“花”脸识别：“微软识花”让你一键识别植物世界

谁不讨厌花呢？但谁能精确辨识出有所有花上的名字和种类呢？专家说道，全世界已找到最少25万种花卉。并且，你知悉花上的种类名称，也很难说出有关于花上的故事来。　　日前，微软公司亚洲研究院发售最新款智能识别应用于微软公司诸法花上。这是位可以随身携带的植物专家，能老大你密码花上的秘密。

拿走手机，关上App，拍张照片，一键辨识，之后可笔符合好奇心。据报，这款App应用于范围覆盖面积了我国的绝大多数花卉。　　对于任何物种的分类都是艰苦的。微软公司亚洲研究院常务副院长芮勇说道，在App的研发过程中，植物专家对提升花卉辨识能力起着了基础反对的起到，这是我们和中国科学院植物研究所多年来学术合作的成果。

中科院植物所不仅获取了260万张花卉辨识图片，还获取了经专家检验的中国少见花上列表。此后，微软公司亚洲研究院利用先进设备的技术开发出有辨识花卉的算法，并把辨识结果挑选出出来，可供植物所专家检验。

经过两三次递归的过程，才获得了最后训练机器辨识的样本子集。　　这次合作缘于一次机缘巧合。芮勇讲解说道，2015年，在中科院植物所举行的一次研讨会上，我展出了研究院在计算机视觉方面的近期技术。

植物所的专家们回应很感兴趣，期望可以把近期的辨识技术应用于到我国的植物调研和科研中去。同时，我们也期望借此机会，将准确辨识技术在应用于中更进一步锤炼和创意。大家一拍电影才可，联合合作步入了微软公司诸法花上。

　　据报，这款微软公司诸法花上应用于技术的研发背后很有挑战性。比起于常规的诸法猫诸法狗等动物辨识，花卉不仅种类多样，还不断涌现出有大量形态各异的新品种。我们多媒体搜寻组的研究员们在准确辨识技术方面具有持久的累积，于是以期望做到这样具备挑战性的事。芮勇说道，这款App主要应用于了深度自学技术。

传统的深度自学技术是一个自下而上的人工智能自学过程，如果我们能重新加入人类智能，对机器的深度自学展开指导，不会大大提高精度和效率，迸发出强化智能的魔力。研究员们在这方面下了相当大功夫。　　那么，人类是如何辨识出有有所不同种类的花呢？假设，放在我们面前一朵花的照片：我们首先不会注意到这张图片中花经常出现的区域，并回避周围的草地等阻碍项；接下来，不会将注意力放到花上的关键特性上，通过颜色、形状、大小等特性，可以大体确认出花的类型。

　　研究员们基于以上人类仔细观察物体、对物体的种类展开辨别的过程，独具创意地研发了一个自动的视觉多级注意力模型，需要根据分类学家制订的界门纲目科属种的分类系统，一层一层连贯，提升辨识的准确性。　　明确在识花方面，必须机器对基本层级有一个提早理解。

我们再行重新加入一个花卉本身的层级结构，将它作为一种先前检验的科学知识来指导机器学习。还要考虑到层级的信息，例如，有所不同科的植物之间不会会有相关性？芮勇讲解，首先要确认花上的科，再行通过一些细节的特征，例如花瓣的产于、形态等来确认它归入哪个科，最后，通过花瓣的颜色、纹理等更加微小的特征来明确辨别它归属于哪个种。

一朵花就是这样被计算机辨识出来的，当然，每一种花上的辨识过程也是因花而异的。　　如果玩腻了识花，微软公司诸法花上还有另一个有意思的功能等候你开挖：辨识其它的日常物体。笔拿件衣服、挂个文具来测测这款应用于的智商，也是一挺有意思的事呢！据报，在常用物体的辨识上，使用了微软公司亚洲研究院最先进设备的图像识别技术。在内部测试中，辨识精度可以超过90%。

　　谈到微软公司识花的未来南北，芮勇说道，我们十分侧重将基础研究成果应用于到生活中去，以便为人们确实带给转变。　　为此，微软公司的研究人员制订了多个发展方向：第一，重新加入更加多花卉的种类，将辨识的范围扩展到多个国家，并获取多语言产品以及更好的平台。第二，提升辨识的精确度，在学术合作中提高数据库的质量和范围。

第三，扩展产品的科普功能，非常丰富花上的科学知识，获取更加多对话功能，扩展人们在博物科学知识方面的醉心。第四，努力实现离线版本与在线版本的无缝转换，教化更加多开发者。最后，期望该项目能对专业研究者的科学研究带给便捷。让学术研究服务更好的人，仍然是我们的目标所在。

芮勇说道。

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