基于機(jī)器學(xué)習(xí)的真菌孢子顯微圖像的特征提取與識(shí)別.pdf

1、21世紀(jì)是信息技術(shù)高速發(fā)展，也是生物信息科學(xué)發(fā)展的時(shí)代，生命科學(xué)與信息科學(xué)相互交叉融合，不僅促進(jìn)了各自領(lǐng)域的發(fā)展，又不斷促進(jìn)新領(lǐng)域的誕生。信息科學(xué)的發(fā)展為生命科學(xué)的發(fā)展提供了一系列便利方法和工具，因此信息技術(shù)與生物技術(shù)的結(jié)合越來(lái)越成為研究的熱點(diǎn)。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，以人工智能為基礎(chǔ)的圖像識(shí)別與分類(lèi)技術(shù)在農(nóng)業(yè)病原微生物的自動(dòng)檢測(cè)領(lǐng)域中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的生物學(xué)顯微檢測(cè)方法相比，它具有主觀誤差小、工作效率高、對(duì)檢測(cè)員技

2、術(shù)水平要求低等特點(diǎn)，能顯著提高農(nóng)業(yè)病害預(yù)報(bào)的實(shí)效性和準(zhǔn)確性，滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)是利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程，隨著該領(lǐng)域新興算法的不斷提出，在圖像分類(lèi)以及圖像識(shí)別中的應(yīng)用也越快越廣泛。本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)算法對(duì)真菌孢子顯微圖像分類(lèi)與識(shí)別進(jìn)行了深入的研究，在傳統(tǒng)的真菌孢子圖像的分類(lèi)與識(shí)別中，往往采取的是人工顯微識(shí)別方法，對(duì)識(shí)別人技術(shù)要求高，同時(shí)難以操作，本文以SIFT特征和RGB SIFT特征為基礎(chǔ)對(duì)真菌孢子顯

3、微圖像進(jìn)行特征提取，并對(duì)提取的特征進(jìn)行聚類(lèi)處理，將每個(gè)圖像以特征向量的形式表示。文中算法采用了詞袋(bag of word)思想，視每篇文檔為一個(gè)詞頻向量。每一篇文檔可以看作由一些主題所組成的一個(gè)概率分布，而每一個(gè)主題又可以看作是很多單詞所構(gòu)成的一個(gè)概率分布。在真菌孢子顯微圖像的分類(lèi)中，以特征向量代替詞頻向量，將圖像轉(zhuǎn)化為不同類(lèi)別的概率分布。在此基礎(chǔ)上，我們又采用不同的分類(lèi)器對(duì)獲取的特征向量進(jìn)行分類(lèi)，從而獲取到真菌孢子顯微圖像的分類(lèi)結(jié)果

4、。該方法能夠較好地對(duì)真菌孢子顯微圖像進(jìn)行特征提取與分類(lèi)，這為預(yù)測(cè)和區(qū)分農(nóng)業(yè)中不同真菌病害的發(fā)生提供了依據(jù)。
　　為了能夠?qū)Σ『Πl(fā)生發(fā)展過(guò)程中不同的特征進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，提前對(duì)真菌孢子在生命周期中的不同特征進(jìn)行識(shí)別尤為重要，因此，在真菌病害研究中，對(duì)顯微圖像中孢子進(jìn)行識(shí)別與計(jì)數(shù)，進(jìn)而得到真菌孢子在不同環(huán)境，即逆境或順境的生存能力和存活率等等就顯得非常有必要。本文利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)顯微圖像中的孢子進(jìn)行識(shí)別，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將深度學(xué)習(xí)和人工

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合而產(chǎn)生的一個(gè)新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，相對(duì)于其他方法，它具有許多優(yōu)勢(shì)，例如局部感知區(qū)域、層次結(jié)構(gòu)化、特征抽取和分類(lèi)過(guò)程結(jié)合等，廣泛的應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如人臉檢測(cè)、文檔分析、語(yǔ)音檢測(cè)、車(chē)牌識(shí)別等。本文在總結(jié)了國(guó)內(nèi)外有關(guān)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念、算法和研究成果的基礎(chǔ)上，以經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，對(duì)顯微圖像中的真菌孢子進(jìn)行了識(shí)別，通過(guò)對(duì)模型的調(diào)整和參數(shù)的修改，取得了較好的識(shí)別效果，為進(jìn)一步進(jìn)行生物學(xué)研究提供了依據(jù)和便利，也為我國(guó)的農(nóng)作