结合特征聚合与几何相似性用于花纹动物重识别
计算机视觉与模式识别
2023-08-15 v1 人工智能
摘要
基于图像的动物个体重识别可收集诸如动物随时间迁移模式等信息。这一点，连同利用相机陷阱和众包收集的大量图像，为研究动物种群开辟了新可能。对许多物种，重识别可通过分析每个个体独有的永久性毛皮、羽毛或皮肤花纹完成。本文中，我们通过结合两类花纹相似性度量来解决重识别：1）由花纹特征聚合获得的花纹外观相似性；2）由分析花纹相似性的几何一致性获得的几何花纹相似性。所提出的组合能有效利用局部与全局花纹特征，提供一种可应用于多种不同花纹类型的通用重识别方法。在工作的实验部分，我们证明该方法对塞马环斑海豹和鲸鲨取得了有前景的重识别精度。
引用
@article{arxiv.2308.06335,
title = {Combining feature aggregation and geometric similarity for re-identification of patterned animals},
author = {Veikka Immonen and Ekaterina Nepovinnykh and Tuomas Eerola and Charles V. Stewart and Heikki Kälviäinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06335},
year = {2023}
}
备注
Camera traps, AI, and Ecology, 3rd International Workshop