Local geometric descriptions of leaves for plant identification
Identification d'espèces végétales par une description géométrique locale d'images de feuilles
Résumé
Plant species identification, usually performed by specialists, is based on the observation of its organs and mostly on visual criteria. Thanks to its ease of acquisition, the leaf is the most used organ. In addition, it contains important information on the taxonomy of the plant. This enables the use of computer vision and pattern recognition techniques for developing an automatic recognition process of the plant species from a leaf image. We introduce a new approach to identify plant species, based on the description of the following leaf characteristics : its shape, its salient points and its venation. First, the shape of the leaf is represented by local descriptors associated to a set of points sampled on the contour. Different multi-scale triangular representations are introduced and compared. To describe the salient points of the leaf, we propose a shape context based representation. Finally, the venation is extracted by detecting elementary linear structures with morphological tools. The venation network is described by its main directions and its spatial distribution in the context of the leaf boundary. A local matching method is used for all descriptors. Evaluations, conducted on six publicly available plant identification benchmarks, show that our approaches identify the plant species of the leaf in most of the cases and that the late fusion of the proposed descriptors improves the identification process.
Il est nécessaire de reconnaître les espèces végétales afin de préserver la biodiversité des écosystèmes. L’identification d’une plante, habituellement effectuée par les experts, se base sur l’observation de ses organes et en majeure partie sur des critères visuels. La feuille est l’organe le plus utilisé grâce à sa facilité d’acquisition. De plus, celle-ci contient une information importante sur la taxonomie de la plante. Ceci permet d’envisager d’utiliser l’analyse d’images pour élaborer un processus de reconnaissance automatique de l’espèce végétale à partir de la donnée d’une image de feuille. Nous introduisons une nouvelle approche d’identification d’espèces végétales, basée sur la description des caractères foliaires suivants : la forme, les points saillants et la nervation. En premier lieu, la forme de la feuille est représentée par des descripteurs locaux associés aux points échantillonnés sur le contour. Différentes représentations triangulaires multi-échelle sont introduites et comparées. Pour décrire les points saillants de la feuille, nous proposons une représentation dérivée du contexte de forme (Shape Context). Finalement, la nervation est extraite par la détection de structures linéaires élémentaires avec des outils morphologiques. Le réseau de nervures extrait est décrit par ses directions principales et sa répartition spatiale dans le contexte de la surface de la feuille.
Pour tous les descripteurs, une méthode de mise en correspondance locale est utilisée. Des évaluations, menées sur six bases de feuilles publiques, montrent que nos approches permettent généralement d’identifier l’espèce végétale de la feuille et que la fusion tardive
des descripteurs augmente la précision de l’identification.