基于Android 的菌類(lèi)識(shí)別APP 的研發(fā)

張涵鈺 趙 平

（天津農(nóng)學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津 300384）

1 菌類(lèi)識(shí)別現(xiàn)狀分析

在國(guó)內(nèi)這幾年，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)于新文教授對(duì)圖像的研究取得了較為明顯的進(jìn)步，于新文教授主要采用相似距離分類(lèi)法、二差分類(lèi)法以及判別模型分類(lèi)法三種方法對(duì)相關(guān)數(shù)字圖像的識(shí)別進(jìn)行鉆研，在待識(shí)別目標(biāo)圖像極其規(guī)范的情況下有著極高的識(shí)別精準(zhǔn)度。

在國(guó)外，美國(guó)新墨西哥州立大學(xué)哈比卜·加蘇米和納迪普拉薩德教授等人利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)棉花生態(tài)系統(tǒng)中的昆蟲(chóng)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。他們根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的基本理論對(duì)圖像進(jìn)行膨脹與腐蝕操作，以達(dá)到對(duì)圖像進(jìn)行分割的目的，最終成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中的植物進(jìn)行識(shí)別[1]。

雖然現(xiàn)如今的圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)有了顯著的發(fā)展，但是還沒(méi)有一個(gè)專(zhuān)門(mén)用于菌類(lèi)識(shí)別的應(yīng)用技術(shù)去幫助人們了解想要了解的菌類(lèi)的對(duì)應(yīng)情況，來(lái)區(qū)分哪些菌類(lèi)可食用，而那些菌類(lèi)不可食用。

2 菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)研究

通過(guò)運(yùn)用現(xiàn)如今的已經(jīng)趨近成熟的圖像處理技術(shù)，舉一反三實(shí)現(xiàn)菌類(lèi)識(shí)別，其中具體方法如圖1 所示。

2.1 圖像識(shí)別技術(shù)流程

圖1 圖像識(shí)別技術(shù)流程示意圖

通過(guò)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的研究，使機(jī)器具有視覺(jué)能力，然后直接對(duì)接收到的視覺(jué)信息進(jìn)行處理，并行反饋處理。圖像識(shí)別過(guò)程首先需要從外界獲取目標(biāo)圖像。 這一過(guò)程通常稱(chēng)為圖像采集，它可以通過(guò)使用攝像機(jī)、攝像機(jī)等圖像采集設(shè)備實(shí)現(xiàn)，然后根據(jù)圖像識(shí)別模式對(duì)采集到的圖像進(jìn)行處理，在圖像識(shí)別過(guò)程中稱(chēng)為圖像預(yù)處理，預(yù)處理后的圖像去除源圖像中的冗余信息，保存圖像的主要特征，最后選擇圖像的主要特征形成相應(yīng)的信息映射和信息存儲(chǔ)在信息庫(kù)中進(jìn)行比較，最終實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別[1]。

2.2 菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)詳細(xì)研究

在中國(guó)，大約有180 種毒蕈，其中至少有30 種可以導(dǎo)致死亡。一般來(lái)說(shuō)，有毒菌的顏色比較鮮艷，菌帽上可能會(huì)有突起，紅點(diǎn)，溝渠和裂縫，有的菌子上有菌托、菌環(huán)，因此此次項(xiàng)目可以利用這些真菌的特征信息來(lái)識(shí)別真菌，而圖像特征識(shí)別的步驟包括圖像預(yù)處理、圖像特征提取、圖像識(shí)別分類(lèi)三個(gè)步驟。

2.2.1 圖像預(yù)處理

預(yù)處理是真菌鑒定過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。 由于圖像采集環(huán)境的不同，如光照程度和設(shè)備性能等因素，輸入圖像往往存在噪聲和對(duì)比度低等缺點(diǎn)。

