Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Recognition of tree species based on the analysys and clasification if tree leaves

Katarzyna Grabska

Abstract

The object of this dissertation is designing a tool enabling an automated and computerized identification of tree species using leaf analysis. Implementation of the algorithms utilized for creating this tool was based on Java 11.0.2 with OpenCV library designed for image processing and a JavaML library containing a collection of machine learning algorithms. The thesis includes the creation of the algorithm, its implementation and testing its process of object category identification, i.e. tree leaf. Moreover, various classifiers were used and compared for suitability in tree leaf identification. For this purpose two databases were created: a training database containing objects used for learning and a test database containing new, unrecognized objects. Based on the results of the study, objects from a test database were assigned to a suitable category.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Katarzyna Grabska (FEIT/PE) Katarzyna Grabska,, The Institute of Electronic Systems (FEIT/PE)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Title in Polish
Rozpoznawanie gatunków drzew na podstawie analizy i klasyfikacji zdjęć liści
Supervisor
Grzegorz Krzysztof Nieradka (FEIT/PE) Grzegorz Krzysztof Nieradka,, The Institute of Electronic Systems (FEIT/PE)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Certifying unit
Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Affiliation unit
The Institute of Electronic Systems (FEIT/PE)
Study subject / specialization
, Telekomunikacja (Telecommunications)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
03-10-2019
Issue date (year)
2019
Reviewers
Zbigniew Gajo (FEIT/PE) Zbigniew Gajo,, The Institute of Electronic Systems (FEIT/PE)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT) Grzegorz Krzysztof Nieradka (FEIT/PE) Grzegorz Krzysztof Nieradka,, The Institute of Electronic Systems (FEIT/PE)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Keywords in Polish
rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie obrazu, klasyfikacja, klasyfikator k-najbliższych sąsiadów, lasy losowe
Keywords in English
image recognition, image processing, classification, k-nearest neighbors, random forest
Abstract in Polish
Celem niniejszej pracy jest rozwiązanie problemu dotyczącego rozpoznawania gatunku drzewa na podstawie automatycznej, komputerowej analizy zdjęć liści. Do implementacji algorytmów służących rozwiązaniu tego zagadnienia, wykorzystany został język programowania Java 11.0.2 oraz biblioteka przeznaczona przetwarzaniu obrazów OpenCV i biblioteka zawierająca zbiór algorytmów uczenia maszynowego JavaML. Praca obejmuje opracowanie algorytmu, jego implementację oraz przeprowadzenie testów działania dla procesu rozpoznania kategorii obiektu, którym jest liść drzewa. Dodatkowo, w ramach projektu wykorzystane zostały oraz porównane ze sobą pod kątem przydatności do rozpoznawania liści na obrazach różne klasyfikatory, przyporządkowujące je do danych grup drzew. W tym celu utworzona została kolejno baza treningowa, składająca się z obiektów służących do nauki klasyfikatora oraz baza testowa, do której należą obiekty nowe, nierozpoznane. Na podstawie badań klasyfikatora, opartego na cechach obiektów treningowych, obiekty z grupy testowej zostały przyporządkowane do odpowiedniej kategorii. Przeprowadzone testy działania potwierdzają, że możliwe jest opracowanie poprawnie działającego algorytmu, umożliwiającego rozpoznawanie gatunków drzew.
File
  • File: 1
    PracaDyplomowa.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 36145

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUTb3b9bcc8d49941c29d07b3dacc5a6317/
URN
urn:pw-repo:WUTb3b9bcc8d49941c29d07b3dacc5a6317

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page