Plant Identification supported by Analysis of Image Metadata

Bc. Dominika Krejčí

Master's thesis

Anotácia:

Identifikace rostlin z fotografií je nelehká úloha, kterou komplikuje rozmanitost obrazových dat a malá rozlišitelnost jednotlivých druhů rostlin. Množství informací, které můžeme získat z vizuální podoby fotografie rostliny je omezené. Proto chceme podpořit vizuální analýzu dodatečnými informacemi o kontextu vyfotografované rostliny. Analyzujeme čas, lokaci a další aspekty týkající se fotografie v identifikačním procesu. Zjišťujeme jaký vliv na výsledek identifikace má přidání informací o čase, místu a dalších parametrech. Na základě těchto parametrů jsme získali data, která nám pomohou obohatit aktuální model strojového učení. Za použití kontextové analýzy jsme schopni využít dodatečné informace od koncového uživatele identifikační služby a poskytnout mu tak lepší výsledky identifikace.

Abstract:

Plant identification from photos is a complex task because of the variability in the image data and small distinctiveness between different plant species. There is a limited amount of information that can be retrieved from the visual aspect of the photo. We want to support the bare visual analysis with additional information with plant photo context. Thus we analyze the time, location, and other aspects of the photo in the identification process. We discover how plant identification trends in time and space and other parameters can affect the identification result. Based on these parameters, we collected the data which can enrich the current machine learning model. Using the context-based analysis, we are now able to utilize the additional information from the user of plant identification service and hopefully also improve the identification precision.

Keywords

identifikace rostlin, strojové učení, metadata, API, plant identification, machine learning

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 21. 6. 2021
• Vedúci: RNDr. Josef Spurný
• Oponent: RNDr. Jakub Peschel

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Applied Informatics / Service Science, Management and Engineering