論文の概要: Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02905v1
- Date: Wed, 6 May 2020 15:29:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 05:51:32.430353
- Title: Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species
- Title（参考訳）: パターン種における個体の自動検出と認識
- Authors: Gullal Singh Cheema, Saket Anand
- Abstract要約: 我々は,異なるパターンの個体の自動検出と認識のための枠組みを開発する。
我々は最近提案したFaster-RCNNオブジェクト検出フレームワークを用いて画像中の動物を効率的に検出する。
我々は,シマウマおよびジャガー画像の認識システムを評価し,他のパターンの種への一般化を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.163860911052052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual animal biometrics is rapidly gaining popularity as it enables a
non-invasive and cost-effective approach for wildlife monitoring applications.
Widespread usage of camera traps has led to large volumes of collected images,
making manual processing of visual content hard to manage. In this work, we
develop a framework for automatic detection and recognition of individuals in
different patterned species like tigers, zebras and jaguars. Most existing
systems primarily rely on manual input for localizing the animal, which does
not scale well to large datasets. In order to automate the detection process
while retaining robustness to blur, partial occlusion, illumination and pose
variations, we use the recently proposed Faster-RCNN object detection framework
to efficiently detect animals in images. We further extract features from
AlexNet of the animal's flank and train a logistic regression (or Linear SVM)
classifier to recognize the individuals. We primarily test and evaluate our
framework on a camera trap tiger image dataset that contains images that vary
in overall image quality, animal pose, scale and lighting. We also evaluate our
recognition system on zebra and jaguar images to show generalization to other
patterned species. Our framework gives perfect detection results in camera
trapped tiger images and a similar or better individual recognition performance
when compared with state-of-the-art recognition techniques.
- Abstract（参考訳）: 野生動物監視アプリケーションに対して非侵襲的かつ費用対効果の高いアプローチを可能にするため、視覚動物バイオメトリックスは急速に人気を高めている。
カメラトラップの利用が広まり、大量の画像が収集され、視覚コンテンツの手動処理は管理が困難になっている。
本研究では,トラ,シマウマ,ジャガーなど,異なるパターンを持つ個体の自動検出と認識のための枠組みを開発する。
既存のほとんどのシステムは、主に動物をローカライズするための手動入力に依存しており、大きなデータセットにうまくスケールしない。
画像中の動物を効率的に検出するために,最近提案されているfaster-rcnnオブジェクト検出フレームワークを用いて,ぼかしや部分閉塞,照明,ポーズ変動に対する頑健性を維持しつつ検出プロセスの自動化を行う。
さらに,動物の側面のalexnetから特徴を抽出し,ロジスティック回帰(線形svm)分類器を訓練して個体を認識する。
筆者らは主に,カメラトラップタイガー画像データセットを用いて,画像の画質,動物のポーズ,スケール,ライティングなどさまざまな画像を含むフレームワークをテスト・評価した。
また,ゼブラ画像とジャガー画像の認識システムを評価し,他のパターン種への一般化を示す。
筆者らのフレームワークは,カメラトラップトレーラー画像の完全な検出結果と,最先端の認識技術と比較して,類似あるいは良好な個人認識性能を提供する。
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