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Este livro explora uma abordagem avançada à segmentação automática de imagens morfológicas baseadas em marcadores, à classificação e à deteção de doenças em plantas de tomateiro doentes utilizando a classificação Support Vetor Machine (SVM). O livro analisa a forma como o processamento morfológico melhora a precisão da segmentação de imagens, permitindo a identificação precisa de regiões doentes em plantas de tomate. O livro também aborda técnicas de extração de caraterísticas, métodos de classificação e a eficácia da SVM na distinção entre áreas de plantas saudáveis e doentes. Esta obra é…mehr

Produktbeschreibung
Este livro explora uma abordagem avançada à segmentação automática de imagens morfológicas baseadas em marcadores, à classificação e à deteção de doenças em plantas de tomateiro doentes utilizando a classificação Support Vetor Machine (SVM). O livro analisa a forma como o processamento morfológico melhora a precisão da segmentação de imagens, permitindo a identificação precisa de regiões doentes em plantas de tomate. O livro também aborda técnicas de extração de caraterísticas, métodos de classificação e a eficácia da SVM na distinção entre áreas de plantas saudáveis e doentes. Esta obra é particularmente útil para investigadores, agrónomos e especialistas em visão computacional que trabalham na agricultura de precisão e no diagnóstico de doenças das plantas utilizando técnicas de aprendizagem profunda e de aprendizagem automática.
Autorenporträt
Professor assistente no Departamento de Informática do Colégio NGM, Pollachi. Concluiu o doutoramento no NGM College. Mais de 13 anos de experiência de ensino com especialização em processamento de imagem digital, sistema operacional, aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Publicou mais de 15 artigos de pesquisa em revistas de renome como IEEE, UGC care e Scopus.