我们在识别美洲豪还是它的背景？面向野生动物重识别的诊断框架
计算机视觉与模式识别
2026-04-14 v1
摘要
从公民科学影像中进行的美洲豪重识别（re-ID）在标准检索指标上表现良好时，仍可能依赖错误的证据，如背景上下文或轮廓形状，而非决定身份的斑纹。我们引入一个野生动物重识别的诊断框架，其包含两个维度：由 inpainted 背景图与仅含前景图计算得到的受泄漏控制的背景/前景比例，以及基于跨腹部检索与镜像自相似性的后侧诊断。为使这些诊断可衡量，我们 curated 一组巴坎南美洲豪基准数据集，包含像素级分割掩码和平衡的身份评估协议。随后我们采用 ArcFace 微调、反称正则化和 Lorentz 双曲嵌入等代表性缓解措施作为案例研究，在相同的评估视角下进行测试。目标不仅是询问哪个模型排名最高，也是弄清它如何做出这样的判断。
引用
@article{arxiv.2604.09690,
title = {Are We Recognizing the Jaguar or Its Background? A Diagnostic Framework for Jaguar Re-Identification},
author = {Antonio Rueda-Toicen and Abigail Allen Martin and Daniil Morozov and Matin Mahmood and Alexandra Schild and Shahabeddin Dayani and Davide Panza and Gerard de Melo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.09690},
year = {2026}
}
备注
33 pages, 11 figures