論文の概要: Combining feature aggregation and geometric similarity for
re-identification of patterned animals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06335v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 18:19:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 17:51:57.579087
- Title: Combining feature aggregation and geometric similarity for
re-identification of patterned animals
- Title（参考訳）: 特徴集合と幾何学的類似性を組み合わせたパターン動物の再同定
- Authors: Veikka Immonen, Ekaterina Nepovinnykh, Tuomas Eerola, Charles V.
Stewart, Heikki K\"alvi\"ainen
- Abstract要約: 画像に基づく動物個体の再識別は、時間とともに動物の移動パターンなどの情報の収集を可能にする。
多くの種において、この再同定は、個体ごとに固有の永久的な毛皮、羽毛、皮膚パターンを分析することで行うことができる。
本稿では,パターン類似度を2種類組み合わせて再同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2511811744954182
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Image-based re-identification of animal individuals allows gathering of
information such as migration patterns of the animals over time. This, together
with large image volumes collected using camera traps and crowdsourcing, opens
novel possibilities to study animal populations. For many species, the
re-identification can be done by analyzing the permanent fur, feather, or skin
patterns that are unique to each individual. In this paper, we address the
re-identification by combining two types of pattern similarity metrics: 1)
pattern appearance similarity obtained by pattern feature aggregation and 2)
geometric pattern similarity obtained by analyzing the geometric consistency of
pattern similarities. The proposed combination allows to efficiently utilize
both the local and global pattern features, providing a general
re-identification approach that can be applied to a wide variety of different
pattern types. In the experimental part of the work, we demonstrate that the
method achieves promising re-identification accuracies for Saimaa ringed seals
and whale sharks.
- Abstract（参考訳）: 画像に基づく動物個体の再識別は、時間とともに動物の移動パターンなどの情報の収集を可能にする。
これは、カメラトラップとクラウドソーシングを使って収集された大きな画像量とともに、動物の集団を研究する新しい可能性を開く。
多くの種では、各個体に固有の永久的な毛皮、羽毛、皮膚パターンを分析して再同定を行うことができる。
本稿では,2種類のパターン類似度メトリクスを組み合わせることにより,再同定を行う。
1)パターン特徴集約により得られるパターンの外観類似性と
2) パターン類似性の幾何学的一貫性を解析した幾何学的パターン類似性。
この組み合わせにより、局所パターンとグローバルパターンの両方を効率的に利用することができ、様々なパターンタイプに適用できる一般的な再同定アプローチを提供する。
実験では,ササメやアザラシのアザラシやアザラシに対して,有望な再同定の精度が得られた。
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