Asma Yaprağı Türünün Sınıflandırılması için Doğal ve Sentetik Verilerden Derin Öznitelikler Çıkarma, Birleştirme ve Seçmeye Dayalı Yeni Bir Yöntem
A New Method Based on Extracting, Combining and Selecting Deep Features from Natural and Synthetic Data for Classification of Grapevine Leaf Species
Yazar: İmak, Andaç; Doğan, Gürkan; Şengür, Abdülkadir; Ergen, Burhan
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 9 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Grapevine leaf,feature extraction,feature selection,PCA,SVM,ESRGAN ; Asma yaprağı,öznitelik çıkarma,öznitelik seçme,PCA,DVM,ESRGAN

Son yıllarda Türkiye’de zengin mineral, diyet lif ve vitamin içeren asma yapraklarının üretimi ve tüketimi yoğun olarak gerçekleşmektedir. Bununla birlikte hazır gıda sektöründe asma yapraklarından yapılan dolma yemeğine talep, farklı ülkelere ihracat olanaklarını da arttırmaktadır. Bunun gibi ticari tarım faaliyetlerinde sürdürülebilir bir pazarlama için kalite standartlarının oluşturulması önemlidir. Araştırmacılar, akıllı tarım uygulamalarında derin öğrenme ile birlikte olumlu ilerlemeler kaydetmiştir. Bu çalışmada, tüketim için kullanılacak asma yapraklarının türünün tanınması için yeni bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde Ak, Ala Idris, Büzgülü, Dimnit ve Nazli olmak üzere 5 farklı asma yaprak türünden 500 görüntü içeren bir veri seti kullanılmıştır. Bu görüntülerden veri arttırma teknikleri ile 3500 adet görüntü elde edilmiştir. Ayrıca elde edilen görüntülere ESRGAN modeli uygulanarak daha ayrıntılı dokulardan oluşan bir veri kümesi elde edilmiştir. Bu görüntülerden öznitelik çıkarımı yapmak için VGG 19 derin öğrenme modeli kullanılmıştır. Oluşturulan iki ayrı veri setinden elde edilen öznitelikler birleştirilmiştir. Bu şekilde hibrit bir öznitelik çıkarıcı model oluşturulmuştur. PCA algoritması kullanılarak en iyi 175 adet öznitelik alt kümesi seçilmiştir. Son olarak elde edilen özniteliklerin sınıflandırılması için Destek Vektör Makinesi (DVM) kullanılarak %96,14 oranında doğruluk hesaplanmıştır.

In recent years, the production and consumption of grapevine leaves containing rich minerals, dietary fiber and vitamins has been intensively realized in Turkey. However, the demand for stuffed food made from grapevine leaves in the convenience food sector increases the export opportunities to different countries In commercial agricultural activities such as this, it is important to determine quality standards for sustainable marketing. Researchers have made positive progress with deep learning in smart farming applications. In this study, we propose a new method for recognizing the type of grapevine leaves to be used for consumption. In the proposed method, a dataset containing 500 images of 5 different grapevine leaf species, namely Ak, Ala Idris, Büzgülü, Dimnit and Nazli, was used. From these images, 3500 images were obtained with data augmentation techniques. In addition, a dataset consisting of more detailed textures was obtained by applying the ESRGAN model to the obtained images. VGG 19 deep learning model was used to extract features from these images. The features obtained from the two separate data sets were combined. In this way, a hybrid feature extraction model was created. The best 175 feature subsets were selected using the PCA algorithm. Finally, 96.14% accuracy was calculated using a Support Vector Machine (SVM) for classification of the obtained features.