Automatische beeldherkenning als instrument voor museumcollecties

Onderwerp: Infrastructuur
Titel: Automatische beeldherkenning als instrument voor museumcollecties: Innovatieproject in de Nederlandse natuurhistorische musea
Partner: Naturalis Biodiversity Center
Projectleider: Sander Pieterse
Projectcode: nlbif2018.2019.006

Abstract: In dit project verzilveren we de kansen van beeldherkenning voor de natuurhistorische museale collecties in Nederland. Het juist kunnen herkennen van soorten planten, dieren en schimmels in de Nederlandse natuurhistorische collecties staat hierbij centraal. Dit proces is essentieel voor verdere toepassingen en analyse van deze gegevens. Het gaat om het juist kunnen herkennen van nieuw en bestaand collectie-materiaal. Ongeïdentificeerd materiaal identificeren we geautomatiseerd. Daarbij assisteert de computer de mens bij de vraag “welke soort/object is dit”? We laten ook analyses los op grote sets gedigitaliseerde en al geïdentificeerde collecties. Hiermee sporen we foute of onzekere identificaties op. Dit doen we voor zowel collectiebeheerders als het museumpubliek met eigen natuurvondsten en -waarnemingen. 

We focussen op minimaal vijf kansrijk geachte deelcollecties en soortgroepen, verspreid over drie natuurmusea, Museon en het Rijksmuseum. We bouwen voort op pilots die vanuit Naturalis zijn uitgevoerd. Dit project is een opmaat naar inzet van beeldherkenning voor zowel het Nederlandse museale veld als Europese natuurhistorische instellingen.

Projectdoelen zijn:

  1. het delen van kennis van de door Naturalis vergaarde kennis op het gebied van beeldherkenning met de andere natuurhistorische musea (en museumsector), en voor Naturalis specifiek het verkrijgen van feedback en ervaringen van de musea;
  2. procesoptimalisatie (data)beheer binnen natuurhistorisch collecties, zoals tijdsbesparing bij digitalisering en systematisch opslaan van collectie;
  3. ondersteunen van collectiebeheerders in hun taken en het vergroten van hun kennis;
  4. inzet van geautomatiseerde beeldherkenning bij het determineren van natuurvondsten en natuurwaarnemingen van museumbezoekers;
  5. relatief eenvoudige determinaties te automatiseren en te versnellen waardoor specialisten zich kunnen focussen op de moeilijke of twijfelgevallen, en het vastleggen en overdragen van hun kennis;
  6. de kwaliteit en kwantiteit van waarnemingen te verhogen, zodat uiteindelijk een vollediger beeld ontstaat van verspreidingen van soorten in tijd en ruimte (via o.a. GBIF);
  7. zo indirect bijdragen aan behoud van de (Nederlandse) biodiversiteit.