵(Dar),在檢索心形葉、盾形葉 和腎形葉兩種葉形正確率遠優於其他區域性形狀描述子。概括而言,區域性 特徵相較於Der 特徵對於扁橢圓形、橢圓形較為敏感,可藉由區域性特徵來 細分。故整合區域特徵和Der 特徵的新比對法來解決 Der 在檢索扁橢圓形、

橢圓形上的低檢索正確率;其中又以搭配Dar 特徵為最佳,此新特徵在 Leaf 3 和 Leaf 4 整體檢索正確率較 Der 搭配 ART 的新比對法佳,且遠優於其他 僅使用單一形狀特徵的檢索方式。

(a)

(b)

圖4.16:圓形標靶特徵和 ART 特徵在心形葉檢索上所呈現的差異性。(a)使用圓 形標靶特徵檢索心形葉。(b)使用 ART 檢索心形葉。

(a) (b) (c) (d)

(e) (f) (g) (h)

(i) (j) (k) (l)

圖4.17:心形葉和近乎圓形的葉形圓形標靶特徵比較。(a)近乎圓形的葉形。(b) 圖(a) tmn值分佈。(c)圖(a)圓形標靶特徵圖。(d) 圖(a)圓形標靶頻譜。(e) 心形葉 1。 (f)圖(e)之 tmn值分佈。(g)圖(e)圓形標靶特徵圖。(h)圖(e)圓 形標靶頻譜。(i)與圖(e)相似的心形葉。(j)圖(i)之tmn值分佈。(k)圖(i)之 圓形標靶特徵圖。(l)圖(i)之圓形標靶頻譜。

第五章

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