論文の概要: OpenStripe supports open-set identification and spatial stripe profiling in wild Amur tigers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32848v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 16:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.604404
• Title: OpenStripe supports open-set identification and spatial stripe profiling in wild Amur tigers
• Title（参考訳）: OpenStripeは野生アムールトラのオープンセット識別と空間ストライププロファイリングを支援する
• Abstract要約: OpenStripeは標準的な2Dトラの胴体パターンを再構築し、4つの解釈可能な局所ストライプ構造を符号化するフレームワークである。 野生アムールトラ28頭(Panthera tigris altaica)のカメラトラップ記録100枚についてOpenStripeの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.247044427246625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-invasive camera-trap monitoring of endangered wildlife requires open-set individual identification---grouping field images into identities without predefined classes or a known population size---yet pose deformation and cluttered backgrounds complicate image comparison. Here, we present OpenStripe, a multi-agent framework that reconstructs canonical two-dimensional (2D) tiger torso patterns and encodes four interpretable local stripe structures: breakpoints, bifurcations, irregular structures, and round structures. We evaluated OpenStripe on 100 camera-trap records from 28 wild Amur tigers (Panthera tigris altaica), representing nearly one-third of the documented population in the Northeast China Tiger and Leopard National Park. Combining all four complementary structures enabled automatic identity grouping with 0.90 matched accuracy and a 0.85 adjusted Rand index (ARI), outperforming 49 baseline configurations under the same backend (up to 0.43 accuracy and 0.14 ARI). In addition, results from OpenStripe indicate that stripe similarity in Amur tigers declines with geographic distance and suggest that traits such as fractal dimension and inter-stripe spacing are associated with geographic proximity. OpenStripe thus provides an interpretable representation that connects automated individual grouping with spatial phenotypic profiling in wild populations.
• Abstract（参考訳）: 絶滅危惧野生生物の非侵襲的なカメラトラップモニタリングには、オープンセットの個人識別が必要であり、事前に定義されたクラスや既知の集団サイズを持たず、フィールドイメージを識別する。 ここでは,標準2次元トラトルソパターンを再構成し,解釈可能な4つの局所ストライプ構造(ブレークポイント,分岐,不規則構造,丸い構造)を符号化するマルチエージェントフレームワークであるOpenStripeを提案する。 野生のアムールトラ28頭(Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera tigris altaica,Panthera Tiger,Leopard 4つの補完構造を組み合わせることで、0.90の一致した精度と0.85の調整されたRand Index(ARI)を備えた自動IDグループ化が可能となり、49のベースライン構成(最大0.43の精度と0.14のARI)を上回った。 さらに,OpenStripeの結果から,アムールトラの縞模様の類似性は地理的距離によって低下し,フラクタル次元やストリップ間隔などの特性が地理的に近接していることが示唆された。 したがって、OpenStripeは、野生個体群の空間的表現型プロファイリングと、自動的な個別グループ化を結びつける解釈可能な表現を提供する。

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