我國陜南寒武紀(jì)初期的寬川鋪組（距今大約535百萬年）以盛產(chǎn)磷酸鹽化的微體小殼化石和球狀動物胚胎化石而聞名于世,是探索早期動物門類起源和寒武紀(jì)生命大爆發(fā)研究中的一個非常重要的窗口。在寬川鋪組中尋找微體化石新類型主要依賴顯微鏡下人工挑選的傳統(tǒng)方法日趨低效,迫切需要新的技術(shù)手段來解決這些問題。而微體化石數(shù)量龐大,大小接近,形態(tài)簡單,非常適合于采用機器學(xué)習(xí)的手段進(jìn)行人工智能分類。我們在寬川鋪組微體化石中嘗試使用機器學(xué)習(xí)的手段來進(jìn)行化石圖像識別和機器分揀。采用方向梯度直方圖來提取化石圖像的主要向量特征,并設(shè)計了二叉樹型多分類識別器進(jìn)行化石數(shù)字分類。目前處理了5 000多張微體化石照片的人工智能識別,已經(jīng)取得了較高的準(zhǔn)確率。 

【文章來源】：古生物學(xué)報. 2019,58(02)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

圖６ＨＯＧ特征向量組成ＦｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆＨＯＧ插

插圖６ＨＯＧ特征向量組成ＦｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆＨＯＧ插圖７基于ＳＶＭ的多分類化石識別器ＭｕｌｔｉｃａｔｅｇｏｒｙｆｏｓｓｉｌｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒｂａｓｅｄｏｎＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）３．４模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練是根據(jù)已有化石的人工分類結(jié)果學(xué)習(xí)高維線性可分的超平面參數(shù)，而每個ＳＶＭ分類器都需要學(xué)習(xí)訓(xùn)練不同的參數(shù)。如插圖８所示，三個分類器ＳＶＭ１、ＳＶＭ２和ＳＶＭ３是將樣本圖像映射至高維空間后，利用已標(biāo)定種類的正樣本圖像特征和其他樣本特征一起學(xué)習(xí)在各自高維空間中的線性可分的超平面，如ＳＶＭ１分類超平面、ＳＶＭ２分類超平面和ＳＶＭ３分類超平面，檢驗測試時就依據(jù)該學(xué)習(xí)訓(xùn)練好的分類超平面對被測樣本圖像進(jìn)行歸類。ＳＶＭ分類器的模型訓(xùn)練主要學(xué)習(xí)得到了用于確定分類超平面的支持向量、支持向量在決策函數(shù)中的系數(shù)及決策函數(shù)的常數(shù)項，由于本文中設(shè)計了三個ＳＶＭ分類器，故每個分類器的參數(shù)都需要利用該類化石圖像單獨訓(xùn)練。與此同時，為了降低同一類化石中不同個體差異對識別準(zhǔn)確性的影響，在模型訓(xùn)練時盡可能準(zhǔn)備更多具有不同形態(tài)的化石圖像樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，即模型學(xué)習(xí)的化石圖像類型越全面，識別的準(zhǔn)確性越高。３．５實際測試實際測試過程中是將待測樣本圖像經(jīng)過ＨＯＧ特征提取和規(guī)范化處理后，首先利用ＳＶＭ１分類器將非化石的渣滓分離，然后對管狀、球狀和刺狀化石利用ＳＶＭ２將球狀化石和其他化石分開，最后利用ＳＶＭ３完成管狀化石和刺狀化石分開。該過程可以由計算

。３．５實際測試實際測試過程中是將待測樣本圖像經(jīng)過ＨＯＧ特征提取和規(guī)范化處理后，首先利用ＳＶＭ１分類器將非化石的渣滓分離，然后對管狀、球狀和刺狀化石利用ＳＶＭ２將球狀化石和其他化石分開，最后利用ＳＶＭ３完成管狀化石和刺狀化石分開。該過程可以由計算機自動對單一未知樣本圖像進(jìn)行識別，也可以對數(shù)量眾多的樣本圖像批量識別，能夠極大降低科研人員的重復(fù)性工作量。為了更加直觀地展示不同樣本圖像的特征提取、識別分類過程，插圖９給出插圖８ＳＶＭ多分類器訓(xùn)練超平面ＡｍｕｌｔｉｃａｔｅｇｏｒｙｔｒａｉｎｉｎｇｈｙｐｅｒｐｌａｎｅｂａｓｅｄｏｎＳＶＭＡ．渣滓分類器高維空間示意圖，區(qū)別化石和渣滓；Ｂ．球狀化石分類器高維空間示意圖，區(qū)別球狀化石和其他化石；Ｃ．管狀化石Ｃｉｒｃｏｔｈｅｃａ和刺狀化石Ｐｒｏｔｏｈｅｒｔｚｉｎａ分類器高維空間示意圖，以區(qū)別這兩種類型的化石。Ａ．Ａｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｈｙｐｅｒｐｌａｎｅｉｎｔｈｅｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｐａｃｅｒｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｄｅｂｒｉｓａｎｄｏｔｈｅｒｆｏｓｓｉｌｓ；Ｂ．Ａｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｈｙｐｅｒ－ｐｌａｎｅｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｔｈｅｓｐｈｅｒｉｃａｌｆｏｓｓｉｌｆｒｏｍｏｔｈｅｒｆｏｓｓｉｌｓｉｎｔｈｅｈｉｇｈ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄｉａｇｒａｍ；Ｃ．ＡｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｄｅｓｉｇｎａｔｅｄｆｏｒｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇＣｉｒｃｏ－ｔｈｅｃａａｎｄＰｒｏｔｏｈｅｒｔｚｉｎａ．７４１第２期張濤等：陜南寒武系微體化


本文編號：3109700