因此菌類(lèi)識(shí)別的預(yù)處理如下：a. 一幅圖像在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中可能存在各種各樣的噪聲，這些噪聲可能是在傳輸或量化過(guò)程中產(chǎn)生的。菌類(lèi)圖像也是一樣，在采集過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，所以必須進(jìn)行去噪處理。b.去除背景，即將真菌從背景中分離出來(lái)，形成二值圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和形狀特征參數(shù)計(jì)算。c.真菌圖像經(jīng)過(guò)去噪和背景去除后，可能仍會(huì)存在一些孤立的噪聲點(diǎn)，或者由于所選取的菌類(lèi)本身受到過(guò)害蟲(chóng)侵蝕而導(dǎo)致在其內(nèi)部有一些孔洞，這些都會(huì)影響菌類(lèi)特征參數(shù)的準(zhǔn)確計(jì)算。因此有必要對(duì)去除背景后的圖像進(jìn)行膨脹運(yùn)算，然后進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，經(jīng)過(guò)多次處理，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)和內(nèi)部孔洞，得到完整、準(zhǔn)確的真菌二值圖像。

2.2.2 圖像特征提取

由于自然界中的菌類(lèi)具有不同的形狀與顏色，因此這些特征都可以作為菌類(lèi)分類(lèi)的依據(jù)。

顏色是菌類(lèi)的一個(gè)重要性狀特征，因?yàn)镠SI 顏色模型更符合人類(lèi)的顏色視知覺(jué)，因此我們使用HSI 顏色模型的色度（Hue）表示菌類(lèi)的顏色特征不同的形狀特征為菌類(lèi)識(shí)別提供分了分類(lèi)依據(jù)。考慮到一些菌類(lèi)菌帽呈扇形、一些菌帽形雨傘形等特征情況，我們選用致密度和三個(gè)不變矩等特征建模菌類(lèi)的形狀特征，其計(jì)算方式如下[3]：

2.2.3 基于SVM的圖像識(shí)別分類(lèi)

SVM 是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的可訓(xùn)練的通用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，簡(jiǎn)單概括來(lái)說(shuō)的話(huà)，它只是一個(gè)分類(lèi)器。支持向量機(jī)方法的原理即簡(jiǎn)單的線(xiàn)性化和增維過(guò)程。在線(xiàn)性可分離情形下，從最優(yōu)分類(lèi)超平面發(fā)展出支持向量機(jī)。如圖2 所示，空心點(diǎn)和實(shí)心點(diǎn)表示兩種類(lèi)型的樣本，H 是H 維分類(lèi)超平面，H1 和H2 分別為過(guò)各類(lèi)點(diǎn)且離分類(lèi)超平面舉例最近且平行于H 的超平面。最優(yōu)分類(lèi)超平面理論要求分類(lèi)超平面在正確分開(kāi)兩類(lèi)的基礎(chǔ)上最大化分類(lèi)區(qū)間。

圖2 SVM 解釋圖

在得到含有真菌顏色和形狀特征的五維向量后，將這些特征作為真菌分類(lèi)方法的輸入向量進(jìn)行真菌鑒定。由于支持向量機(jī)（SVM）分類(lèi)法具有非線(xiàn)性分類(lèi)及良好的泛化性能，在模式識(shí)別領(lǐng)域是最具影響力的方法，所以此次項(xiàng)目選用SVM作為菌類(lèi)的分類(lèi)方法，在核函數(shù)上選擇徑向基核，因?yàn)樗哂蟹蔷€(xiàn)性分類(lèi)性能和魯棒的性能。

2.2.4 研究效果

選擇5 種不同的真菌，每種真菌隨機(jī)選取30 個(gè)特征值作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余的20 個(gè)特征值作為測(cè)試數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練模型中，利用五折交叉驗(yàn)證對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行優(yōu)化（訓(xùn)練樣本分為5 組，隨機(jī)選擇4 組進(jìn)行訓(xùn)練，1 組進(jìn)行模型性能測(cè)試），選擇最優(yōu)SVM懲罰參數(shù)c 和徑向基中的g[3]。

表1 基于徑向基SVM 的菌類(lèi)分類(lèi)性能

效果測(cè)試顯示此次項(xiàng)目所研究的菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)對(duì)于不同菌類(lèi)的識(shí)別準(zhǔn)確率較高，此方法具有一定科學(xué)效應(yīng)。

3 菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)區(qū)別于其他識(shí)別技術(shù)

在此僅將菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)與人臉識(shí)別技術(shù)與指紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比情況具體如下：

菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)沒(méi)有人臉識(shí)別的技術(shù)復(fù)雜，由于人臉的差異性不大，甚至有雙胞胎相貌相同等情況，所以人臉識(shí)別的預(yù)處理和特征提取的算法要比菌類(lèi)識(shí)別的算法更加復(fù)雜，而菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)則是僅僅對(duì)真菌的形狀與顏色作為特征提取。

其實(shí)菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)與指紋識(shí)別技術(shù)根據(jù)有相似性，都是通過(guò)把一個(gè)現(xiàn)場(chǎng)采集到的圖像與一個(gè)已經(jīng)登記錄入系統(tǒng)的圖像進(jìn)行一對(duì)一的比對(duì)來(lái)確定身份的過(guò)程，但是，兩者的區(qū)別是指紋識(shí)別使用不同的數(shù)字化算法在指紋圖像上找到并比對(duì)指紋的特征，人們的十個(gè)手指產(chǎn)生最少4900 個(gè)獨(dú)立可測(cè)量的特征，指紋識(shí)別所提取的特征點(diǎn)更多也因此更加準(zhǔn)確。

對(duì)比來(lái)看，如今項(xiàng)目所研究的菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)還處于初步階段，與現(xiàn)已成熟的熱門(mén)識(shí)別技術(shù)相比，菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)還太簡(jiǎn)單，在后續(xù)的工作中需要對(duì)菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行不斷地更新完善。

4 討論

4.1 菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

菌類(lèi)識(shí)別APP 的開(kāi)發(fā)使得人們的生活更加快捷方便，其中主要特點(diǎn)列舉如下：

4.1.1 讓人們可以以快捷的方式學(xué)習(xí)相關(guān)的菌類(lèi)知識(shí)

4.1.2 減少了人們誤食毒蘑菇的風(fēng)險(xiǎn)

4.1.3 擺脫了過(guò)往只能輸入名稱(chēng)查百度詞條的方法

所有的科技發(fā)展都是為了使人們的生活更加方便快捷，我們此次對(duì)于菌類(lèi)識(shí)別APP 的開(kāi)發(fā)也是以此目的出發(fā)，幫助人們擺脫菌類(lèi)盲區(qū)。

4.2 菌類(lèi)識(shí)別技術(shù)的缺點(diǎn)

2017 年的一篇報(bào)道顯示：“目前有一款號(hào)稱(chēng)使用‘革命性的AI’來(lái)識(shí)別蘑菇的APP，微生物學(xué)博士c（Colin Davidson）解釋說(shuō)，用戶(hù)不能通過(guò)外觀(guān)識(shí)別APP來(lái)識(shí)別蘑菇，比如可致病的亮黃蘑菇在外觀(guān)上和可食用的馬菇外觀(guān)非常類(lèi)似，用戶(hù)把它拿起來(lái)觸摸外觀(guān)或者聞它們的味道，需要從多角度觀(guān)察和判斷才行”。

這是此次項(xiàng)目開(kāi)發(fā)菌類(lèi)識(shí)別APP的一個(gè)顯著問(wèn)題，畢竟識(shí)別菌類(lèi)不是簡(jiǎn)單地通過(guò)圖像識(shí)別就能識(shí)別出所有的菌類(lèi)，有些菌類(lèi)可能還需要通過(guò)其生長(zhǎng)環(huán)境和氣味等等各種情況來(lái)辨別，而現(xiàn)在所研究的菌類(lèi)識(shí)別卻只是將形狀與顏色作為識(shí)別特征，很多菌類(lèi)仍無(wú)法識(shí)別，只能將現(xiàn)時(shí)期的菌類(lèi)識(shí)別APP當(dāng)作一個(gè)“識(shí)別蘑菇的粗略指南”。

在后續(xù)的菌類(lèi)識(shí)別開(kāi)發(fā)中可以將菌類(lèi)的生長(zhǎng)環(huán)境也納入特征識(shí)別當(dāng)中，使得菌類(lèi)識(shí)別的技術(shù)更加完善，成為一個(gè)真正能識(shí)別所有菌類(lèi)的APP。