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Resumen: El desarrollo de sistemas de identificaciÃ³n de hojas de plantas es un reto actual que comprende numerosas aplicaciones que van desde alimentaciÃ³n, medicina, industria y medio ambiente. En la literatura actual, se han propuesto varias tÃ©cnicas con el objetivo de identificar plantas en diversos campos de aplicaciÃ³n. Sin embargo, las tÃ©cnicas actuales estÃ¡n restringidas al reconocimiento e identificaciÃ³n de tipos de plantas limitados, utilizando descriptores de caracterÃ­sticas especÃ­ficos. En este artÃ­culo, se realiza un anÃ¡lisis comparativo de diversos mÃ©todos de extracciÃ³n de caracterÃ­sticas (texturales, cromÃ¡ticas y geomÃ©tricas) y clasificaciÌon sobre conjuntos de plantas muy similares y disimiles entre sÃ­. Doce conjuntos de hojas con caracterÃ­sticas de forma similares son estudiados utilizando varios clasificadores. Se analiza el desempeÃ±o de diferentes combinaciones de caracterÃ­sticas en cada conjunto. Los resultados obtenidos muestran que para incrementar el desempeÃ±o de los clasificadores estudiados, es necesaria una combinaciÃ³n de las diferentes tÃ©cnicas de extracciÃ³n de caracterÃ­sticas, esta necesidad es mayor cuando se trabaja con conjuntos de hojas con caracterÃ­sticas muy similares. AdemÃ¡s, se muestra el mejor desempeÃ±o de un clasificador con otro. Abstract: The development of vision systems for identifying plants by leaves is an important challenge which has numerous applications ranging from food, medicine, industry and environment. Recently, several techniques have been proposed in the literature in order to identify plants in various fields of application. However, current techniques are restricted to the recognition and identification of plants using specific descriptors. In this paper, is accomplished a comparative analysis using different methods of feature extraction (textural, chromatic and geometric) and different methods of classification. The experiments are executed on very similar plants. Twelve sets of leaves with similar shape characteristics are studied using several classifiers. The performance of different combinations of classifiers-descriptors are analyzed in detail for each set. The results show that a combination of different feature extraction techniques is necessary in order to improve the performance. This combination of descriptors is more necessary when the leaves have similar characteristics. Palabras clave: ClasificaciÃ³n, Descriptores, SVM, Conjuntos de Datos, CaracterÃ­sticas, Keywords: Classification, Descriptors, SVM, Data Set

Análisis Comparativo de las técnicas utilizadas en un Sistema de Reconocimiento de Hojas de Planta