Estudio de viabilidad para la identificación de hojas mediante redes neuronales

La identificación y clasificación de imágenes ha sufrido un auge estos últimos años debido a la revolución causada por el Aprendizaje Profundo, capaz de realizar tareas de reconocimiento de imágenes o seguimiento de objetos en vídeo en vivo entre otros, con unos resultados espectaculares. Con este estudio queremos demostrar, mediante la utilización de un dataset compuesto por imágenes de hojas, la viabilidad de la extracción de características y su posterior clasificación de objetos cuyas características difieren poco. Para la extracción de características utilizaremos una Red Neuronal Residual pre-entrenada y para la clasificación una SVM. Se realizará también una segmentación del dataset previa a su caracterización, para evaluar la potencial mejora introducida por este preprocesado. Visualizaremos el comportamiento de las capas de la red, con la intención de ver su desempeño en cuanto a las características extraídas y analizaremos sus resultados al clasificarlas, las cuales arrojan un buen porcentaje de acierto usando las características de las últimas capas de la re