I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   1 6 ,   N o .   2 N o v e m b e r   201 9 ,   pp.   73 7 ~ 74 3   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 6 .i 2 . pp73 7 - 74 3       737       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i ae s c or e . c om / j our na l s / i nde x . php/ i j e e c s   Fl o w e r   a n d   l e a f   r e c o g n i t i o n   f o r   p l a n t   i d e n t i f i c a t i o n   u si n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k         N u r u l   F ati h ah S ah i d an A h m ad   K h ai r i   Ju h a N o r as i ah   M o h a m m ad ,   Zai d ah   I b r ah i m   F a c ul t y   o f   C o m put e r   a nd   M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U n i v e r s i t i   T e k no l o g i   M A R A ,   M a l a y s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e J a n   4,   20 19   R e v i s e d   A pr   7 ,   2019   A c c e pt e A p r   30 ,   201 9       T hi s   p a pe r   pr e s e n t s   f l o w e r   a n l e a f   r e c o g ni t i o f o r   pl a nt   i de n t i f i c a t i o us i ng   C o nvo l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r ( C N N ) .   I t hi s   s t udy ,   t he   p e r f o r m a nc e   o f   C N N   f o r   pl a n t   i de n t i f i c a t i o us i ng   i m a g e s   o f   t h e   l e a v e s ,   f l o w e r s   a nd   a   c om bi na t i o o f   bo t a r e   i nv e s t i g a t e d .   T w o   pu bl i c l y   a v a i l a b l e   da t a s e t s ,   na m e l y   F o l i o   l e a f   da t a s e t   a nd  F l o w e r   R e c o g ni t i o d a t a s e t ,   h a v e   be e us e f o r   t he   t r a i ni ng   a nd  t e s t i ng   pu r po s e s .   C N N   ha s   b e e n   pr o v e t o   p r o duc e   e xc e l l e n t   r e s ul t s   f o r   o bj e c t   r e c o g ni t i o bu t   i t s   p e r f o r m a nc e   c a s t i l l   be   i nf l ue nc e by   t he   t y pe   of   i m a g e s   a nd  t he   n um be r   o f   l a y e r s   o f   t he   C N N   a r c hi t e c t u r e .   E xpe r i m e nt a l   r e s u l t s   i nd i c a t e   t ha t   t he   ut i l i z a t i o o f   l e a f   i m a g e s   o nl y   a r r i v e   t o   t he   h i g he s t   a c c ur a c y   f o r   pl a nt   i de nt i f i c a t i o c o m pa r e t o   t h e   i m a g e s   o f   f l o w e r s   o nl y   o r   t he   c o m bi na t i o of   bo t h,   t ha t   a r e   9 8% ,   85%   a nd    74% ,   r e s pe c t i v e l y .   Ke y w or ds :   CN N   D e e l e a rni n g   F l ow e r   r e c o gn i t i o n   L e a f   r e c o gn i t i o n   C opy r i gh t   ©   201 9   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   Z a i da Ib ra h i m ,     F a c ul t y   of   Co m put e r   a n d   M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s ,     U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A ,     S ha h   A l a m ,   S e l a n go r ,   M a l a y s i a .   E m a i l :   z a i d a h @ t m s k . u i t m . e du . m y       1.   I N TR O D U C TI O N     D e e l e a rn i n i s   a   m a c h i n e   l e a rni n t e c hni que   t ha t   t e a c h e s   c o m put e r s   t o   do   w h a t   c o m e s   n a t u ra l l y   t h u m a n s :   l e a rn  by   e xa m pl e   [1] .   I n   de e l e a rni n g ,   a   c o m put e r   m o de l   l e a rn s   t o   pe r f o r m   c l a s s i f i c a t i o n   t a s ks   di r e c t l y   f r o m   i m a ge s ,   t e xt ,   o r   s o un d .   W i t hi n   t h e   pa s t   f e w   y e a r s ,   de e l e a rni n a l go ri t hm s   pa rt i c ul a r l y   Co n v o l ut i o n a l   N e u r a l   N e t w o r ks   (CN N s ha v e   pr o v e n   t h e i r   m uc po w e r f ul   f e a t ur e   r e p r e s e n t a t i o n   c a p a b i l i t i e s   i n   c o m put e r   v i s i o n   [2].   D a t a   a r e   t r a i n e by   us i n a   l a r ge   s e t   of   l a be l e da t a   w i t h   v a ri o us   n um b e r s   o f   l a y e r s     of   t h e   CN N .     Cu rr e nt   a dv a n c e s   i n   ha r dw a r e   t e c hn o l o g y   h a v e   e n a b l e t h e   e vo l ut i o n   o f   CN N   a n m a s s i v e   num b e of   t h e i r   a pp l i c a t i o n s ,   a s   w e l l   a s   c o m pl i c a t e t a s ks   l i ke   o b j e c t s   r e c o gn i t i o a n d   i m a ge   c l a s s i f i c a t i o [3] .   It   h a s   r e s ul t e i n   g r o u n b r e a k i n de c i s i o n s   o v e r   t h e   l a s t   de c a de   i n   v a r i o us   f i e l ds   r e l a t e t o   pa t t e rn  r e c o gn i t i o n ;   f r o m   i m a ge   p r o c e s s i n t o   v o i c e   r e c o gn i t i o n   [4 ].   CN N ’s   c a pa b i l i t i e s   ha v e   be c o m e   a   kn o w n   a nd  us e i v a r i o us   o bj e c t   r e c o gn i t i o n   p r o b l e m s   s uc h   a s   f l ow e r   c a t e go r i z a t i o n   [5] ,   l e a f   r e c o gn i t i o n   [6 ],   v o i c e   a n a l y s i s   [7],   i m a ge   c l a s s i f i c a t i o n   [8],   f r ui t   c l a s s i f i c a t i o n   a nd  r i pe n e s s   gra di ng  r e c o gn i t i o n   [9] ,   f o o r e c o gn i t i o n   [10 ],     a n pl a n t   di s e a s e   i de nt i f i c a t i o n   [11] .   CN N   i s   a   s ub - c l a s s   of   A r t i f i c i a l   N e ura l   N e t w o r (A N N ),   a n   i n f o r m a t i o n   p r o c e s s i n pa ra d i gm   t h a t   i s   i n s pi r e by   t h e   w a y   t h e   b i o l o gi c a l   n e r v o us   s y s t e m   w o r ks ,   t ha t   i s   h o w   t h e   t h e   b r a i n   p r o c e s s   i n f o r m a t i o n.     T h e   b r a i c o n s i s t s   o f   a   l a r ge   n u m b e r   o f   n e u r o n s   i n t e ra c t i n g   t o ge t h e r   t o   s o l v e   c e r t a i p r o b l e m s   [3,   12].   