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(圖片來源:Drew Weber /康奈爾鳥類學實驗室)

借助於機器學習技術,Merlin Bird Photo ID移動應用程序可以識別它在照片中“看到”的數百種北美物種。

一旦下載到移動設備上,該應用就可以在任何地方 - 甚至沒有小區服務或Wi-Fi的地方。

“當你打開Merlin Bird Photo ID應用程序時,你會被問到是想用智能手機拍照還是從你的數碼相機中提取圖像,”康奈爾鳥類學實驗室的Merlin項目負責人Jessie Barry說。 “你放大鳥,確認日期和位置,Merlin將向你展示它所知道的650北美物種的最佳選擇。”

翅膀,喙和爪子

加州理工學院和康奈爾大學科技計算機科學家通過向康奈爾大學實驗室動員的鳥類和志願者收集並註釋了近100萬張照片,培訓了Merlin識別鳥類。 註釋包括鳥類的種類以及識別物體元素(如翅膀,喙和爪子)的關鍵點。

當應用程序的用戶向其提供要識別的鳥時,Merlin會選擇與這些特徵非常匹配的物種。 與任何好的鳥類一樣,該系統使用來自eBird的信息來考慮在一年中的特定時間和該地點發現的物種,eBird是一種在線鳥類資源,每月收集並記錄來自世界各地的平均7百萬鳥類觀察記錄。


內在自我訂閱圖形


“在製作Merlin Bird Photo ID時,我們特別關注數據的質量和組織,”康奈爾科技公司計算機科學教授Serge Belongie說。 與加州理工學院(加州理工學院)的Pietro Perona一起,他是Visipedia的聯合創始人,這是由Google資助的繖形項目,該項目利用機器學習和計算機視覺方面的進步來幫助對照片中的物體進行分類。

“最終,我們希望創建一個開放的平台,任何社區都可以使用它來為蝴蝶,青蛙,植物或任何他們需要的東西製作視覺分類工具,”Belongie說。

“這個應用程序是我們學生七年辛勤工作的結晶,並受到計算機視覺和機器學習科學家在世界各地取得的巨大進步的推動,”加州理工學院電氣工程系教授Perona說。和應用科學。 “當我還是一名研究生時,一台識別圖像中物體的機器,就像人類一樣,是一個遙遠的夢想,現在它終於發生了。”

好的圖像,良好的匹配

Merlin Bird的照片ID有多好? “如果用戶的照片質量很好,準確度大約為90%。 提交一個模糊的圖像,或者一隻小鳥或部分被樹葉覆蓋的圖像,以及獲得精確匹配的機率下降,“加州理工學院電子工程高級博士後史蒂夫布蘭森說。

儘管取得了高科技的進步,但人類仍然是這一過程的重要組成部分。 “我們需要來自觀鳥者的eBird數據以及能夠標記用於訓練Merlin的照片的專家,”加州理工學院研究生Grant Van Horn說。 “你需要老師教他們需要做什麼。 我們的系統結合了數百名鳥類和鳥類學家的專業知識。“Van Horn和Branson都是Visipedia團隊的一員,並開發了允許Merlin學會識別鳥類的算法。

全球報導即將到來

就在附近的是墨西哥鳥類的西班牙語Merlin Bird Photo ID版本。 在路上,Merlin團隊將為南美,歐洲,亞洲,非洲和澳大利亞生產版本,最終擴展到全球。

“這個項目的精彩之處在於與Visipedia團隊的合作,”巴里說。 “我們的產品確實有效,因為它得到了極好的研究支持,對於觀鳥社區非常有用,因為它是由鳥類為鳥類建造的。”

更新的Merlin Bird照片ID適用於iOS或Android系統 蘋果iTunesGoogle Play 應用商店。 它與2014中發布的原始Merlin應用程序配對,後者使用一些簡短的問題來幫助用戶縮小新鳥的身份。

Merlin Bird Photo ID由Visipedia提供支持,得到了Google,Jacobs Technion-Cornell研究所和國家科學基金會的支持。

資源: 加州理工學院

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