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技術(shù)與方法 | 國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件測(cè)評(píng)結(jié)果
花事未了，春光尚在，園林、郊野中的花次第開(kāi)放，是戶外踏青賞花的好時(shí)節(jié)。人們?cè)谔で噘p玩的同時(shí)也不免會(huì)好奇，身邊植物的名字是什么？有什么用途？背后的故事是怎樣的？為了滿足這種需求，目前手機(jī)應(yīng)用市場(chǎng)已經(jīng)出現(xiàn)了不少植物識(shí)別app，可以實(shí)現(xiàn)拍照識(shí)別，相當(dāng)方便。但面對(duì)種類繁多的植物識(shí)別app，怎么挑選準(zhǔn)確率更高、參考價(jià)值更大的一款呢？對(duì)于一般用戶來(lái)說(shuō)，很難判斷。
《生物多樣性》主編、中國(guó)科學(xué)院植物研究所馬克平研究員在中國(guó)科學(xué)院大學(xué)講授《保護(hù)生態(tài)學(xué)》課程時(shí)，組織學(xué)生對(duì)國(guó)內(nèi)應(yīng)用市場(chǎng)上8款常用的植物識(shí)別app進(jìn)行了準(zhǔn)確率測(cè)試。首先，將中國(guó)植被區(qū)劃的八個(gè)區(qū)域中植物區(qū)系相對(duì)相似的區(qū)域歸并, 選擇溫帶區(qū)(包括寒溫帶針葉林區(qū)、溫帶針闊混交林區(qū)和暖溫帶落葉闊葉林區(qū))、亞熱帶區(qū)(亞熱帶常綠闊葉林區(qū))、熱帶區(qū)(熱帶雨林、季雨林區(qū))和干旱半干旱區(qū)(溫帶草原區(qū)和溫帶荒漠區(qū))四個(gè)區(qū)。其次, 分別在中國(guó)自然標(biāo)本館(CFH)中每個(gè)區(qū)選擇100張圖片作為基本數(shù)據(jù)集, 用以比較不同軟件的植物識(shí)別能力。再次，控制測(cè)試環(huán)境(網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、手機(jī)內(nèi)存足夠)的統(tǒng)一, 記錄識(shí)別結(jié)果的中文名、拉丁名、科名和屬名。最后，種、屬、科準(zhǔn)確識(shí)別正確分別計(jì)4分、2分、1分, 以此標(biāo)準(zhǔn)對(duì)軟件識(shí)別能力按總得分進(jìn)行排序。正確率得分由高到低依次為花幫主、百度識(shí)圖、花伴侶、形色、花卉識(shí)別、植物識(shí)別、發(fā)現(xiàn)識(shí)花、微軟識(shí)花。
國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件總得分排序
參與測(cè)試的照片共計(jì)有植物122科164屬340種。這些植物以野生種為主, 較少栽培植物。在400張圖片中, 分別包含喬木98張, 灌木99張, 草本180張, 木質(zhì)藤本13張, 草質(zhì)藤本10張; 根據(jù)國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)野生植物名錄, 這400張照片中包含23張國(guó)家一、二級(jí)保護(hù)植物的圖片。測(cè)試還包括各app對(duì)不同氣候區(qū)物種的識(shí)別能力、對(duì)不同生長(zhǎng)型植物的識(shí)別能力、對(duì)國(guó)家保護(hù)植物的識(shí)別能力。各app的識(shí)別能力各有側(cè)重，但總體來(lái)說(shuō)，是花伴侶、形色、花幫主、百度識(shí)圖這4款app的準(zhǔn)確率更高。花伴侶、形色、花幫主、百度識(shí)圖這4款app與微軟識(shí)花、植物識(shí)別、花卉識(shí)別、發(fā)現(xiàn)識(shí)花4款app明顯分成了兩大組。
國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件對(duì)于不同生長(zhǎng)型識(shí)別到種(a)、屬(b)、科(c)的比例
在植物識(shí)別app出現(xiàn)前，植物識(shí)別主要靠專家鑒定、查植物志、網(wǎng)絡(luò)論壇等。拍照識(shí)別的植物識(shí)別app的出現(xiàn)，對(duì)園林工作者、科研工作者、科普工作者甚至普通民眾，都意義重大。許多植物識(shí)別app有多樣的功能模塊，獲取了植物的葉、花、種子等特征后，就能生成結(jié)果，包括中文學(xué)名、拉丁名、俗名、用途、民俗故事、栽培技巧等，既有查詢功能，也可作為植物知識(shí)庫(kù)。如果自身有一定分類學(xué)基礎(chǔ)，能理解術(shù)語(yǔ)、甄別識(shí)別的結(jié)果，植物識(shí)別app能發(fā)揮很好的作用。
隨著深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，圖像分類精度提高，在部分?jǐn)?shù)據(jù)集上可以超越人眼的能力。但這并不代表軟件可以取代植物分類學(xué)者。因?yàn)樽R(shí)別植物只是分類學(xué)的最基礎(chǔ)的一步，更深一步的分析，如種以下的鑒別、植物的進(jìn)化地位等，植物識(shí)別app都無(wú)法實(shí)現(xiàn)。而且，分類學(xué)者的研究對(duì)象通常是植物識(shí)別app數(shù)據(jù)庫(kù)外的不常見(jiàn)的植物，鑒定只能由專家完成。
各個(gè)植物識(shí)別app都在不斷更新和發(fā)展，在不同情況下每個(gè)app的準(zhǔn)確率有一定差異，可考慮交叉使用，相互彌補(bǔ)，提高可信度。識(shí)別準(zhǔn)確率測(cè)試有太多不確定因素，本次結(jié)果只能代表部分的事實(shí)。為了便于更多人可進(jìn)行重復(fù)測(cè)試, 已將鑒定準(zhǔn)確的400張照片上傳至NSII服務(wù)器(http://www.nsii.org.cn/2017/testPhoto.php/)。
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