A N N   i s   a   m a t h   r e p r e s e nt a t i o o f   t h e   h u m a n   n e r v o us   a r c hi t e c t u r e   t ha t   b e l o n gs   t o   a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   [13].   It   i s   s t i l l   un c l e a r   w h e t h e r   t h e   A N N   c a n   m o di fy   a n a da pt   i t s e l f   t o   e x pl a i n   a n a d a p t   i t s e l f   t o   ov e r c o m e   v a r i o us   o t h e r   t a s ks   a s   o ppo s e t o   CN N   t ha t   h a s   p r o v e n   t o   b e   e ffe c t i v e   i n   t he   f i e l o f   m a j o r   t a s ks   [14] .   A s   i n   o t h e r   i m a ge   r e c o gn i t i o n   t a s ks ,   pl a n t   i de nt i f i c a t i o n   d e pe n ds   o n   c o m put a t i o n a l   s t r a t e gi e s   t e xt ra c t   di s c ri m i n a t i v e   o pt i o n s   f r o m   pi c t ur e s .   O pt i o n s   a re   h i s t o ri c a l l y   h a n d - l o o m e o r   ha n de s i g n e d.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2 502 - 47 52   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 6 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 01 9   :   73 7 - 74 3   738   H ow e ve r ,   a   r e c e nt   t r e n i m a c hi n e   l e a rni n ha s   s h o w n   t ha t   l e a rn e r e p r e s e n t a t i o n s   a r e   m o r e   pra c t i c a l   a nd  e c o n o m i c a l   [15] .   S e v e r a l   pa rt s   o f   a   pl a n t   c a n   b e   us e by   a   bo t a ni s t   i n   o r de t o   r e c o gn i z e   a   pl a nt   a n d   v a r i o us   e ffo r t s   ha v e   b e e n   do n e   t h a t   i n c l ude s   f l ow e r s ,   l e a v e s ,   a nd  r o o t s   [16].   L e a ve s   a r e   t h e   m o s t   w i de l y   us e a s   i t   i s   m o r e   c o n v e n i e n t   t o   b e   e xa m i n e d.   B e s i de s   t ha t ,   i t   p r o v i de s   i m po r t a nt   di a g n o s t i c   c ha r a c t e r s   a n di s c r i m i na t i v e   f e a t ur e s   f o r   pl a nt   i de nt i f i c a t i o n   a n d   t h e   r e s ul t s   a r e   g r e a t   [ 17 - 19].   H ow e v e r ,   s o m e   r e s e a r c h e s   h a v e   a l s o   b e e n   m a de   o f l ow e r   r e c o gn i t i o t o   i de n t i fy   t h e   s pe c i e s   of   pl a nt s .   E v e n   t h o ug h   f l o w e r s   h a v e   m a n y   di f fe r e n t   s pe c i e s ,   s o m e   of   t h e m   h a v e   ve r y   s i m i l a r   c ha r a c t e r i s t i c s   a n l o o ks .   T h i s   s i m i l a ri t y   a n di s s i m i l a ri t y   m a ke   t h e   f l ow e r s   r e c o gn i t i o p r o c e s s   w i t a   h i g h l y   a c c ur a t e   r e s ul t   i s   v e r y   c h a l l e n g i n g   [20] .   T h e   pu r po s e   of   i de n t i fy i n p l a nt s   i s   t o   c a t e go r i z e   t h e   pl a n t s   fo r   r e c o r di n pu rpo s e s .   T h e   p r o c e s s   of  i de nt i fy i n a   p l a nt   us i n f l ow e r s   a n l e a v e s   a r e   a n   e a s y   t a s fo r   bo t a ni s t s   a s   t h e y   c a n   s i m pl y   r e c o gn i z e   i t   us i n t h e i r   k n o w l e dge   [21].   O n   t h e   c o n t ra r y ,   fo r   m a c h i n e s   t o   a c h i e v e   t h e   s a m e   r e c o gn i t i o n   r e s ul t s   r e qu i r e s   pe r f o r m i ng  i m a ge - p r o c e s s i n t e c hn i que s   t o   e xt r a c t   v i s ua l   i nfo r m a t i o n   a nd  c o m pa r e   t h e m   t o   e xi s t i n s e t s   o da t a   [7] .   S t r uc t u r e l e a rni n o r   b e t t e k n o w n   a s   de e l e a rn i ng,   ha s   b e e n   r e c o gn i z e d   a s   a   n e w   a r e a   i n   c o m put e v i s i o n   t ha t   ha s   b e e n   r e po r t e d   t o   p r o duc e   e xc e l l e n t   r e s ul t s   [ 22 ].     R e s e a r c h   a b o ut   f l ow e r   a n l e a f   r e c o gn i t i o n   ha s   b e e n   c o n duc t e by   s e ve r a l   r e s e a r c h e r s   us i n v a ri o us   t e c hn i q ue s .   H u’s   s e ve n   m o m e n t   a l go ri t hm   ha s   b e e n   a ppl i e f o r   f l ow e r   r e c o gn i t i o n   w i t h   a l m o s t   80%  a c c ura c y   [23].   W i t h   da t a   a ugm e n t a t i o n,   t h e   a c c ura c y   of   99. 04%  us i n g   A l e xN e t   a n 99 . 42  us i n G o o gl e N e t   h a v e   be e n   ob t a i n e [24] .   S u ppo r t   V e c t o r   M a c h i n e   (S V M )   w i t t e xt ur e   f e a t u r e s   h a s   a c h i e v e 99%  a c c ura c y   [20].   B e s i de s   t ha t ,   s h a pe   f e a t u r e s   a n c o l o ur   hi s t o gra m   w i t h   k - n e a r e s t   n e i g h b o ur   c l a s s i f i e r s   h a v e   b e e n   a p pl i e w i t 87. 2%   a c c u r a c y   [6].   S i n c e   t h e   r e s ul t s   o f   us i ng  F o l i o   l e a f   da t a s e t   a nd  F l o w e r   da t a s e t   w e r e   v e r y   pos i t i v e ,   t h e s e   da t a s e t s   w e r e   c h o s e n   t o   b e   e xpe r i m e n t e d   i t hi s   r e s e a r c h.     In   t hi s   pa pe r ,   a   c o m pa r i s o n   o f   t h e   a c c ur a c y   pe r fo r m a n c e   b e t w e e n   a   s e t   of   f l ow e r s ,   a   s e t   o l e a ve s   a n d   a   c o m b i n a t i o n   o f   a   s e t   of   f l ow e r s   a n l e a v e s   h a v e   be e n   c o n duc t e i o r de r   t o   a na l y z e   t h e   a c c ura c y   pe r f o r m a n c e   of   pl a nt   i de n t i f i c a t i o n.   T hi s   pa pe r   i s   o r ga ni z e a s   fo l l ow s .   