許振雷+楊瑞+王鑫春+應(yīng)文豪

摘要：該文研究了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在樹葉識別方面，并通過卷積過程對圖片進(jìn)行可視化。實(shí)驗(yàn)表明，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在樹葉識別達(dá)到了92%的識別率。另外，將此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)進(jìn)行比較研究，從試驗(yàn)中可以得出，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無論是精度方面還是速度方面都要優(yōu)于支持向量機(jī)，可見，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在樹葉識別方面具有很好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：樹葉識別；支持向量機(jī)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號 TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）10-0194-03

Abstract： In this paper， the convolution neural network recognition in the leaves， and the process by convolution of image visualization. Experiments show that the neural network application identification convolution leaves a 92% recognition rate. In addition ， this neural network and support vector machine comparative study can be drawn from the study ， convolutional neural network in either speed or accuracy better than support vector machines， visible， convolution neural network in the leaves aspect has good application prospects.

Key words recognition leaves； SVM； convolutional neural network

1 概述

樹葉識別與分類在對于區(qū)分樹葉的種類，探索樹葉的起源，對于人類自身發(fā)展、科普具有特別重要的意義。目前的樹葉識別與分類主要由人完成，但，樹葉種類成千上萬種，面對如此龐大的樹葉世界，任何一個(gè)植物學(xué)家都不可能知道所有，樹葉的種類，這給進(jìn)一步研究樹葉帶來了困難。為了解決這一問題，一些模式識別方法諸如支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）[1]，K最近鄰（k-NearestNeighbor， KNN）[2]等被引入，然而，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，這些傳統(tǒng)分類算法暴露出越來越多的不足，如訓(xùn)練時(shí)間過長、特征不易提取等不足。

上世紀(jì)60年代開始，學(xué)者們相繼提出了各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]模型，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其對幾何、形變、光照具有一定程度的不變形，因此被廣泛應(yīng)用于圖像領(lǐng)域。其主要特點(diǎn)有：1）輸入圖像不需要預(yù)處理；2）特征提取和識別可以同時(shí)進(jìn)行；3）權(quán)值共享，大大減少了需要訓(xùn)練的參數(shù)數(shù)目，是訓(xùn)練變得更快，適應(yīng)性更強(qiáng)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在國內(nèi)研究才剛剛起步。LeNet-5[4]就是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初用于手寫數(shù)字識別，本文研究將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5模型改進(jìn)并應(yīng)用于樹葉識別中。本文首先介紹一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LeNet-5的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而將其應(yīng)用于樹葉識別，設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)方案，用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的模式識別算法支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行比較，得出了相關(guān)結(jié)論，并對進(jìn)一步研究工作進(jìn)行了展望。

2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究很早就已開展，現(xiàn)在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成了多領(lǐng)域、多學(xué)科交叉的獨(dú)立的研究領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的單元是神經(jīng)元模型。類比生物神經(jīng)元，當(dāng)它“興奮”時(shí)，就會向相連的神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)，從而改變這些神經(jīng)元的狀態(tài)。人工神經(jīng)元模型如圖1所示：

上述就是一個(gè)簡單的神經(jīng)元模型。在這個(gè)模型中，神經(jīng)元接收來自n個(gè)其他神經(jīng)元傳遞過來的輸入信號，這些信號通過帶權(quán)重的w進(jìn)行傳遞，神經(jīng)元接收到的總輸入值將與神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較，然后通過“激活函數(shù)”來產(chǎn)生輸出。

一般采用的激活函數(shù)是Sigmoid函數(shù)，如式1所示：

[σz=11+e-z] （1）

該函數(shù)圖像圖2所示：

2.1多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

將上述的神經(jīng)元按一定的層次結(jié)構(gòu)連接起來，就得到了如圖3所示的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有輸入層，隱藏層和輸出層。由于每一層之間都是全連接，因此每一層的權(quán)重對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響都是特別重要的。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，采用的訓(xùn)練算法是隨機(jī)梯度下降算法[5]，由于每一層之間都是全連接，當(dāng)訓(xùn)練樣本特別大的時(shí)候，訓(xùn)練需要的時(shí)間就會大大增加，由此提出了另一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于在圖像分類任務(wù)上取得了非常好的表現(xiàn)而備受人們關(guān)注。發(fā)展到今天，CNN在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)成為了一種非常重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于通過建立很多的特征提取層一層一層地從圖片像素中找出關(guān)系并抽象出來，從而達(dá)到分類的目的，CNN方面比較成熟的是LeNet-5模型，如圖4所示：

