Reconocimiento automático de especímenes lepidópteros en dispositivos de bajo poder computacional

El presente trabajo describe la evaluacion de tecnicas de clasificacion de imagenes usando caracteristicas basadas en momentos invariantes, orientado a la identificacion de especimenes lepidopteros reconocidos por reservas ecologicas Ecuatorianas. Este trabajo busca contribuir con estudios en el area de biologia acerca de generos de mariposas conocidas y a su vez facilitar el registro de especimenes no reconocidos, apoyado por expertos a nivel mundial en un esquema colaborativo. Mediante la extraccion de caracteristicas de imagenes basadas en forma, ocho generos de mariposas son identificados automaticamente usando tecnicas comunes de clasificacion (SVM, MLP, K-NN). El proceso de extraccion de caracteristicas considera el bajo costo computacional asociado al computo de momentos invariantes de Hu, los cuales resultan adecuados para su utilizacion en dispositivos embebidos, permitiendo la identificacion eficiente de distintos generos de mariposas. Este enfoque ha sido utilizado en el desarrollo de una aplicacion para dispositivos moviles que realiza evaluaciones de conocimiento a estudiantes de biologia, quienes son cuestionados acerca del genero al cual pertenece una mariposa. Cuando el estudiante termina la evaluacion, el genero escogido es posteriormente visualizado por un profesional del area. Este ultimo procede a corroborar si la respuesta dada por el estudiante acerca de la mariposa presentada fue correcta o incorrecta, teniendo el dispositivo embebido conocimiento a-priori de la respuesta. La confirmacion dada por el experto cumple con retroalimentar al estudiante por medio de la aplicacion movil y tambien, reforzar el conocimiento que el computador tiene acerca del genero al que la mariposa pertenece.