T h e   n e s t   s e c t i o n   di s c us s e s   a bo ut   CN N   a n t h e   f e a t u r e s   t h a t   h a v e   b e e n   ut i l i z e f o r   pl a n t   i d e n t i f i c a t i o n,   f o l l ow e by   r e s ul t s   a n a l y s i s   of   t h e   e xpe r i m e nt s   us i ng  d i f fe r e nt   d a t a s e t s   a n d   di f f e r e n t   n u m b e r   o l a y e r s   o n   CN N .   T h e   l a s t   s e c t i o c o n c l ude s   t hi s   pa pe w i t t h e   i n f o r m a t i o n   o f   f ut ur e   w o r k .       2.   R ES EA R C H   M ET H O D   2. 1 .       C o n v o l u ti o n al   N e u r al   N e tw o r k   ( CNN )   CN N   c o n s i s t s   o f   fo ur   t y pe s   of   l a y e r s   w h i c h   a r e   c o n v o l ut i o l a y e r s ,   po o l i ng  l a y e r ,   R e c t i f i e L i n e a r   uni t   ( R e L u)  l a y e r   a n f ul l y   c o nn e c t e l a y e r s .   Co n v o l ut i o l a y e r s   e xt r a c t   t h e   i n pu t   o a n   i m a ge   by   us i n c o n vo l ut i o n   o pe r a t i o n   a nd  pr o duc e   a   fe a t ur e   m a [19] .   M ul t i pl e   c o n vo l ut i o na l   l a y e r s   c a n   a l s o   be   a ppl i e fo r   di f fe r e nt   f e a t ur e   m a ps .   T hi s   m e t h o i s   t o   e n s ur e   c o m pl e t e   e xt r a c t i o n   o f   v a r i o us   fe a t u r e s .   N e xt ,   po o l i n l a y e r   l o w e r   t h e   s i z e   of   t h e   f e a t ur e   m a ps .   T hi s   p r o c e s s   m a ke s   t h e   i nput   r o b us t   a ga i n s t   n o i s e   a n di s t o r t i o n   [2] .   CN N   pa r t i c ul a rl y   r e l i e s   o n   t h e   t hi r l a y e r   w h i c h   i s   t h e   a c t i v a t i o n   f un c t i o n.   CN N   m a y   us e   s p e c i f i c   f un c t i o n s   s uc h   a s   R e L U s   f un c t i o n s   t o   e ff i c i e n t l y   i m pl e m e nt   n o n - l i n e r   t r i gge ri n g .   A l l   n e ga t i v e   pi xe l   v a l ue s   i n   t h e   f e a t u r e   m a a r e   r e p l a c e w i t h   z e r o   i t h e   R e L l a y e r   [6].   F u l l y   c o nn e c t e l a y e r   w h i c h   i s   t h e   l a s t   l a y e r ,   t o t a l   t h e   w e i ght a ge   of   pr e v i o us   l a y e r s   of   f e a t ur e s   t o   de t e r m i n e   t h e   o ut put .     F i gu r e   s h o w s   t h e   CN N   a r c h i t e c t u r e   t h a t   e xt r a c t s   f e a t ur e s   by   us i n c o n vo l ut i o n   t e c hni que   o n   t h e   i n put   i m a ge ,   r e s i z e s   t h e   f e a t ur e   m a p   du r i ng  po o l i n l a y e a n c l a s s i f i e s   i t   i n   t h e   f ul l y   c o n n e c t e l a y e r .     T h e   f i r s t   c o n v o l ut i o l a y e r   us ua l l y   e xt r a c t s   t h e   l o w - l e v e l   f e a t ur e s   s uc a s   e dge s   w h i l e   t h e   s e c o n c o n v o l ut i o n   l a y e r   e xt r a c t s   t h e   hi g h - l e v e l   fe a t u r e s   s uc a s   t h e   s ha pe .     E xpl a i ni n r e s e a r c h   c hr o n o l o gi c a l ,   i n c l ud i n r e s e a r c h   de s i gn,   r e s e a r c h   p r o c e dur e   (i n   t h e   f o r m   o a l go ri t hm s ,   P s e udo c o de   o r   o t h e r ) ,   h o w   t o   t e s t   a nd  d a t a   a c q ui s i t i o n   [ 6 - 9 ] .   T h e   de s c r i p t i o o f   t h e   c o ur s e   of  r e s e a r c s h o ul b e   s uppo rt e r e f e r e n c e s ,   s o   t h e   e xpl a na t i o n   c a n   b e   a c c e pt e s c i e n t i f i c a l l y   [ 4 ,   10 ] .     T a b l e s   a n F i g u r e s   a r e   pr e s e nt e c e n t e r ,   a s   s h o w n   i n   T a b l e   a n F i gu r e   a n c i t e i n   t h e   m a n us c r i p t   b e fo r e   a p pe a r e d           F i gu r e   1 Co n v o l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r a r c hi t e c t u r e   [25 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       F l o w e r   and  l e a f   r e c o gni t i on   f or   p l ant   i d e n t i f i c at i on  us i ng   c o nv ol u t i o nal   ne ur al   ne t w or k   ( Z ai dah  Ibr ahi m )   739   2. 2 .       F l o w e r   an d   Le af   R e c o gn i ti o n   W h e n   i t   c o m e s   t o   qua nt i fy i n g   f l ow e r   a n d   l e a f   i m a ge s ,   t h e   t hr e e   m o s t   i m po r t a nt   a t t r i b ut e s   t o   b e   c o n s i de r e a r e   c o l o r ,   t e xt u r e   a n d   s h a pe .     2. 2 .     C o l o r   O n e   o t h e   i m po r t a nt   f e a t u r e s   t o   r e c o gn i z e   t h e   f l ow e r   i s   t hr o ugh   t h e   Co l o r .   Co l o r   H i s t o gr a m   w h i c c a l c ul a t e s   t h e   f r e que n c y   of   pi xe l   i n t e n s i t i e s   o c c urr i n g   i a i m a ge   i s   t h e   m o s t   ge n ui n e   a n s i m p l e   gl o b a l   f e a t ur e   de s c r i pt o r s   [ 5].   T hi s   e n a b l e s   t h e   de s c r i p t o r   t o   l e a rn   a b o ut   t h e   di s t ri b ut i o o f   e a c h   c o l o r   i n   a i m a ge .   T h e   f e a t u r e   v e c t o r   i s   t a ke by   c o m b i n i n g   t h e   c o unt   f o r   e a c c o l o r .   H ow e ve r ,   t h e   c o l o r   f e a t u r e s   o f   a i m a ge   o n l y   a r e   n o t   e n o ugh   t o   qua n t i fy   f l ow e r s ,   b e c a us e   i n   a   m ul t i - s pe c i e s   e n v i r o n m e n t ,   t w o   o r   m o r e   s pe c i e s   c o ul be   of   t h e   s a m e   c o l o r   [5].   F o r   e xa m pl e ,   da i s y   a n m a gn o l i a   h a v e   s i m i l a r   c o l o r   b ut   t h e y   a r e   di ff e r e n t   f l ow e r s ,   a n d   o f   c o ur s e ,   d i f fe r e nt   p l a nt s .     2. 2 .     Te x tu r e   T e xt u r e   i s   a n o t h e r   i m po r t a n t   f e a t u r e   t h a t   c a n   b e   us e t o   r e c o gn i z e   t h e   s pe c i e s   o pl a n t s .   