[發明專利]采用圖像識別技術將環境微生物進行分類的方法和系統

在審

• 申請號: 201511015943.2
• 申請日: 2015-12-31
• 公開（公告）號: CN105447527A
• 公開（公告）日: 2016-03-30
• 發明（設計）人: 李晨;蔣濤
• 申請（專利權）人: 四川木牛流馬智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 詹永斌

技術領域

本發明涉及環境微生物分類技術領域，尤其涉及一種采用圖像識別技術將環境微生物進行分類的方法和系統。

背景技術

微生物在自然界中是無處不在，無處不有的，數目巨大。微生物對于地球上的生命是至關重要的，它們可以將重要的元素轉換為能量，保持大氣中的化學平衡，為植物和動物提供養分。微生物還可以用于實現許多商業目的，如制造抗生素、提高農業效率以及生產生物燃料。此外還有一小部分微生物對人有害，導致各種疾病的發生。從歷史觀點來看，微生物研究主要集中于研究個體物種。

現有技術中要將環境微生物進行分類通常采用的方法是：將DNA標簽序列與已知數據庫中的已知序列進行比對，并根據比對結果確定DNA標簽序列的所屬分類。從而實現環境微生物的分類，但這樣的分類方法需要檢測DNA的序列，導致分類過程復雜，難以實現。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術中的分類方法實現過程復雜的技術問題，本發明公開了一種采用圖像識別技術將環境微生物進行分類的方法和系統。

本發明的技術方案如下:

本發明公開了一種采用圖像識別技術將環境微生物進行分類的方法，其具體包括以下的步驟：步驟一、構建環境微生物分類模型，采用原始環境微生物顯微圖片對分類模型進行訓練；步驟二、獲取新的需要分類的環境微生物的顯微圖片，人工選定環境微生物所在的區域，在環境微生物所在的區域內采用邊緣檢測獲得環境微生物的邊緣分布，然后再次人工選定最終的環境微生物所在的區域，并將該區域保存為二值圖；步驟三、獲取二值圖的全局形狀特征和局部形狀特征，分類模型根據全局形狀特征和局部形狀特征進行環境微生物的分類，所述局部形狀特征采用尺度不變特征。通過構建分類模型，根據圖片就可以實現環境微生物的分類，在分類的過程中既判斷圖像的全局形狀特征，也判斷圖像的局部形狀特征，提高了最終的微生物分類的準確率。

更進一步地，上述邊緣檢測具體為Sobel邊緣檢測或者Canny邊緣檢測。通過邊緣檢測檢測出環境微生物的圖像邊緣，以便于后續的分類。

更進一步地，上述全局形狀特征為：邊緣柱狀圖描述子、幾何特征、傅里葉描述子和內部結構柱狀圖其中的一種、或其中任意兩種或任意三種的結合、或者四種全部包括。全局形狀特征結合局部形狀特征，提高了分類的準確性。

更進一步地，上述方法還包括對形狀簽名進行傅里葉變換，形狀簽名中的主要信息通過低階傅里葉系數表示出來，高階傅里葉系數則用于表示細節信息，經過傅里葉變換的形狀簽名呈鏡面對稱的結構。

更進一步地，上述局部形狀特征為SIFT特征、RGB-SIFT特征、成對的SIFT特征、或者快速SIFT其中的一種。

更進一步地，上述SIFT特征采用以下的方式進行提取：首先在尺度空間中尋找極值點，接著提取出這些極值點的位置、尺度和旋轉不變參數，最后形成一個128維度的特征向量：SIFT=[s₁,s₂,…,s₁₂₈]^T。

更進一步地，上述分類采用SVM分類器實現。

更進一步地，上述分類器為“兩類SVM分類器”（，英文為Two-classSVMClassifier，而不是說有兩種類型的分類器）。由于分類結果明確，所以更適合進行后期特征融合來增環境微生物分類結果。

更進一步地，上述合并過程具體如下：首先，利用五個獨立的特征向量與兩類SVM分類器進行環境微生物分類并得到相應分類分數，其次，利用網格式方法對SVM分數進行優化，并得到能夠產生最佳分類結果的權重組合，最后，這個最優的權重組合被應用在整個環境微生物分類之中。