Il mais è forse il singolo, coltura cerealicola più importante al mondo. È consumato da milioni di persone ed è un alimento base per una grande fetta della popolazione mondiale. Viene anche utilizzato per l'alimentazione degli animali e la sua produzione totale supera di gran lunga il riso e il grano. Viene anche convertito in altri prodotti commestibili come sciroppo di mais e amido di mais, nonché utili, ma prodotti immangiabili, come il bioetanolo. Sfortunatamente, come per molte colture vitali, ci sono parassiti e malattie significativi che possono devastare il raccolto o danneggiare il prodotto in seguito, durante il trasporto e lo stoccaggio prima del consumo.

Scrivendo sull'International Journal of Computational Vision and Robotics, Enquhone Alehegn dell'Università di Bahir Dar, in Etiopia, ha utilizzato una macchina vettoriale di supporto e l'elaborazione di immagini per sviluppare un sistema di riconoscimento e classificazione per le malattie del mais. Alehegn sottolinea che il mais etiope è affetto da circa 72 malattie che attaccano diverse parti delle piante. L'osservazione visiva e l'analisi chimica sono comunemente usate per identificare una particolare infezione nelle foglie delle piante. Però, tali approcci richiedono esperti, tempo, e spesso attrezzature e strutture costose. Il suo nuovo approccio elude molti dei problemi di rilevamento e classificazione delle malattie convenzionali.

Spiega di aver utilizzato 640 immagini da un set di dati di 800 per addestrare l'algoritmo e l'altro 20% per i test. "Sulla base del risultato dell'esperimento utilizzando la combinazione di (texture, colore e morfologia) con la macchina vettoriale di supporto è stata raggiunta una precisione media del 95,63 percento." Dovrebbe essere possibile migliorare la precisione ottimizzando la parte dell'analisi relativa alla segmentazione dell'immagine.