T h e   G ra y   L e v e l   Co   -   o c c urr e n c e   M a t ri c e s   G L CM   i s   o n e   of   t h e   m o s t   i m po r t a nt   a nd  e a r l i e s t   t e xt u r e   a na l y s i s   a ppr o a c h e s   i n t r o duc e by   ( H a r a l i c k)  i n   1973  [24] .   A c c o r di n t o   S .   A l ba w i   t h e r e   a r e   14  s t a t i s t i c a l   f e a t u r e s   t h a t   c a n   b e   c a l c ul a t e t o   qua n t i fy   a n   i m a ge   b a s e o n   t e xt u r e   a n d   t hi s   r e qu i r e s   a   l a r ge   a m o unt   o f   i n pu t   s i z e   [4]   T h e   r e s ul t i n f e a t u r e   v e c t o r   i s   a   13 - di m e n s i o na l   f e a t u r e   v e c t o r   t ha t   i g n o r e s   t h e   14t h   di m e n s i o n   due   t o   hi g c o m put a t i o n a l   t i m e   [5] .       2. 2 .     S h ap e   A n o t h e i m po r t a nt   f e a t ur e   t o   qu a n t i fy   t h e   i m a ge   i s   t hro ugh   t h e   s ha pe .   Z e rn i ke   m o m e nt s ,   i n t r o duc e by   T e a gue   a s   a   s h a pe   de s c r i p t o r ,   a nd  H m o m e n t s   a r e   t w o   w i de l y   us e gl o b a l   f o r m   de s c r i pt o r s   i c o m put e r   v i s i o n   r e s e a r c h   t ha t   c a n   r e p r e s e nt   t h e   s ha pe   o f   a n   o b j e c t   [5].   M o m e n t s   de pe n o t h e   s t a t i s t i c a l   e xpe c t a t i o n s   o f   a   ra n do m   v a ri a b l e .   T h e r e   a r e   s e v e n   m o m e n t s ,   w h i c h   a r e   c a l l e H m o m e n t s .   T h e   c o m b i na t i o n   o f   t h e s e   s e ve n   m o m e nt s   f o r m   7 - di m e n s i o na l   f e a t u r e   v e c t o r   [5] .   B ut   t h e r e   a r e   f l o w e r s   t h a t   ha v e   s i m i l a s h a pe   s uc a s   pe o n i e s   a n h y dra n ge a       3.   R ES U LTS   A ND  A N A L Y S I S   T h e   l a pt o us e t o   r u t h e   CN N   f o r   t hi s   p r o j e c t   w a s   A s us   w i t h   W i n do w s   10,   I nt e l   Co r e   i 5   p r o c e s s o r ,   4. 00  G B   R A M   a n t h e   o pe r a t i ng  s y s t e m   i s   64 - b i t   w h i l e   t h e   s of t w a r e   us e i s   M a t l a b   2018 a .   F o r   t h i s   p r o j e c t ,   t hr e e   CN N   t e s t s   h a v e   be e n   un de r t a ke n   us i n t w o   da t a s e t s .   T h e   da t a s e s t s   us e fo r   t hr e e   e xpe r i m e n t s   a r e   F l ow e r   R e c o gn i t i o da t a s e t ,   F o l i o   L e a f   da t a s e t   a nd  a   c o m b i na t i o n   o f   b o t h   da t a s e t s .     A l l   o f   t h e   i m a ge s   w e r e   r e s i z e t o   224  by   224  pi xe l s   t o   e n s ur e   t h e   c o n s i s t e n c y   of   t h e   da t a   f o r   e a c h   e xpe r i m e nt .   E xpe r i m e nt s   w e r e   c o n duc t e by   c h a n g i n t h e   num b e r   o f   l a y e r s ,   t h e   v a l ue s   o f   t h e   pa r a m e t e r s   i t h e   c o n vo l v e   l a y e r ,   po o l i n g   l a y e r   a n t h e   l e a rni n ra t e .   T h e   purpo s e   i s   t o   de t e r m i n e   t h e   b e s t   c o m b i n a t i o n   o pa r a m e t e r s   t o   p r o duc e   t h e   hi g h e s t   a c c ura c y   fo r   p l a nt   r e c o gn i t i o n   f r o m   a l l   t hr e e   d a t a s e t s .     T h e   r e s ul t s   o f   t h e   e xpe r i m e nt s   w e r e   r e c o r de i n   T a b l e   1.   B y   r e f e rr i n t o   T a b l e   1,   w e   c a n   s e e   t h a t   t h e   f i r s t   c o l um n   i ndi c a t e s   t h e   n u m b e r   o f   s t a c ks   of   l a y e r s   w h e r e   a   s t a c c o n s i s t s   o f   o n e   c o n vo l ve   l a y e r ,   o n e   m a x - po o l i n l a y e r   a n o n e   R e L l a y e r .   I n   c o l um n   Co n v o l ve   l a y e r ,   t h e   f i r s t   n u m b e r   i n   t h e   s qua r e   b ra c ke t   r e p r e s e n t s   t h e   s i z e   o t h e   c o n vo l ve   f i l t e r   w h i l e   t h e   s e c o n num b e r   r e p r e s e nt s   t h e   n u m b e r   of   c o n vo l ve   f i l t e r s .   T h e   t hi r l a y e r   r e p r e s e nt s   t h e   s i z e   o f   m a x - po o l i n g   f i l t e r   a nd   t h e   n u m b e r   o f   s t r i de .   T h e   num b e r   o f   e poc h   a nd  l e a rn i ng  ra t e   i s   s h o w n   i c o l um n   4 .   T h e   n u m b e r   o f   e poc h   de t e r m i n e s   t h e   n u m b e r   o f   r e pe t i t i o n s   o f   a l l   t h e   t r a i ni n g   da t a   w h i l e   t h e   l e a rni n g   r a t e   i s   t h e   a m o u n t   o f   a dj us t m e nt   t ha t   i s   b e i n m a de   t o   t h e   w e i gh t s   du ri n g   t h e   t r a i ni n g   p r o c e s s .   T h e   a dj us t m e n t s   o f   t h e   w e i ght s   a r e   pe r f o r m e u nt i l   t h e   e rr o r   ra t e   i s   m i n i m a l   w h e r e   i t   r e p r e s e n t s   t h e   l e a rni n p r o c e s s   of   CN N .     3. 1 .       F l o w e r   R e c o gn i ti o n   D atas e t   F l ow e r   R e c o gn i t i o n   da t a s e t   c o m pri s e s   of   4242  f l o r a l   i m a ge s   w h e r e   d a t a   c o l l e c t i o n   f o r   a l l   t h e   f l o r a l   i m a ge s   a r e   s c r a pe f r o m   go o gl e   i m a ge s ,   f l i c r   da t a ,   a n y a n d e i m a ge s   [25] .   H ow e v e r ,   fo r   t h e   pu r po s e   of   t h i s   pr o j e c t ,   o n l y   100  i m a ge s   ha v e   be e n   r a ndo m l y   c h o s e n   f r o m   5   c a t e go r i e s   w h i c h   a r e   da i s y ,   da n de l i o n ,   r o s e ,   s un f l o w e r   a nd  t ul i p .   