37、基于翅膀图案的蛾类图像识别与检索系统

基于翅膀图案的蛾类图像识别与检索系统

1. 蛾类识别与检索的背景与挑战

蛾类是地球上重要的生物，目前已发现约 16 万种，而蝴蝶仅有 1.75 万种，它们同属鳞翅目昆虫。蛾类翅膀的颜色和纹理图案复杂多样，既有常见的暗淡翅膀的种类，也有拥有绚丽色彩和独特纹理的品种。过去，昆虫学家主要依靠手动收集蛾类样本、拍摄照片、识别物种并进行分类存档，这一过程耗时且需要大量人力。

随着图像采集技术的进步和存储成本的降低，昆虫标本图像数量急剧增加。然而，依靠昆虫学家和专业人员手动处理图像进行物种识别不仅效率低下，还容易出错。同时，由于缺乏人工标注的文本描述以及专家标注的主观性，基于关键词和文本元数据的昆虫图像存档、搜索和检索面临巨大挑战。

2. 现有解决方案的局限性

计算机视觉和模式识别算法的发展为昆虫物种识别提供了新途径，许多计算机辅助系统应运而生。在图像检索领域，基于内容的图像检索（CBIR）系统被广泛应用，通过比较样本图像与数据库图像的视觉内容相似度来进行检索。这些系统提取的视觉特征在识别和检索中起着重要作用，上下文信息也有助于提高特征检测性能。

但大多数现有系统仅在图像像素级别提取视觉特征，缺乏人类可理解的语义信息。而人类更倾向于在语义层面访问图像，例如搜索具有特定视觉特征（如后翅上的眼斑）的蛾类，而非仅根据图像底部的深蓝色像素区域进行搜索。因此，大多数现有系统缺乏能够连接用户信息需求和低级别视觉特征的中间语义描述层。

3. 新系统的提出与目标

为解决上述问题，提出了一种基于翅膀视觉属性检测的自动化蛾类识别与检索系统。该系统的目标是模拟人类通过观察翅膀特定视觉上下文来区分物种的行为，利用不同物种上编码的