加载中...

The consumer market has been looking for an app that can provide a precise image recognition function for years, and now there seems to be many apps that dedicated to recognizing specific categories, including dogs, cats and flowers. And recently, a video clip posted on YouTube caught the customer’s eyes. https://www.youtube.com/watch?v=Su6rY82_Z6M&feature=youtu.be 

This video clip shows a fascinating competition between a well-trained botanist and a smartphone app, developed by Baidu, a Chinese search service provider, in order to determine if this dainty mobile application can beat a human expert in recognizing different types of flower recognition. The botanist, who’s got a doctorate from the Chinese Academy of Sciences, an academic institute in China, managed a 90% accuracy; and, surprisingly, in the attempt to distinguish nearly 300 difference types of ornamental plants in 30 minutes, the app named “Baidu Photo Reader” managed an 82% recognition rate, which is quite impressive for an app. This app can now be downloaded from app stores like Google Play. 

Up till now, Baidu Photo Reader carried out a top-notch accuracy among all the similar apps, it even beat Google——in a comparable test, a Google-developed app achieved a recognition rate of 74.8%. Our test engineers then dug a little deeper on the background of this Baidu labeled app, and the information we got intrigued us: Baidu Photo Reader utilized the most massive and authoritative database and applied the technology of Deep Learning.. When it comes to supervised learning, plants have proven to be a good category of training data.. 

There are also plenty of apps that provide image recognition service in the area of botany, apps like LeafSnap UK，Plantnet、Audubon Trees，Geotress，FSC Hedges，FSC trees，Tree key are fairly popular as well. Many of them use various verification methods. Audubon Trees，FSC trees, developed by Columbia University, identify species by recognize their leaves.  LeafSnap，Plantnet, on the other hand, can work with leaves as well as flowers, they are supported by French science department. 

Leafsnap UK, developed by Calouste Gulbenkian Foundation, can help users verify trees by leaves, flowers, even fruits. Launched in 2011,  this app now’s got a database of 23915 high-definition pictures alongside with 5192 referencw photos taken by mobile devices. Pictures uploaded by users voluntarily will be combined with existing database. After two generations of iteration, the app can now recognize tons of European vegetation, including 156 types of trees. 

French Reseach Organizations (Cirad , INRA , Inria and IRD) and The Tela Botanica Network also launched their image recognition app called Plantnet. It can provide an accurate identification for more than 3,700 kinds of plants around France, said its developer. Unfortunately, we haven’t received any statistical data about its accuracy. 

The truth is, the user experience of Leafsnap is rather poor. To correctly use the app, you have to put the plant’s leave on a white piece of paper. In contrast, users of Plantnet and Baidu Photo Reader can simply take a picture and recognize it. It is a pity that Plantnet cannot provide a statistic figure for comparison. 

Image recognition requires both dependable ability of acquiring large quantities of image data, and substantial technology accumulation in Machine Learning. The application of image recognition technology in vertical domains like ornamental plants is truly a reflection on the technical merit of companies. After a brief comparison of those apps above, it seems to be pretty clear that China may have outpaced the westerns in the field of image recognition.