微软识花

这是一款由微软官方推出的智能识别应用，核心能力是用手机拍摄花朵照片后快速判断花卉种类，被定位为可以随身携带的“植物专家”。应用支持识别25万种花卉，并围绕识别结果提供花语、药用价值等延伸信息，让一次随手拍摄变成一次植物知识的小科普。

应用背景与识别范围

遇到好看的花却叫不出名字，是不少人出游、遛弯时常有的尴尬，尤其是身边带着孩子或同伴时，面对对方的好奇心更难给出答案。已发现的全球花卉至少有25万种，即便大致知道类别，也未必说得出与之相关的故事。

这款应用由微软亚洲研究院携手中科院植物所推出，内置中科院植物所专家标定的花卉数据库，可覆盖中国绝大多数花卉。拍摄照片或从手机图库中选取图片后，系统会给出花卉名称与类型，并显示匹配度，同时呈现基本特征、药用价值等内容。

应用为离线设计，在登山途中或无法连接网络的场所同样可以使用，不必担心流量不足影响识别。

识别操作步骤

整体操作围绕拍摄与查看展开，流程较为直接：

1、打开应用后进行现场拍摄，或从手机相册中选择一张花卉照片；

2、移动或缩放照片，将要识别的花朵定位在虚线框内；

3、点击丝带，获取匹配信息；

4、点击卡片，查看更详细的花卉资料；

5、将识花结果分享给好友，或就识别结果给出自己的意见。

花语与花卉搜索

知道花名之后，应用还提供一项颇具特色的“花语”功能。花语是人们赋予花卉的象征意义，用来表达某种感情与愿望，不同花卉对应的花语各不相同，送花前若不了解，容易造成误会。系统会为每一种花附上一段娓娓道来的花语，例如“六道木”的花语是“对你的念想沿六条直线自下而上，终于在顶端开出了最好看的花”。识别结果可以一键分享到朋友圈，用贴合当下心情的花语表达心意。

应用内还带有一个花卉搜索包，按字母顺序收录了400种园艺花卉，基本涵盖我国城市绿化和公园中常见的品种。对于只听过名字、未曾见过实物的花，也可以通过搜索提前了解。

日常物体识别

除了识花，应用还能对常见的日常物体进行识别，例如拿一件衣服或摆一件文具来测试它的判断能力。这部分功能采用微软亚洲研究院的图像识别技术，在内部测试中识别精度可以达到90%。

识别技术的实现思路

花朵识别对计算机而言并不轻松。犬类品种不超过300种，而花卉仅野生植物就有几十万种，新品种还在不断出现，因此精细物体识别的难度更高。研究员们采用深度学习技术，借助中科院植物所提供的260万张花卉鉴定照片训练识别模型。

为提升效率与精度，研究将人类智能与人工智能结合：一方面引入“界门纲目科属种”的分类思路，先判断花所属的“科”，再依据花瓣分布、形态等细节确定“属”，最后通过颜色、纹理等更细微的特征判断“种”；另一方面开发了自动的视觉多级注意力模型，第一级关注图片中花朵所在区域并排除杂草等干扰，第二级由粗到精地关注花朵的具体部位，再对部位特征进行学习与识别。研究员还通过可视化策略观察网络所学内容，将中间层自动学出的模式归类为不同部位信息，构建部位检测模型。

数据方面，起初由植物学家逐张标注种类，但成本与时间效率都不理想。研究团队转而从植物专家提供数据的专业网站获取图像，并以弱监督学习方式训练模型。这里的“弱”体现在三点：数据只有图像级标注，未标明花朵位置与关键识别区域；网络标注数据存在不准确与噪声；数据结构化程度较低。这种方式兼顾了数据质量的不足与训练数据量的需求，从而保障了应用识别的准确性。

跨界合作与成果来源

应用的开发是微软亚洲研究院与中国科学院植物研究所多年学术合作的成果。中科院植物所提供了260万张花卉识别图片，以及经专家鉴定的中国常见花列表；研究员们负责算法开发，并将识别结果交由植物所专家鉴定，经过两三次迭代才形成最终用于训练机器识别的样本集合。科学出版社则提供了花卉的专业知识支持。

合作的契机来自一次研讨会。微软亚洲研究院展示了计算机视觉方面的最新技术，植物所专家希望将识别技术用于我国植物调研与科研，以改善基层人员翻阅手册判断植被分布时专业素养不可控的问题；研究院方面也希望借此进一步锤炼并应用精确识别技术。跨学科数据正是这一技术的重要支撑，双方的合作也为计算机技术与植物学研究的结合提供了实践。

后续发展方向

围绕这款应用，研究员提到了几个推进方向：增加更多花卉种类，把识别范围拓展到多个国家，并提供多语言版本与更多平台，方便出国旅行时使用；通过与学术机构合作提升数据库质量与范围，进一步提高识别精确度；丰富科普内容与互动功能，帮助使用者拓展博物知识；持续精进识别算法模型，实现离线版本与在线版本的无缝切换，并将这类精细物体识别技术以API形式开放到微软认知服务等人工智能平台；此外也希望为专业研究者提供便利，例如协助植物专家发现新物种、帮助基层调研人员准确识别花卉品种。

从拍摄一朵花到得到名称、特征与花语，这款应用把识别能力与植物知识放在了同一处，适合在出游、散步、亲子活动等场景中随手使用。对于希望多了解身边植物、又不想被网络条件限制的用户，它提供了一个轻量的选择。