論文の概要: Optimizing Image Capture for Computer Vision-Powered Taxonomic Identification and Trait Recognition of Biodiversity Specimens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17317v1
- Date: Thu, 22 May 2025 22:11:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.712896
- Title: Optimizing Image Capture for Computer Vision-Powered Taxonomic Identification and Trait Recognition of Biodiversity Specimens
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンによる分類学的同定のための画像キャプチャの最適化と生物多様性標本のトランジット認識
- Authors: Alyson East, Elizabeth G. Campolongo, Luke Meyers, S M Rayeed, Samuel Stevens, Iuliia Zarubiieva, Isadora E. Fluck, Jennifer C. Girón, Maximiliane Jousse, Scott Lowe, Kayla I Perry, Isabelle Betancourt, Noah Charney, Evan Donoso, Nathan Fox, Kim J. Landsbergen, Ekaterina Nepovinnykh, Michelle Ramirez, Parkash Singh, Khum Thapa-Magar, Matthew Thompson, Evan Waite, Tanya Berger-Wolf, Hilmar Lapp, Paula Mabee, Graham Taylor, Sydne Record,
- Abstract要約: コンピュータビジョンに最適化された生物学的検体画像を作成するための重要な考察について述べる。
これらの勧告は、分類学者、収集管理者、生態学者、コンピュータ科学者の学際的なコラボレーションを通じて合成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36415102213930156
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Biological collections house millions of specimens documenting Earth's biodiversity, with digital images increasingly available through open-access platforms. Most imaging protocols were developed for human visual interpretation without considering computational analysis requirements. This paper aims to bridge the gap between current imaging practices and the potential for automated analysis by presenting key considerations for creating biological specimen images optimized for computer vision applications. We provide conceptual computer vision topics for context, addressing fundamental concerns including model generalization, data leakage, and comprehensive metadata documentation, and outline practical guidance on specimen imagine, and data storage. These recommendations were synthesized through interdisciplinary collaboration between taxonomists, collection managers, ecologists, and computer scientists. Through this synthesis, we have identified ten interconnected considerations that form a framework for successfully integrating biological specimen images into computer vision pipelines. The key elements include: (1) comprehensive metadata documentation, (2) standardized specimen positioning, (3) consistent size and color calibration, (4) protocols for handling multiple specimens in one image, (5) uniform background selection, (6) controlled lighting, (7) appropriate resolution and magnification, (8) optimal file formats, (9) robust data archiving strategies, and (10) accessible data sharing practices. By implementing these recommendations, collection managers, taxonomists, and biodiversity informaticians can generate images that support automated trait extraction, species identification, and novel ecological and evolutionary analyses at unprecedented scales. Successful implementation lies in thorough documentation of methodological choices.
- Abstract（参考訳）: 生物コレクションには、地球の生物多様性を記録できる何百万もの標本が収蔵されており、デジタル画像はオープンアクセスプラットフォームを通じて利用されやすくなっている。
ほとんどのイメージングプロトコルは、計算解析の要求を考慮せずに人間の視覚解釈のために開発された。
本稿では,コンピュータビジョンに最適化された生物学的検体画像を作成するための重要な考慮事項を提示することによって,現在のイメージング実践と自動解析の可能性のギャップを埋めることを目的としている。
本稿では,モデル一般化,データ漏洩,包括的メタデータドキュメントなどの基本的な問題に対処し,サンプルの想像,データストレージに関する実践的なガイダンスを概説する。
これらの勧告は、分類学者、収集管理者、生態学者、コンピュータ科学者の学際的なコラボレーションを通じて合成された。
この合成により,生物検体画像のコンピュータビジョンパイプラインへの統合を成功させるための枠組みを形成する10の相互接続を考慮した考察を行った。
1)包括的なメタデータドキュメント、(2)標準化された検体の位置決め、(3)一貫したサイズと色の校正、(4)画像内の複数の検体を扱うためのプロトコル、(5)均一な背景選択、(6)制御された照明、(7)適切な解像度と倍率、(8)最適なファイルフォーマット、(9)堅牢なデータアーカイブ戦略、(10)アクセス可能なデータ共有プラクティス。
これらのレコメンデーションを実装することで、収集管理者、分類学者、生物多様性情報学者は、前例のない規模で、自動形質抽出、種同定、新しい生態学的および進化的分析をサポートする画像を生成することができる。
成功した実装は、方法論的な選択の詳細なドキュメントにある。
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