微軟亞洲研究院近日發表新的研究成果，利用機器學習技術與成千上萬的影像資料，來協助判斷花卉的種類。
微軟採用了柏克萊加大的Caffe深度學習架構，訓練了超過20層的卷積神經網路(convolutional neural network)利用一組可學習的濾器來辨識花卉影像，藉以辨識出花卉的種類。使用者僅需將路邊看到的花朵用手機拍下，透過該系統，便可判斷出花卉的種類。(來源：微軟)
這項名為智慧花卉辨識系統的技術源自於微軟亞洲研究院去年與中國科學院植物研究所科學家交流並向後者介紹利用人工智慧輔助影像辨識相關技術時，產生的靈感。中科院植物所科學家當時正在中國各地蒐集各區的花卉分布資料並建立資料庫，但卻遭遇實務上的困難，雙方於是合作建立了該辨識系統，同時也在網路上建立公開的花卉影像資料庫，蒐集超過260萬筆各類花卉影像，透過演算法過濾掉不適用的影像後，便可藉此訓練系統。
該系統最後採用了超過80萬筆花卉影像資料進行機器學習訓練，辨識正確率達到90%，超過原本人工辨識，並加速花卉分布普查研究的進行。微軟正打算依據該技術開發手機App，未來父母在戶外被子女詢問花朵的名稱時，將可直接透過App進行即時的生物教育。