Reconhecimento de Plantas Medicinais através de Características das Folhas e Aprendizagem de Máquina

In this work, we tackle the problem of automatic plant recognition by means of Machine Learning and Computer Vision techniques. We focus on the case of Medicinal Plants, given their potential as natural medicines to prevent and treat human diseases, with lower costs and less side effects (when properly used) than standard medicines. We develop a plant recognition system and a new dataset, based on the extraction of texture and shape features from plant leaf images. Experimental results showed accuracy rates about 98% on the proposed dataset for the best selected classifiers. Resumo. Neste trabalho, o problema do reconhecimento automático de espécies de plantas é atacado através de técnicas de Aprendizagem de Máquina e Visão Computacional. O foco é dado para o caso especı́fico das Plantas Medicinais, dado o potencial das mesmas como remédios naturais que previnem e tratam doenças em humanos, com baixo custo e menos efeitos colaterais (quando usadas propriamente) que remédios industrializados. Um sistema de reconhecimento de plantas e uma base de dados são desenvolvidos, baseados em caracterı́sticas de textura e forma das folhas. Resultados experimentais indicam uma taxa de acurácia de aproximadamente 98% na base de dados proposta para os melhores classificadores selecionados. 1. Introdução As plantas são organismos indispensáveis para seus ecossistemas, provendo recursos insubistituı́veis para os animais, como oxigênio e alimentos. Algumas espécies de plantas possuem também papel importante na medicina, servindo tanto como substratos para a indústria farmacéutica, ou sendo elas mesmas usadas como remédios e tratamentos médicos. Plantas usadas no tratamento ou prevenção de doenças e enfermidades são conhecidas como plantas medicinais [Sabu et al. 2017]. Embora as plantas estejam em todos os lugares, a identificação correta das espécies de plantas permanece sendo um grande desafio, tradicionalmente requerendo a consulta aos especialistas em botânica. Porém, especialistas nem sempre são facilmente encontrados, principalmente levando-se em consideração que um especialista em um tipo de famı́lia de plantas não é necessariamente treinado para reconhecer outras espécies. Além disso, o processo de identificação manual de amostras de plantas é bastante demorado e passı́vel a erros humanos. No intuito de evitar tais problemas, sistemas automáticos de categorização de plantas têm sido propostos na literatura nos últimos anos [Agarwal et al. 2006, Kumar et al. 2012, Mallah et al. 2013, Jin et al. 2015, Jose et al. 2018, Adinugroho and Sari 2018], fazendo tais sistemas uso de técnicas sofisticadas de áreas como a Aprendizagem de Máquina e Visão Computacional. Os sistemas automáticos de reconhecimento de plantas possuem três módulos básicos: a aquisição das imagens, a extração de caracterı́sticas e a etapa de reconhecimento (classificação) das espécies [Sahay and Chen 2016]. A aquisição das imagens é geralmente realizada sob ambientes controlados (como em [Kumar et al. 2012, Mallah et al. 2013, Sahay and Chen 2016]) ou em ambientes naturais, como em [Cerutti et al. 2013, Sun et al. 2017]. Grande parte dos sistemas de reconhecimento de plantas focam na extração de caracterı́sticas relacionadas às folhas das mesmas, como forma, textura, venação, dentre outras [Cope et al. 2012, Jin et al. 2015, Sabu and Sreekumar 2017, Sabu et al. 2017, Britto et al. 2019, Pacifico et al. 2019]. Por fim, vários algoritmos da literatura de Aprendizagem de Máquina têm sido aplicados ao reconhecimento de plantas: Árvores de Decisão [Rahmani et al. 2015], K-Vizinhos Mais Próximos [Mallah et al. 2013, Mallah and Orwell 2013, Britto and Pacifico 2018], Máquinas de Vetores de Suporte [Venkataraman and Mangayarkarasi 2016], Algoritmo de Floresta Aleatória [Britto et al. 2019, Pacifico et al. 2019] e Redes Neurais Artificiais [Prasad and Singh 2017, Adinugroho and Sari 2018, Hu et al. 2018, Pacifico et al. 2018]. Neste trabalho, um sistema de reconhecimento de espécies de plantas medicinais é proposto. Uma nova base de dados é elaborada, formada pela extração de caracterı́sticas da textura e da forma das folhas dessas plantas. A base de dados proposta é composta por amostras obtidas de 16 espécies de plantas medicinais comumente encontradas no Brasil. Para a composição do módulo de reconhecimento do sistema proposto, quatro classificadores da literatura de Aprendizagem de Máquina são testados através de uma análise experimental executada na base de dados proposta. O presente trabalho dá continuidade às avaliações iniciadas em [Britto et al. 2019, Pacifico et al. 2019], pelo aumento da base de dados e pela combinação de caracterı́sticas de textura e forma das imagens obtidas para a geração da base de dados. Além disso, a influência da resolução das imagens é analisada no presente trabalho, visando a obtenção de imagens com a menor resolução possı́vel e que apresentem boas taxas de classificação, de modo que o sistema de reconhecimento final não faça uso desnecessário de memória de armazenamento. O trabalho está dividido como segue. A metodologia utilizada para o desenvolvimento da base de dados proposta é definida na Seção 2. Em seguida, os resultados experimentais são discutidos (Seção 3). Por fim, as conclusões e possı́veis linhas de continuidade da pesquisa são apresentadas (Seção 4).