How automated image analysis techniques help scientists in species identification and classification?

Identification of taxonomy at a specific level is time consuming and reliant upon expert ecologists. Hence the demand for automated species identification incre­ased over the last two decades. Automation of data classification is primarily focussed on images while incorporating and analysing image data has recently become easier due to developments in computational technology. Research ef­forts on identification of species include specimens’ image processing, extraction of identical features, followed by classifying them into correct categories. In this paper, we discuss recent automated species identification systems, mainly for categorising and evaluating their methods. We reviewed and compared different methods in step by step scheme of automated identification and classification systems of species images. The selection of methods is influenced by many variables such as level of classification, number of training data and complexity of images. The aim of writing this paper is to provide researchers and scientists an extensive background study on work related to automated species identification, focusing on pattern recognition techniques in building such systems for biodiversity studies. (Folia Morphol 2018; 77, 2: 179–193

Morphometrics of Southern Ocean diatoms using high throughput imaging and semi-automated image analysis

Since the ADIAC project, which ended more than 15 years ago, not much progress in automating morphometric analysis of diatoms from slide-mounted material has been published, and no ready-to-use system has become available. This thesis work is the first to implement such a system completely, covering all aspects of the underlying imaging and image processing pipeline, by combining a commercially available slide scanning microscope with my diatom morphometry software SHERPA. I was able to show the applicability as well as the potential of this approach by executing a series of smaller and two large-scale morphometry projects. The extensive sampling sizes, which were made possible only by the new workflow, enabled the first observations of life cycle related size distribution changes of Fragilariopsis kerguelensis in its natural habitat, leading to hypotheses on influences of reproduction, grazing and environmental changes in one of the most important diatom species of the Southern Ocean. In a second large-scale investigation, SHERPA's precise morphometric measurements revealed a second F. kerguelensis morphotype, which has not been recognized before, even though the species, as well as the very material I analyzed, have been investigated intensely before by experienced diatomists; a result not disqualifying their work, but rather underlining that explicit and precise quantification of morphological information has a strong potential to generate novel scientific insights. This new morphotype has implications on the utilization of paleo-proxies which are based on geometrical valve features of F. kerguelensis. Differentiating both morphotypes might improve established methods and possibly provides a new proxy for summer sea surface temperature

Automatic identification of diatoms with circular shape using texture analysis

Diatoms are unicellular microscopic algae found in practically any moist environment. Identification of diatom has application in many disciplines, including ecology, archaeology and forensic science. In recent years, the work has been undertaken for automatic identification of diatom. However, the diatom with circular shape has not yet been considered as the uttermost goal of the research. In this research, a method based on texture feature for automatic identification of circular diatom images is presented. We aimed in this research to find the exact location of diatom by using the image segmentation and segmentation adjustment first, and then obtain eigenvectors by Fourier spectrum features, and finally use a BP neural network to effectively classify the diatoms with circular shape. With classification carried out using a BP neural network we attained 94.4% accuracy from a set of image containing twelve spieces of circular diatom. These species include mainly: Coscinodiscus oculatus (Fauv.) Petit, Coscinodiscus kuetzingii A. Schmidt, Coscinodiscus radiatus Ehrenberg, Coscinodiscus asteromphalus var. asteromphalus Ehrenberg, Coscinodiscus excentricus Ehrenberg, Coscinodiscus curvatulus var. curvatulus Grunow, Coscinodiscus wittianus Pantocsek, Arachnoidiscus Bailey, Cyclotella Kutzing, Actinoptyclrus Ehrenberg, Actinocyclus Ehrenberg, Hyalodiscus Ehrenberg. The result is an effective attempt of circular diatom identification based on texture character. ? 2011 ACADEMY PUBLISHER

Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.Zlepšení průmyslových procesů, Model založený na datech, Optimalizace procesu, Strojové učení, Průmyslové systémy, Energeticky náročná průmyslová odvětví, Umělá inteligence.