F i gu r e   2   s h o w s   s o m e   e xa m pl e   i m a ge s   f ro m   t h i s   da t a s e t .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2 502 - 47 52   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 6 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 01 9   :   73 7 - 74 3   740       F i gu r e   2 F l o w e r   r e c o gn i t i o da t a s e t   [26]       T a b l e   s h ow s   t h e   a c c ur a c y   a c h i e v e d   f r o m   CN N   t e s t i ng  o n   F l ow e r   Re c o gn i t i o n   da t a s e t   w h e r e   di f fe r e nt   s t a c ks   o f   l a y e r s   h a v e   b e e n   e xpe r i m e nt e t o   e xa m i n e   t h e   e f f e c t s   of   t h e   n um b e o f   l a y e r s   t o   t h e   a c c ur a c y   pe r f o r m a n c e .   T h e   hi g h e s t   a c c ura c y   w a s   ob t a i n e w i t f o ur   s t a c ks   o f   l a y e r s   w h i c h   i s   74 %.         Tab l e   1 .   E xpe r i m e nt a l   R e s ul t s   o n   P a ra m e t e T u n i n g   f o r   B a s i c   CN N   b a s e o n   F l o w e r   R e c o gn i t i o D a t a s e t   N o   o f   S t a c k   o f   L a y e r s   Co n v o l v e   L a y e r   P o o l i n g   l a y e a n d   S t ri d e   E p o c h ,   L e a r n i n g   Ra t e   A c c u ra c y   ( % )   T o t a l   T i m e / s   1   [3 , 6 4 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   68   3   m i n   1 8 s   [3 , 1 6 ]   2   1 0 ,   0 . 0 0 1   62   3   m i n   1 4 s   2   [3 , 1 6 ],   [3 , 4 8 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   66   6   m i n   5 5 s   [3 , 6 4 ],   [3 , 8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   70   0   m i n   3 4 s   3   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   1 2 8 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   68   3   m i n   4 4 s   [5 , 2 0 ],   [3 ,   2 0 ],   [3 ,   1 6 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   64   3   m i n   3 5 s   4   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   8 0 ],   [3 ,   8 0 ]   [3 , 8 0 ],   [3 , 8 0 ],   [3 ,   2 5 6 ],   [3 ,   2 5 6 ]   3   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   1 0 ,   0 . 0 0 1   64   74   4   m i n   3 5 s   4   m i n   3 5 s       3. 2 .       F o l i o   Le a D at as e t   T h e   s e c o n da t a s e t   us e i s   F o l i o   L e a f   D a t a S e t   [ 26 ] .   L e a v e s   pi c t u r e s   a r e   t a ke n   f r o m   pl a n t s   o n   t h e   f a r m   o f   t h e   U ni v e r s i t y   of   M a uri t i us   a n n e a r by   l o c a t i o n s .   T h e r e   a r e   32  c a t e go r i e s   o f   pl a n t   a nd  f o r   e a c h   c a t e go r y   20  i m a ge s   o f   l e a v e s   a r e   e xpe r i m e nt e d.   H ow e ve r ,   f o r   t hi s   p r o j e c t ,   o n l y   c a t e go r i e s   a n 2 i m a ge fo r   e a c h   c a t e go r y   a r e   us e d .   F i g u r e   3   s h o w s   s o m e   s a m pl e   i m a ge s   f r o m   t hi s   d a t a s e t .           F i gu r e   3 F o l i o   l e a f   d a t a s e t   [27]       T a b l e   s h o w s   t h e   di ff e r e n t   a c c u r a c i e s   a c h i e v e f r o m   CN N   t e s t i n o n   t hi s   da t a s e t   w i t h   di f f e r e n t   s t a c ks   o f   l a y e r s .   By   l oo ki n a t   T a b l e   2,   w e   c a n   s e e   t h a t   t h e   hi g h e s t   a c c u r a c y   w a s   pr o duc e w i t h   s t a c ks   of  l a y e r s   t h a t   i s   98 %.         T a b l e   2 .   E xpe r i m e nt a l   R e s ul t s   o n   P a ra m e t e T u n i n g   f o r   B a s i c   CN N   b a s e o n   F o l i o   L e a f   D a t a s e t   N o   o f   S t a c k   o f   L a y e r s   Co n v o l v e   L a y e r   P o o l i n g   l a y e r   a n d   S t r i d e   E p o c h ,   L e a r n i n g   Ra t e   A c c u ra c y   ( % )   T o t a l   T i m e / s   1   [3 , 1 6 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   7 1 . 9 2   2   m i n   3 2 s   [5 , 2 0 ]   2   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   6 5 . 6 2   3   m i n   2 3 s   2   [3 , 1 6 ],   [3 , 1 6 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   7 9 . 8 1   4   m i n   2 7 s   [3 , 8 0 ],   [3 , 6 4 ]   2   1 0 ,   0 . 0 0 1   7 3 . 8 2   2   m i n   4 0 s   3   [3 , 1 6 ],   [3 , 1 6 ],   [3 ,   3 2 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   7 6 . 6 6   3   m i n   4 4 s   [5 , 2 0 ],   [3 ,   2 0 ],   [3 ,   1 6 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   8 2 . 0 3   3   m i n   3 5 s   4   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   8 0 ],   [3 ,   8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   98   3   m i n   2 0 s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       F l o w e r   and  l e a f   r e c o gni t i on   f or   p l ant   i d e n t i f i c at i on  us i ng   c o nv ol u t i o nal   ne ur al   ne t w or k   ( Z ai dah  Ibr ahi m )   741   3. 3 .       F o l i o   a n d   L e af   D atas e t   In  t hi s   e xpe ri m e n t ,   a   c o m b i na t i o n   o f   F l ow e r   R e c o gn i t i o d a t a s e t   a n d   F o l i o   L e a f   D a t a s e t   h a s   b e e n   t e s t e d.   T hi s   d a t a s e t   c o n s i s t s   o f   10  c a t e go r i e s   i n   w h i c h   c a t e go r i e s   f r o m   t h e   F l o w e r   R e c o gn i t i o n   d a t a s e t   a nd  5   c a t e go r i e s   f r o m   t h e   F o l i o   L e a f   da t a s e t   w i t h   a   t o t a l   o f   200  i m a ge s .   T a b l e   i l l us t ra t e s   t h e   a c c ur a c i e s   a c hi e v e d   f r o m   CN N   t e s t i n g   o t h e s e   da t a s e t s   w h e r e   8 5%  a c c ura c y   ha s   b e e n   a c qui r e d   w i t h   f o ur   s t a c ks   o f   l a y e r s .         