Nguyễn Đức Tấn * Thái Thuận Thương

* Tác giả liên hệ (ductan8190@gmail.com)

Abstract

Vietnam possesses a long-standing traditional medicine system with a variety of medicinal plants and herbs that have contributed significantly to local disease prevention and treatment. However, accurately identifying medicinal plants requires sufficient knowledge and experience from users. Therefore, the demand for automatic recognition of medicinal plant images through mobile applications is valuable to the field of medicine. The study used an image dataset of 41 medicinal plants and herbs synthesized from various sources and then trained through CNN models. The results showed that the EfficientB0 model with data augmentation and transfer learning methods is suitable for deployment on mobile devices with an accuracy rate of ~94%, surpassing the ~90% achieved by the MobileNetV2 model. The mobile application for medicinal plant identification is a tool that supports individuals working in the fields of traditional medicine, agriculture, and education.

Keywords: Convolutional neural networks, data augmentation, medicinal plant identification, mobile application, transfer learning

Tóm tắt

Việt Nam sở hữu một hệ thống y học cổ truyền từ lâu đời với các loại cây thuốc và thảo dược đa dạng đã đóng góp lớn vào công tác phòng và chữa bệnh tại địa phương. Tuy nhiên, việc nhận biết chính xác cây thuốc đòi hỏi nhiều kiến thức và kinh nghiệm của người dùng. Do đó, nhu cầu tự động nhận dạng hình ảnh cây thuốc bằng ứng dụng di động là hữu ích với nền y học. Tập dữ liệu hình ảnh 41 loại cây thuốc và dược liệu được sử dụng trong nghiên cứu, tổng hợp từ nhiều nguồn, sau đó được huấn luyện qua các mô hình CNN. Kết quả cho thấy mô hình EfficientB0 với phương pháp tăng cường dữ liệu và học chuyển giao phù hợp để triển khai trên thiết bị di động với tỷ lệ nhận dạng chính xác đạt ~94% cao hơn mô hình MobileNetV2 đạt ~90%. Ứng dụng di động nhận dạng cây thuốc là công cụ hỗ trợ các đối tượng hoạt động trong các lĩnh vực y học cổ truyền, nông nghiệp và giáo dục.

Từ khóa: Học chuyển giao, mạng nơ-ron tích chập, nhận dạng cây thuốc, tăng cường dữ liệu, ứng dụng di động

Article Details

Tài liệu tham khảo

Ali, A. H., Yaseen, M. G., Aljanabi, M., & Abed, S. A. (2023). Transfer Learning: A New Promising Techniques. Mesopotamian Journal of Big Data, 29–30.
https://doi.org/10.58496/MJBD/2023/004

Bipin Nair, B. J., Arjun, B., Abhishek, S., Abhinav, N. M., & Madhavan, V. (2024). Classification of Indian Medicinal Flowers using MobileNetV2. 2024 11th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), 1512–1518. https://doi.org/10.23919/INDIACom61295.2024.10498274

Chollet, F. (2017). Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1800–1807. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.195

Gupta, J., Pathak, S., & Kumar, G. (2022). Deep Learning (CNN) and Transfer Learning: A Review. Journal of Physics: Conference Series, 2273(1), 012029. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2273/1/012029

He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image Recognition. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90

Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., Andreetto, M., & Adam, H. (2017). MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. https://www.researchgate.net/publication/316184205_MobileNets_Efficient_Convolutional_Neural_Networks_for_Mobile_Vision_Applications

Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2017). Densely Connected Convolutional Networks. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2261–2269. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.243

Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., Ye, Q., & Liu, T. Y. (2017). LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree. Neural Information Processing Systems.

Koo, K.-M., & Cha, E.-Y. (2017). Image recognition performance enhancements using image normalization. Human-Centric Computing and Information Sciences, 7(1), 33. https://doi.org/10.1186/s13673-017-0114-5

Kornblith, S., Shlens, J., & Le, Q. V. (2018). Do Better ImageNet Models Transfer Better? https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00277

Liu, S., & Deng, W. (2015). Very deep convolutional neural network based image classification using small training sample size. 2015 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR), 730–734.
https://doi.org/10.1109/ACPR.2015.7486599

Mikolajczyk, A., & Grochowski, M. (2018). Data augmentation for improving deep learning in image classification problem. 2018 International Interdisciplinary PhD Workshop (IIPhDW), 117–122. https://doi.org/10.1109/IIPHDW.2018.8388338

Nguyen, T. Q., & Truong, V. H. (2020). Medicinal Plant identification in the wild by using CNN. 2020 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), 25–29. https://doi.org/10.1109/ICTC49870.2020.9289480

Powers, D. M. W. (2011). Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation. Journal of Machine Learning Research, 2(1), 37–63.

Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L.-C. (2018). MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 4510–4520. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00474

Sugiarto, D., Siswantoro, J., Naufal, M. F., & Idrus, B. (2023). Mobile Application for Medicinal Plants Recognition from Leaf Image Using Convolutional Neural Network. Indonesian Journal of Information Systems, 5(2), 43–56. https://doi.org/10.24002/ijis.v5i2.6633

Sun, Y., Liu, Y., Wang, G., & Zhang, H. (2017). Deep Learning for Plant Identification in Natural Environment. Computational Intelligence and Neuroscience, 2017, 1–6. https://doi.org/10.1155/2017/7361042

Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., & Wojna, Z. (2016). Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2818–2826. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.308

Tan, M., & Le, Q. V. (2019). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning. http://proceedings.mlr.press/v97/tan19a.html

Vo, A. H., Dang, H. T., Nguyen, B. T., & Pham, V.-H. (2019). Vietnamese Herbal Plant Recognition Using Deep Convolutional Features. International Journal of Machine Learning and Computing, 9(3), 363–367. https://doi.org/10.18178/ijmlc.2019.9.3.811

World Bank Group. (2023). Rural population (% of total population) - Viet Nam. Https://Data.Worldbank.Org/Indicator/SP.RUR.TOTL.ZS?Locations=VN.

World Health Organization Western Pacific. (1990). Medicinal Plants in Viet Nam. https://www.who.int/publications/i/item/9290611014