Automatic Recognition Of Plant Leaves Using Serial Combination Of Classifiers
Résumé: Plants are of great importance in human life, they are useful in many field such as industry, medicine, agriculture, etc. Plant identification is not a trivial task and presents challenges even for specialists. In this paper, we present an automatic leaf classification system based on a serial combination of two classifiers, namely: Linear discriminate analysis and Naïve Bayes. Our system is consisted of two stages, at the first stage, NB classifier attempts to determine, with a reject option, the class that a given sample is belonging to. If the confidence score yielded by NB does not exceed a certain threshold, then the sample will be passed through another classification task using LDA classifier. Our system has been evaluated using the well-known Swedish dataset. Experimental results indicated that the serial combination of the classifiers has shown better performance than those obtained using only one classifier.
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