T a b l e   3 .   E xpe r i m e nt a l   R e s ul t s   o n   P a ra m e t e T u n i n g   f o r   b a s i c   CN N   us i n g   F l o w e r   R e c o gn i t i o   a n F o l i o   D a t a s e t s   N o   o f   S t a c k   o f   L a y e r s   Co n v o l v e   L a y e r   P o o l i n g   l a y e a n d   S t r i d e   E p o c h ,   L e a r n i n g   Ra t e   A c c u ra c y   (% )   T o t a l   T i m e / s   1   [3 , 4 8 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   74   5   m i n   1 5 s   [3 , 8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   72   5   m i n   1 2 s   2   [3 , 6 4 ],   [3 , 8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   76   6   m i n   5 5 s   [3 , 6 4 ],   [3 , 1 2 8 ]   2   1 0 ,   0 . 0 0 1   60   7   m i n   2 5 s   3   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   1 2 8 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   66   9   m i n   5 6 s   [5 , 2 0 ],   [3 ,   6 4 ],   [3 ,   8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   73   3   m i n   4 6 s   4   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   8 0 ],   [3 ,   8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   85   7   m i n   2 6 s       3. 4 .       O v e r v i e w   o A l l   D atas e ts   T a b l e   p r o v i de s   a n   o v e r v i e w   of   t h e   hi g h e s t   a c c ura c y   pe r fo rm a n c e   p r o duc e by   CN N   c o n duc t e o n   a l l   t hr e e   da t a s e t s .   By   l oo ki n a t   T a b l e   4,   w e   c a n   s e e   t ha t   t h e   b e s t   a c c ur a c y   h a s   b e e n   a c h i e v e by   ut i l i z i ng  F o l i o   L e a f   da t a s e t   w h i c h   i s   98 %.   T h i s   s h o w s   t h a t   n o t   a l l   d a t a s e t s   w i l l   p r o duc e   goo r e s ul t s   w h e n   t e s t e w i t CN N .   T h i s   ha s   b e e n   p r o v e n   w i t h   t h e   F l o w e r   R e c o gn i t i o d a t a s e t   w h i c h   o nl y   a c h i e v e 74%  a c c u r a c y   e ve n   w h e n   t e s t e us i n t h e   s a m e   s pe c i f i c a t i o n s   w i t h   o t h e r   da t a s e t   i n   w h i c h   i s   m a de   t o   e n s ur e   t h e   c o n s i s t e n c y   o t h i s   e xpe r i m e n t .         T a b l e   4 .   T h e   P e r f o r m a n c e   O v e r v i e w   fo r   A na l y s i s   of   CN N   f or  F l o w e r   a n d   L e a f   R e c o gn i t i o n   D a t a s e t   N o   o f   S t a c k   o f   L a y e r s   Co n v o l v e   L a y e r   P o o l i n g   l a y e a n d   S t r i d e   E p o c h ,   L e a r n i n g   Ra t e   A c c u ra c y   (% )   T o t a l   T i m e / s   F l o w e r   Re c o g n i t i o n   4   [3 , 8 0 ],   [3 , 8 0 ],   [3 ,   2 5 6 ],   [3 ,   256]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   74   4   m i n   3 5 s   F o l i o   Le a f   4   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   8 0 ],   [3 ,   8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   98   3   m i n   2 0 s   F l o w e r   a n d   L e a f   4   [3 , 6 4 ],   [3 , 6 4 ],   [3 ,   8 0 ],   [3 ,   8 0 ]   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   85   7   m i n   2 6 s       By   r e f e r r i ng  t o   T a b l e   4,   w e   c a n   s e e   t ha t   p l a nt   i de n t i f i c a t i o b a s e o n   t h e   i m a ge s   of   t h e   l e a v e s   a r e   m o r e   a c c ura t e   c o m pa r e t o   by   us i n t h e   i m a ge s   of   t h e   f l ow e r s   o r   a   c o m b i na t i o n   o f   bo t h.   T h e   a c c u r a c y   of  f l ow e r   r e c o gn i t i o n   o n l y   r e a c h e s   64%  w h e n   us i ng  t h e   s a m e   a r c hi t e c t u r e   a s   s t a t e i n   T a b l e   f o r   l e a r e c o gn i t i o a nd  t h e   c o m b i na t i o n   o f   b o t h       4.   C O N C LU S I O N   T h i s   pa pe r   e v a l ua t e s   t h e   pe r f o r m a n c e   of   CN N   fo r   pl a nt   i de nt i f i c a t i o n   us i n t h e   i m a ge s   of  t h e   l e a v e s   o n l y ,   f l ow e r s   o n l y   a n a   c o m b i n a t i o n   o f   bo t h   i m a ge s .   T he   e xpe r i m e n t a l   r e s ul t s   s h o w   t h a t   t h e   us e   o f   t h e   i m a ge s   of  t h e   l e a v e s   o n l y   a rr i v e   t o   t h e   be s t   a c c ur a c y .   T h i s   m a y   b e   du e   t t h e   f a c t   t h a t   f l o w e r s   h a v e   t oo   m a n y   v a r i a t i o n s   i n   t e r m s   o s h a pe s   a n c o l o ur s   c o m pa r e t o   t h e   l e a v e s .   F o r   f ut ur e   r e s e a r c h,   w e   pl a n   t o   i n v e s t i ga t e   o t h e v a r i a t i o n s   o f   t h e   CN N   a r c h i t e c t ur e   a n d   c o m pa r e   w i t o t h e pl a nt   d a t a s e t s   f o r   m o r e   t ra i ni n g   da t a .       A C K N O WL ED G E M EN TS     T h e   a ut h o r s   w o ul l i ke   t t h a nk  t h e   In s t i t ut e   of   G r a dua t e   S t udi e s ,   U n i v e r s i t i   T e k n o l o gi   M A RA ,   a n d   t h e   F a c ul t y   of   C o m put e r   a n M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s ,   U n i v e rs i t i   T e k n o l o gi   M A R A ,   S h a A l a m ,   S e l a n go r ,   f o r   s po n s o r i n g   t hi s   r e s e a r c h .         R EF ER EN C ES     [ 1]   E .   N i s h a ni   a nd   B .   C i c o ,   " C om pu t e r   V i s i on  A p pr o ac he s   bas e o D e e L e ar ni ng  an N e ur a l   N e t w or k s ,"   2 017  6t h   M e d i t e r r a n e a n   C o nf e r e nc e   o E m b e dde C o m put i ng   ( M e c o ) ,   B a r ,   M o nt e n e g ro ,   11 - 1 J U N   2 017 .   [ 2]   M .   