Bayesiläiset graafiset mallit konenäössä : kukkivien kasvien lajintunnistus - Juuti, Tanja (2018)
Suomen ympäristöhallinnossa on alettu viime vuosina kiinnostua enenevässä määrin konenäön hyödyntämisestä lajintunnistuksessa. Esimerkiksi tienvarsien haittakasvilajeja on tunnistettu varsin hyvin tuloksin. Koneellinen, lajeja tunnistava luokittelija voidaan toteuttaa esimerkiksi Bayes-verkoilla. Ne ovat todennäköisyysmalleja, joilla voidaan mallintaa muuttujien välisiä riippuvuuksia. Rakenteeltaan erilaiset Bayes-luokittelijat pystyvät eri tavoin huomioimaan piirremuuttujien välisiä riippuvuuksia. Esimerkiksi naiivi Bayes-menetelmä olettaa piirremuuttujien riippuvan ainoastaan lajiluokasta. Tutkimuksen tavoitteena olikin selvittää, millainen Bayes-verkko olisi sopiva luokittelija kukkivien kasvien lajintunnistukseen. Tunnistuskohteeksi valittiin kukat, koska ne ovat monimuotoisuutensa ja erottuvuutensa vuoksi hyviä kohteita elinympäristössään kuvattujen kasvien konenäölliseen lajintunnistukseen. Kukkien väriä kuvattiin värihistogrammien tilastollisilla tunnusluvuilla ja muotoa kuvamomenteilla sekä skaalainvarianteilla pistepiirteillä. Lisäksi kukista määritettiin terälehtien sijaintia ja kokoa kuvaavia piirteitä. Luokittelutulosten perusteella kuvista lasketut piirteet kuvasivat hyvin tutkimuksessa mukana olleiden lajien välisiä eroja. Sen sijaan piirremuuttujien riippuvuuksia huomioivat luokittelumallit eivät tuottaneet naiivia mallia parempia tuloksia. Onkin osoitettu, että tietynlaisissa riippuvuustilanteissa naiivi luokittelija on riippuvuutta huomioivien mallien veroinen. Riittävän yksinkertaisena naiivi malli on myös hyvä yleismalli. Osa tässä tutkimuksessa testatuista malleista oli liian monimutkaisia havaintojen määrään nähden. Jatkossa tulisikin kiinnittää erityishuomiota siihen, millainen piirremuuttujien diskretisointi ja mallin rakennusprosessi tuottavat riittävän yksinkertaisen mutta hyvän mallin.