Photonic Nanoarchitectures in Butterfly Scales Allowing Species Identification

AbstractWe investigated photonic crystal colored blue butterfly wings with the use of optical spectroscopy. The extracted data from the optical spectra were analyzed by artificial neural network software. Over 100 exemplars of nine related Polyommatus species could be classified with 96% accuracy using only the spectral data measured in a nondestructive way

Butterfly Classification by HSI and RGB Color Models Using Neural Networks

Este estudio aborda la clasificación de especies de mariposas mediante la implementación de Redes Neuronales Artificiales y el procesamiento de imágenes. Se procesan imágenes de un total de 9 especies de mariposas del género Morpho el cual tiene el azul como color característico. Para realizar la segmentación de la mariposa se usan herramientas de procesamiento de imágenes tales como: binarización, filtrado de bordes y morfología matemática. Para el procesamiento de los datos se obtienen los datos RGB de cada imagen que se llevan al modelo de color HSI con el objetivo de identificar los pixeles que son de color azul y de obtener los datos para realizar el procesamiento en las Redes Neuronales propuestas: Back-propagation y perceptrón. Para la verificación y análisis de resultados se construyen matrices de confusión, se analizan y se toman los resultados de las redes neuronales que muestren los niveles de error más bajos. Se logra llegar a un nivel de error cercano al 1% en la clasificación en algunas especies de mariposas.This study aims the classification of Butterfly species through the implementation of Neural Networks and Image Processing. A total of 9 species of Morpho genre which has blue as a characteristic color are processed. For Butterfly segmentation we used image processing tools such as: Binarization, edge processing and mathematical morphology. For data processing RGB values are obtained for every image which are converted to HSI color model to identify blue pixels and obtain the data to the proposed Neural Networks: Back-Propagation and Perceptron. For analysis and verification of results confusion matrix are built and analyzed with the results of neural networks with the lowest error levels. We obtain error levels close to 1% in classification of some Butterfly species