A f i q,   e t   al . ,   " D e e L e a r n i ng   f o r   R o m a H a n dw r i t t e C ha r a c t e r   R e c og ni t i o n, "   I ndone s i an  J o ur n al   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i n and   C om pu t e r   Sc i e nc e ,   v o l .   12 ( 2 ) ,   pp .   4 55 - 460 ,   N o v   2018.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2 502 - 47 52   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 6 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 01 9   :   73 7 - 74 3   742   [ 3]   A .   K .   R e y e s ,   J .   C .   C a i c e do   &   J .   E .   C a m a r g o . ,   " F i n e - t un i ng   D e e C o nv o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k s   f o r   P l a n t   R e c og ni t i o n ,"   L ab or a t or y   f o r   A dv a nc e C om put at i on al   Sc i e nc e   an d   E ng i ne e r i ng   R e s e ar c h ,   201 5.   [ 4]   S .   A l ba w i ,   e t   a l . ,   " U nde r s t an di ng  o f   c o nv o l u t i o na l   ne ur a l   ne t w or k , "   201 I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o E ng i ne e r i ng   a nd   T e c hno l o gy   ( I C E T ) ,   A nt al y a ,   p p.   1 - 6,   2 017 .   [ 5]   I,   G   a nd   V ,   S ,   " F l ow e r   Spe c i e s   R e c ogni t i on  S y s t e m   us i ng  C on v o l u t i o N e ur al   N e t w or k s   and  T r an s f e r   L e ar n i ng , "   2017   4t I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o S i g na l   P r o c e s s i ng ,   C o m m uni c a t i o ns   a nd   N e t w o r ki ng ,   C h e nn a i,   M a r   201 7.   [ 6]   M un i s a m i .   T ,   e t   al . ,   " P l ant   l e af   r e c ogn i t i on   us i ng   s hape   f e a t ur e s   and  c ol our   h i s t ogr am   w i t h   k - ne ar e s t   ne i g hbou r   c l a s s i f i e r s ,"   P r o c e di a   C o m pu t e r   S c i e nc e   ( E l s e v i e r )   J o ur na l ,   v o l .   5 8,   pp.   74 0 - 747,   2 015 .   [ 7]   R .   D ur r a t un ,   e t   al . ,   " P e r f o r m a nc e   E v a l ua t i o f o r   V i s i o n - B a s e V e h i c l e   C l a s s i f f i c a t i o U s i n g   C o n v o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k, "   I nt e r na t i ona l   J ou r na l   of   E n gi ne e r i n &   T e c hno l og y v o l . 7 ( 3 . 15 ) ,   pp .   86 - 90 ,   2018 .   [ 8]   T .   G uo ,   e t   al . ,   " Si m p l e   c onv ol u t i ona l   ne ur a l   ne t w or k   on  i m a ge   c l as s i f i c a t i on , "   20 17  I E E E   2nd  I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o B i g   D a t a   A na l y s i s   ( I C B D A ) ,   B e i j i ng ,   p p.   72 1 - 724 ,   2 017.   [ 9]   I .   Z a i da h,   e t   al . ,   " P a l m   O i l   F r e s F r ui t   B unc R i p e ne s s   G r a d i ng   R e c og ni t i o U s i ng   C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k, "   J o ur n al   o f   T e l e c om m u ni c at i on ,   E l e c t r o ni c   &   C om pu t e r   E ngi ne e r i n g,   v o l .   9 ( 3 - 2 ) ,   pp .   109 - 11 3,   20 18.   [ 10]   S .   A l ba w i ,   e t   a l . ,   " U nde r s t an di ng  o f   c o nv o l u t i o na l   ne ur a l   ne t w or k , "   201 I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o E ng i ne e r i ng   a nd   T e c hno l o gy   ( I C E T ) ,   A nt a l y a ,   pp .   1 - 6,   20 17 .   [ 11]   S .   S l a j o de v i c ,   e t   a l . ,   " D e e N e u r a l   N e t w o r ks   B a s e d   R e c o g ni t i o o f   P l a n t   D i s e a s e s   by   L e a f   I m a g e   C l a s s i f i c a t i o n ,"   H i ndaw i   P ub l i s hi ng   C or por a t i on   C om pu t a t i ona l   I n t e l l i ge nc e   a nd  N e ur os c i e nc e ,   p p.   11 ,   M a y   2016.   [ 12]   M .   G hi a s s i ,   J .   S k i nn e r   &   D .   Z i m br a ,   " T w i t t e r   br a nd  s e nt i m e n t   a nal y s i s :   A   hy b r i d   s y s t e m   us i ng  n - gr am   ana l y s i s   a nd   dy nam i c   ar t i f i c i al   ne ur al   ne t w or k , "   P r o c e di a   C o m pu t e r   S c i e nc e   ( E l s e v i e r )   J o ur n a l .   58 ,   pp.   6 266 - 628 2,   20 13.   [ 13]   F .   A m a t o ,   e t   al . ,   " A r t i f i c i a l   ne u r a l   ne t w o r ks   i m e d i c a l   d i a g no s i s , "   201 J ou r na l   o f   A pp l i e B i om e di c i ne ,   p p.     47 - 58 J a n   2013 .   [ 14]   G .   C a r l e c   a n M .   T r o y e r ,   " S o l v i ng   t h e   Q u a nt um   M a ny - B o d y   P r o bl e m   w i t h   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r ks ,"   2 016   ar X i v :   16 06. 0231 8v 1   [ c on d - m a t . di s - nn] ,   J un   20 16 .   [ 15]   S .   H .   L e e ,   e t   al . ,   " H o w   D e e L e a r n i ng   E xt r a c t s   a nd  L e a r ns   L e a f   F e a t ur e s   f o r   P l a nt   C l a s s i f i c a t i o n ,"   P e t t e r R e c ogni t i on ,   M a y   2015 .   [ 16]   Y .   S un ,   e t   al . ,   " D e e L e a r n i ng   f o r   P l a nt   I de nt i f i c a t i o i N a t u r a l   E nv i r o nm e nt ,"   H i ndaw i   P ubl i s h i ng   C or por at i on   C om put at i ona l   I n t e l l i ge nc e   and   N e ur os c i e nc e ,   pp .   6 ,   M a y   2017 .   [ 17]   A .   F ue nt e s ,   e t   al . ,   " A   R o bus t   D e e p - L e a r n i ng - B a s e D e t e c t o r   f o r   R e a l - T i m e   T o m a t o   P l a n t   D i s e a s e s   a nd  P e s t s   R e c og ni t i o n, "   Se ns o r s   201 7 ,   20 17 .   [ 18]   P .   P a w a r a ,   e t   a l . ,   C om par i ng  L oc a l   D e s c r i p t or s   and  B ags   of   V i s u al W or ds   t D e e C onv ol ut i on al   N e ur a l   N e t w or k s   f or   P l an t   R e c ogn i t i on ,   6t I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o P a t t e r R e c o g ni t i o A ppl i c a t i o ns   a nd  M e t ho ds   ( I C P R A M   2017 ) p p.   47 9 - 486 ,   2 017 .   [ 19]   I .   Z a i da h ,   e t   al . ,   " M u l t i - m ax p ool i n C on v ol ut i on al   N e ur al   N e t w or k   f or   M e d i c i na l   H e r L e af   R e c ogn i t i on ,"   P r o c e e di ng s   o f   t he   6t I I A E   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o I nt e l l i g e nt   S y s t e m s   a nd  I m a g e   P r o c e s s i ng ,   S hi m a ne ,   J a pa n ,   pp .   327 - 33 1,   S e p   2018 .   [ 20]   G ur na ni .   A ,   e t   a l . ,   " F l o w e r   C a t e g o r i z a t i o u s i ng   D e e p   C o nv o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r ks , "   pp.   4 321 - 432 4,   20 17 .   [ 21]   I .   Z a i da h,   e t   a l . ,   " L e a f   R e c og ni t i o us i ng   T e x t u r e   F e a t u r e s   f o r   H e r ba l   P l a n t   I de nt i f i c a t i o n, "   I ndone s i an   J o ur n al   o f   E l e c t r i c al   E ng i ne e r i ng   a nd  C om pu t e r   S c i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   9 ( 1 ) ,   pp.   15 2 - 156,   J a n   201 8.   [ 22]   L .   D e ng   a nd  D .   Y u,   " D e e L e a r n i ng :   M e t ho ds   a n A ppl i c a t i o ns , "   F oundat i o ns   an T r e nds   i Si g nal   P r oc e s s i n g v o l .   7 ( 3 4 ) ,   pp .   197 387 ,   2013 .   [ 23]   T i a y   T ,   e t   al . ,   " F l o w e r   R e c og ni t i o S y s t e m   B a s e o I m a g e   P r o c e s s i ng .   I S t ude n t   P r o j e c t   C o nf e r e nc e   ( I C T - I S P C ) , "   T hi r d   I C T   I nt e r na t i ona l ,   p p.   99 - 10 2,   20 14 .   [ 24]   M .   O .   A s s a y o n y   a nd  S .   A .   M a hm o ud,   " I n t e gr at i o o f   G abo r   F e at ur e s   w i t B ag - of - F e at ur e s   F r am e w or k   f or   A r ab i c   H andw r i t t e W or R e c ogni t i o n , "   20 17  9 t I E E E - G C C   C o nf e r e nc e   a nd  E xh i b i t i o ( G C C C E ) ,   M a na m a ,   pp .     1 - 4,   2017 .   [ 25]   J . W .   S a nd  R . S .   Y o ng ,   " P l a n t   L e a f   R e c og ni t i o U s i ng   a   C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k , "   I n t e r na t i ona l   J ou r na l   o f   F uz z y   L ogi c   and   I nt e l l i ge n t   Sy s t e m s ,   v o l .   1 7 ( 1 ) ,   p p.   26 - 3 4,   M a r   20 1 7.     [ 26]   F l o w e r   R e c o g ni t i o n.   R e t r i e v e f r o m   w w w . ka g g l e . c o m / a l xm a m a e v / f l o w e r s - r e c o g ni t i o n.   [ 27]   F o l i o   D a t a   S e t .   R e r i e v e d   f r o m   h t t p: / / a r c hi v e . i c s . uc i . e du / m l / da t a s e t s / F o l i o .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S         N ur u l   F a t i ha h   S a h i d a n   i s   c ur r e nt l y   t a ki ng   M a s t e r s   D e g r e e   i C o m put e r   S c i e nc e   ( W e b   T e c hno l o gy )   a t   t he   F a c ul t y   o f   C om put e r   a nd   M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U n i v e r s i t i   T e k no l o g i   M A R A ,   S ha A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   H e r   a r e a   o f   i n t e r e s t s   i n c l ude s   i m a g e   pr o c e s s i ng   a nd   i nt e l l i g e nt   s y s t e m s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       F l o w e r   and  l e a f   r e c o gni t i on   f or   p l ant   i d e n t i f i c at i on  us i ng   c o nv ol u t i o nal   ne ur al   ne t w or k   ( Z ai dah  Ibr ahi m )   743       A hm a K ha i r i   J uh a   i s   c ur r e nt l y   t a ki ng   M a s t e r s   D e g r e e   i C o m put e r   S c i e nc e   ( W e T e c hno l o gy )   a t   t h e   F a c ul t y   of   C o m put e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t i   T e k no l o g i   M A R A ,   S ha A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   H i s   a r e a   o f   i nt e r e s t   i nc l ude s   i m a g e   pr o c e s s i ng   a nd   i nt e l l i g e n t   s y s t e m s .           N o r a s i a M o ha m m a i s   a   S e n i o r   L e c t ur e r   a t   t he   F a c ul t y   o f   C o m put e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   S ha A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   S he   h a s   b e e t e a c hi ng   c o ur s e s   r e l a t e t o   A l go r i t hm s   a nd  C o m put e r   S c i e nc e   E d uc a t i o f o r   m o r e   t ha t e y e a r s .   C ur r e nt l y ,   s he   i s   a c t i v e l y   i nv o l v e i I nt e r a c t i v e   a nd  C o m m u ni c a t i o T e c hno l o gy   ( I C C T )   r e s e a r c i nt e r e s t   g r o up  w h e r e   s he   ha s   pr o duc e d   a   f e w   p ubl i c a t i o ns   i t he   r e l a t e a r e a .           Z a i d a I br a hi m   i s   a A s s o c .   P r o f .   a t   t h e   F a c ul t y   o f   C o m put e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   S ha h   A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   S he   h a s   be e t e a c h i ng   c o ur s e s   r e l a t e t o   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e   f o r   m o r e   t ha t e y e a r s .   C u r r e n t l y ,   s he   i s   a c t i v e l y   i nvo l v e i D i g i t a l   I m a g e ,   A udi o   a nd  S i g na l   T e c hno l o gy   ( D I A S T )   r e s e a r c i nt e r e s t   g r o up  w he r e   s he   ha s   publ i s he d   a   f e w   pub l i c a t i o ns   i n   j o ur n a l s   a nd  pr e s e n t   a t   c o n f e r e nc e s ,   n a t i o na l l y   a nd  i nt e r na t i o na l l y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.