Reconocimiento automático de especímenes lepidópteros en dispositivos de bajo poder computacional

Abstract

El presente trabajo describe la evaluación de técnicas de clasificación de imágenes usando características basadas en momentos invariantes, orientado a la identificación de especímenes lepidópteros reconocidos por reservas ecológicas Ecuatorianas. Este trabajo busca contribuir con estudios en el área de biología acerca de géneros de mariposas conocidas y a su vez facilitar el registro de especímenes no reconocidos, apoyado por expertos a nivel mundial en un esquema colaborativo. Mediante la extracción de características de imágenes basadas en forma, ocho géneros de mariposas son identificados automáticamente usando técnicas comunes de clasificación (SVM, MLP, K-NN). El proceso de extracción de características considera el bajo costo computacional asociado al cómputo de momentos invariantes de Hu, los cuales resultan adecuados para su utilización en dispositivos embebidos, permitiendo la identificación eficiente de distintos géneros de mariposas. Este enfoque ha sido utilizado en el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles que realiza evaluaciones de conocimiento a estudiantes de biología, quienes son cuestionados acerca del género al cual pertenece una mariposa. Cuando el estudiante termina la evaluación, el género escogido es posteriormente visualizado por un profesional del área. Este último procede a corroborar si la respuesta dada por el estudiante acerca de la mariposa presentada fue correcta o incorrecta, teniendo el dispositivo embebido conocimiento a-priori de la respuesta. La confirmación dada por el experto cumple con retroalimentar al estudiante por medio de la aplicación móvil y también, reforzar el conocimiento que el computador tiene acerca del género al que la mariposa pertenece.