在該LeNet-5模型中，一共有6層。如上圖所示，網(wǎng)絡(luò)輸入是一個(gè)28x28的圖像，輸出的是其識別的結(jié)果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多個(gè)“卷積層”和“采樣層”對輸入信號進(jìn)行處理，然后在連接層中實(shí)現(xiàn)與輸出目標(biāo)之間的映射，通過每一層卷積濾波器提取輸入的特征。例如，LeNet-5中第一個(gè)卷積層由4個(gè)特征映射構(gòu)成，每個(gè)特征映射是一個(gè)24x24的神經(jīng)元陣列。采樣層是基于對卷積后的“平面”進(jìn)行采樣，如圖所示，在第一個(gè)采樣層中又4的12x12的特征映射，其中每個(gè)神經(jīng)元與上一層中對應(yīng)的特征映射的2x2鄰域相連接，并計(jì)算輸出?？梢?，這種局部相關(guān)性的特征提取，由于都是連接著相同的連接權(quán)，從而大幅度減少了需要訓(xùn)練的參數(shù)數(shù)目[6]。

3實(shí)驗(yàn)研究

為了將LeNet-5卷積網(wǎng)絡(luò)用于樹葉識別并檢驗(yàn)其性能，本文收集了8類樹葉的圖片，每一類有40張照片，如圖5所示的一張樹葉樣本：

本文在此基礎(chǔ)上改進(jìn)了模型，使用了如圖6卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：

在此模型中，第一個(gè)卷積層是由6個(gè)特征映射構(gòu)成，每個(gè)特征映射是一個(gè)28*28的神經(jīng)元陣列，其中每個(gè)神經(jīng)元負(fù)責(zé)從5*5的區(qū)域通過卷積濾波器提取局部特征，在這里我們進(jìn)行了可視化分析，如圖7所示：

從圖中可以明顯地看出，卷積網(wǎng)絡(luò)可以很好地提取樹葉的特征。為了驗(yàn)證卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)分類算法之間的性能，本文基于Python語言，CUDA并行計(jì)算平臺，訓(xùn)練同樣大小8類，一共320張的一批訓(xùn)練樣本，采用交叉驗(yàn)證的方法，得到了如表1所示的結(jié)論。

可見，無論是識別率上，還是訓(xùn)練時(shí)間上，卷積網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)的支持向量機(jī)算法體現(xiàn)出更好地分類性能。

4 總結(jié)

本文從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)，重點(diǎn)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LeNet-5在樹葉識別上的各種研究并提取了特征且進(jìn)行了可視化，并與傳統(tǒng)分類算法SVM進(jìn)行比較。研究表明，該模型應(yīng)用在樹葉識別上較傳統(tǒng)分類算法取得了較好的結(jié)果，對收集的樹葉達(dá)到了92%的準(zhǔn)確率，并大大減少了訓(xùn)練所需要的時(shí)間。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有如此的優(yōu)點(diǎn)，因此在人臉識別、語音識別、醫(yī)療識別、犯罪識別方面具有很廣泛的應(yīng)用前景。

本文的研究可以歸納為探討了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在樹葉識別上的效果，并對比了傳統(tǒng)經(jīng)典圖像分類算法，取得了較好的分類精度。

然而，本文進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的樣本過少，當(dāng)數(shù)據(jù)集過多的時(shí)候，這個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的可行性有待我們進(jìn)一步的研究；另外，最近這幾年，又有很多不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)，我們會繼續(xù)試驗(yàn)其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，力求找到更好的分類算法來解決樹葉識別的問題。

參考文獻(xiàn)：

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