花的类型标识算法使用KNN提取HSV颜色和GLCM纹理

A. Salsabila, Rika Yunita, Chaerur Rozikin
{"title":"花的类型标识算法使用KNN提取HSV颜色和GLCM纹理","authors":"A. Salsabila, Rika Yunita, Chaerur Rozikin","doi":"10.33050/TMJ.V6I1.1667","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Beragamnya jenis bunga yang ada serta memiliki spesies dan kemiripan pada setiap ragamnya, membuat para pecinta tanaman dan pembudi daya sulit untuk membedakan dalam penentuan jenis bunga, diperlukannya waktu yang sangat lama untuk mengetahui jenis bunga jika hanya mengandalkan panca indera saja. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor serta ekstrasi ciri terhadap warna dan tekstur sangat membantu dalam pengolahan citra untuk mengidentifikasi bunga menjadi lebih mudah dan mempersingkat waktu, dengan akurasi terbesar 71% menggunakan nilai K-7, identifikasi bunga berhasil dilakukan.","PeriodicalId":164478,"journal":{"name":"Technomedia Journal","volume":"516 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"16","resultStr":"{\"title\":\"Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM\",\"authors\":\"A. Salsabila, Rika Yunita, Chaerur Rozikin\",\"doi\":\"10.33050/TMJ.V6I1.1667\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Beragamnya jenis bunga yang ada serta memiliki spesies dan kemiripan pada setiap ragamnya, membuat para pecinta tanaman dan pembudi daya sulit untuk membedakan dalam penentuan jenis bunga, diperlukannya waktu yang sangat lama untuk mengetahui jenis bunga jika hanya mengandalkan panca indera saja. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor serta ekstrasi ciri terhadap warna dan tekstur sangat membantu dalam pengolahan citra untuk mengidentifikasi bunga menjadi lebih mudah dan mempersingkat waktu, dengan akurasi terbesar 71% menggunakan nilai K-7, identifikasi bunga berhasil dilakukan.\",\"PeriodicalId\":164478,\"journal\":{\"name\":\"Technomedia Journal\",\"volume\":\"516 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-07-20\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"16\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Technomedia Journal\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33050/TMJ.V6I1.1667\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Technomedia Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33050/TMJ.V6I1.1667","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 16

摘要

不同种类的花,不同种类的花,不同种类的花,在不同种类的花上都有相似之处,使得植物爱好者和种植者很难区分不同种类的花,他们需要很长时间来了解花的种类,如果他们仅仅依靠感官。通过使用K-Nearest算法和纹理特征的应用,有助于图像处理,使花更容易识别和缩短时间。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM
Beragamnya jenis bunga yang ada serta memiliki spesies dan kemiripan pada setiap ragamnya, membuat para pecinta tanaman dan pembudi daya sulit untuk membedakan dalam penentuan jenis bunga, diperlukannya waktu yang sangat lama untuk mengetahui jenis bunga jika hanya mengandalkan panca indera saja. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor serta ekstrasi ciri terhadap warna dan tekstur sangat membantu dalam pengolahan citra untuk mengidentifikasi bunga menjadi lebih mudah dan mempersingkat waktu, dengan akurasi terbesar 71% menggunakan nilai K-7, identifikasi bunga berhasil dilakukan.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信