基于深度学习的蝴蝶科级标本图像自动识别

• 作者: 冯晋 周爱明 姚青 席天宇 王江宁 邵泽中 陶玉磊 马鹏鹏
• 来源期刊: 昆虫学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 蝴蝶 标本图像 自动识别 深度学习 CaffeNet模型 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 进化与系统学
• 页码范围: 1339-1348
• 页数: 10页
• 分类号: Q969
• 语种: 中文
• DOI: 10.16380/j.kcxb.2017.11.012

摘要

[目的]本研究旨在探讨深度学习模型在蝴蝶科级标本图像自动识别中的可行性和泛化能力.[方法]为了提高识别模型的鲁棒性和泛化能力,将锤角亚目中6个科1 117种蝴蝶标本图像通过水平翻转、增加图像对比度与亮度以及添加噪声的方式增强图像数据集.在Caffe框架下,利用迁移学习方法,首先使用ImageNet数据集中的图像训练CaffeNet模型,迭代31万次后得到初始化的网络权值;然后利用蝴蝶图像训练已预训练好的CaffeNet模型,通过参数微调,获得一个蝴蝶科级标本图像自动识别的卷积神经网络模型.为了比较深度学习和传统模式识别两种方法建立的模型的泛化能力,对相同训练样本提取全局特征和局部特征,训练支持向量机(support vectormachine,SVM)分类器.所有的模型在与训练样本图像来源一致和不一致的两个测试样本集上进行测试.[结果]当测试样本与训练样本来源一致,均为蝴蝶标本图像时,基于CaffeNet的蝴蝶识别模型对6个科的蝴蝶识别准确率平均达到95.8％,基于Gabor的SVM分类器也获得了94.8％的识别率.当测试样本与训练样本来源不一致,为自然环境下拍摄的蝴蝶图像时,两种方法获得的识别率均下降,但CaffeNet模型对蝴蝶自然图像的平均识别率仍能达到65.6％,而基于Gabor的SVM分类器的识别率仅为38.9％.[结论]利用CaffeNet模型进行蝴蝶科级标本图像识别是可行的,相比较传统模式识别方法,基于深度学习的蝴蝶识别模型具有更好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚青	浙江理工大学信息学院	32	397	11.0	19.0
2	马鹏鹏	浙江理工大学信息学院	2	11	2.0	2.0
3	周爱明	浙江理工大学信息学院	2	11	2.0	2.0
4	王江宁	中国科学院动物研究所	7	25	3.0	5.0
5	席天宇	中国科学院动物研究所	1	7	1.0	1.0
6	冯晋	浙江理工大学信息学院	1	7	1.0	1.0
7	邵泽中	浙江理工大学信息学院	1	7	1.0	1.0
8	陶玉磊	浙江理工大学信息学院	1	7	1.0	1.0