Bakgrund: Global Plants, ett samarbete mellan JSTOR och cirka 300 herbaria, innehåller nu omkring 2,48 miljoner högupplösta bilder av växtprover, ett antal som fortsätter att växa, och samlingar som digitaliserar sina exemplar vid hög upplösning allokerar betydande resurser till underhåll av datorutrustning (t.ex. servrar) och till att förvärva digitalt lagringsutrymme. Vi tillämpar här maskininlärning, särskilt utbildningen av en Support-Vector-Machine, för att klassificera provbilder i kategorier, helst på artnivå, med hjälp av de 26 vanligaste trädslagen i Tyskland som ett testfall. Resultat: Vi designade en analyspipeline och klassificeringssystem bestående av segmentering, normalisering, funktionsextraktion och klassificeringssteg och utvärderade systemet i två testuppsättningar, en med 26 arter, den andra med 17, i varje fall med hjälp av 10 bilder per art av växter som samlats in mellan 1820 och 1995, vilket simulerar den empiriska situationen att de flesta namngivna arterna representeras i herbarier och databaser, såsom JSTOR, av få exemplar. Vi uppnådde 73,21% noggrannhet av arttilldelningarna i det större testsetet och 84,88% i det mindre testsetet. Resultaten av denna första tillämpning av en datorseende algoritm tränad på bilder av herbarium exemplar visar att trots problemet med överlappande blad, blad-arkitekturella egenskaper kan användas för att kategorisera exemplar till arter med god noggrannhet. Datorseendet är redo att spela en viktig roll i framtiden för snabb identifiering åtminstone för ofta insamlade släkten eller arter i den europeiska floran.
Unger m.fl. REF use Support Vector Machine (SVM) med Fourier funktioner och morfometriska åtgärder för att identifiera arter i två testuppsättningar, en med 26 arter, den andra med 17, i varje fall med 10 bilder per art, med respektive noggrannhet på 73,21 och 84 %.
Computer vision applied to herbarium specimens of German trees: testing the future utility of the millions of herbarium specimen images for automated identification
{'venue': 'BMC Evolutionary Biology', 'journal': 'BMC Evolutionary Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}