智能花卉識別系統(tǒng)誕生，讓“拍花識植物”成為現(xiàn)實(shí)
來源：北京晚報(bào) 更新時(shí)間：2016-08-17 瀏覽次數(shù)：3455
以后走在路上，碰到不認(rèn)識的花再也不用發(fā)愁了！由中國科學(xué)院植物研究所與百度等單位合作開發(fā)的“智能花卉識別系統(tǒng)”，讓“拍花識植物”成為現(xiàn)實(shí)。
中科院植物所“數(shù)字植物”項(xiàng)目數(shù)字植物系統(tǒng)研發(fā)專題負(fù)責(zé)人李敏介紹，早在二三十年前，人們已經(jīng)開始在植物圖像識別上做出嘗試，只是一開始繞了點(diǎn)兒彎路，科學(xué)家們最初將目光鎖定在“世界上沒有完全相同的兩片葉子”上，試圖幫助公眾通過葉片識別植物。這一選擇倒也合情合理——扁平的葉面結(jié)構(gòu)在拍照處理、技術(shù)建模上確實(shí)有著先天的優(yōu)勢。然而隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，問題也慢慢浮現(xiàn)。“越了解植物的人就會(huì)越覺得葉片識別不可靠”，李敏介紹說，葉片性狀是植物分類的次要性狀，受環(huán)境影響較大。當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生改變時(shí)，其形態(tài)也會(huì)在相對較短的時(shí)間內(nèi)發(fā)生適應(yīng)性改變，這一點(diǎn)無疑為植物識別帶來挑戰(zhàn)。此外，葉片識別的另一難處在于，同一物種的葉片也會(huì)呈現(xiàn)多樣化，不同物種的葉片之間存在相似之處。
“我們在物種分類時(shí)，更傾向從本源上進(jìn)行劃分。”于是，專題組開始將思路轉(zhuǎn)向花卉。與葉片相比，花作為植物的繁殖器官，只出現(xiàn)在特定的生長時(shí)期，因此從一定程度上避免了環(huán)境的影響。作為更穩(wěn)定的性狀，花朵在分類學(xué)上更為靠譜。
那么，與百度合作的“拍花識植物”是如何實(shí)現(xiàn)的呢？這背后離不開“中國植物圖像庫”的數(shù)據(jù)支撐。目前，圖像庫里有250多萬幅照片，植物愛好者、植物專業(yè)人士將拍攝的植物上傳之后進(jìn)行鑒定分類，成為智能花卉識別的后盾。當(dāng)人們在生活中遇到不認(rèn)識的花拍照上傳“看圖識花”系統(tǒng)之后，系統(tǒng)將自動(dòng)與數(shù)據(jù)庫中已分好類的植物圖像進(jìn)行匹配，從而為用戶推送出識別推薦意見。不過，受到數(shù)據(jù)庫樣本量和樣本準(zhǔn)確度的限制，目前“拍花識植物”還沒法做到100%的識別。據(jù)李敏介紹，該“看圖識花”系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了針對生活中1000多種最常見的植物約80%的識別。除了受到數(shù)據(jù)庫本身的限制之外，用戶所上傳的花朵是否清楚、是否夠大也直接影響到最后的識別結(jié)果。
要想進(jìn)一步提高植物識別的準(zhǔn)確率，提高樣本量和樣本準(zhǔn)確度是關(guān)鍵。李敏介紹說，數(shù)據(jù)庫上傳用戶分為普通用戶和專家用戶，專家用戶多為從事植物分類的專家，這些人上傳的照片在識別系統(tǒng)運(yùn)作時(shí)將被優(yōu)先推薦，從而最大程度保證識別的準(zhǔn)確率。此外，上傳用戶的糾錯(cuò)機(jī)制也一定程度上為最終的“拍花識植物”保駕護(hù)航。
目前，李敏參與的項(xiàng)目組正著手從圖像庫中為每種植物挑選出四張圖片，由愛好者、分類學(xué)家和分類學(xué)權(quán)威三級把關(guān)后，配以該植物的科屬、花期、分布地等基本信息后集結(jié)成冊，預(yù)計(jì)將于明年面世。“在該套叢書編纂過程中，我們也會(huì)邀請專家對現(xiàn)有圖庫中的其他照片進(jìn)行審定把關(guān)。”
中科院植物所“數(shù)字植物”項(xiàng)目數(shù)字植物系統(tǒng)研發(fā)專題負(fù)責(zé)人李敏介紹，早在二三十年前，人們已經(jīng)開始在植物圖像識別上做出嘗試，只是一開始繞了點(diǎn)兒彎路，科學(xué)家們最初將目光鎖定在“世界上沒有完全相同的兩片葉子”上，試圖幫助公眾通過葉片識別植物。這一選擇倒也合情合理——扁平的葉面結(jié)構(gòu)在拍照處理、技術(shù)建模上確實(shí)有著先天的優(yōu)勢。然而隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，問題也慢慢浮現(xiàn)。“越了解植物的人就會(huì)越覺得葉片識別不可靠”，李敏介紹說，葉片性狀是植物分類的次要性狀，受環(huán)境影響較大。當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生改變時(shí)，其形態(tài)也會(huì)在相對較短的時(shí)間內(nèi)發(fā)生適應(yīng)性改變，這一點(diǎn)無疑為植物識別帶來挑戰(zhàn)。此外，葉片識別的另一難處在于，同一物種的葉片也會(huì)呈現(xiàn)多樣化，不同物種的葉片之間存在相似之處。
“我們在物種分類時(shí)，更傾向從本源上進(jìn)行劃分。”于是，專題組開始將思路轉(zhuǎn)向花卉。與葉片相比，花作為植物的繁殖器官，只出現(xiàn)在特定的生長時(shí)期，因此從一定程度上避免了環(huán)境的影響。作為更穩(wěn)定的性狀，花朵在分類學(xué)上更為靠譜。
那么，與百度合作的“拍花識植物”是如何實(shí)現(xiàn)的呢？這背后離不開“中國植物圖像庫”的數(shù)據(jù)支撐。目前，圖像庫里有250多萬幅照片，植物愛好者、植物專業(yè)人士將拍攝的植物上傳之后進(jìn)行鑒定分類，成為智能花卉識別的后盾。當(dāng)人們在生活中遇到不認(rèn)識的花拍照上傳“看圖識花”系統(tǒng)之后，系統(tǒng)將自動(dòng)與數(shù)據(jù)庫中已分好類的植物圖像進(jìn)行匹配，從而為用戶推送出識別推薦意見。不過，受到數(shù)據(jù)庫樣本量和樣本準(zhǔn)確度的限制，目前“拍花識植物”還沒法做到100%的識別。據(jù)李敏介紹，該“看圖識花”系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了針對生活中1000多種最常見的植物約80%的識別。除了受到數(shù)據(jù)庫本身的限制之外，用戶所上傳的花朵是否清楚、是否夠大也直接影響到最后的識別結(jié)果。
要想進(jìn)一步提高植物識別的準(zhǔn)確率，提高樣本量和樣本準(zhǔn)確度是關(guān)鍵。李敏介紹說，數(shù)據(jù)庫上傳用戶分為普通用戶和專家用戶，專家用戶多為從事植物分類的專家，這些人上傳的照片在識別系統(tǒng)運(yùn)作時(shí)將被優(yōu)先推薦，從而最大程度保證識別的準(zhǔn)確率。此外，上傳用戶的糾錯(cuò)機(jī)制也一定程度上為最終的“拍花識植物”保駕護(hù)航。
目前，李敏參與的項(xiàng)目組正著手從圖像庫中為每種植物挑選出四張圖片，由愛好者、分類學(xué)家和分類學(xué)權(quán)威三級把關(guān)后，配以該植物的科屬、花期、分布地等基本信息后集結(jié)成冊，預(yù)計(jì)將于明年面世。“在該套叢書編纂過程中，我們也會(huì)邀請專家對現(xiàn)有圖庫中的其他照片進(jìn)行審定把關(guān)。”
